# Ralplan

> ralplan — RALPLAN Structured Planning Protocol

- Skill: `an8079/ralplan` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add an8079/ralplan`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/an8079/ralplan/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: an8079 (https://skillmd.com/u/an8079)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/an8079/ralplan

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# ralplan — RALPLAN Structured Planning Protocol

## name
ralplan

## description
RALPLAN（Rationale-Augmented LLM Planning）结构化规划协议：提供 4 种规划模式（Quick / Standard / Deep / Review），每种模式包含标准化的输入→结构化分析→输出流程。核心特色是"审议"（Deliberate）阶段，通过追问确保规划质量，避免 LLM 的幻觉式规划。

## when to activate
用户说以下话时激活：
- "帮我规划一下"
- "RALPLAN"
- "ralplan"
- "结构化规划"
- "帮我做一个计划"
- "分析一下怎么做"
- 任何需要将复杂目标分解为可执行步骤的场景
- 当用户提出模糊目标（如"帮我做个好的产品"）时自动触发

## protocol

### 输入阶段（Input）
**标准化接收格式：**
```
[User Goal]  <一句话描述核心目标>
[Context]    <背景信息、约束、限制>
[Resources]  <可用资源、时间、预算>
[Stakeholders] <相关方>
```

如果用户未提供完整信息，执行 **Quick Clarify**（不超过 3 个追问）后继续。

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### 模式一：Quick Plan（快速规划）< 5 分钟

**适用场景**：简单任务、单一步骤分解

**协议步骤：**
1. **目标澄清**：一句话复述目标
2. **步骤拆解**：3~7 步，每步一行
3. **风险识别**：最多 2 个关键风险
4. **输出格式（标题式）：**
   ```
   ## 🎯 [目标]
   
   ### 执行步骤
   1. [步骤] — 预计 X 分钟
   2. [步骤] — 预计 Y 分钟
   3. ...
   
   ### ⚠️ 关键风险
   - [风险1] → 缓解：[方案]
   - [风险2] → 缓解：[方案]
   
   ### ✅ 成功标准
   - [可验证的完成条件]
   ```

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### 模式二：Standard Plan（标准规划）5~15 分钟

**适用场景**：中型项目、多步骤协作

**协议步骤：**
1. **目标分解**：用 MECE 原则将目标拆解为独立模块
2. **依赖分析**：建立任务依赖图
3. **资源分配**：为每个模块分配时间和角色
4. **里程碑设置**：定义 2~4 个检查点
5. **审议（Deliberate）**：在输出前，反问自己：
   - "每个步骤的完成标准是否可验证？"
   - "是否有遗漏的依赖或风险？"
   - "假设条件是否合理？"
6. **输出格式：**
   ```
   ## 🎯 [目标]
   
   ### 📊 分解结构
   [树形或列表展示模块关系]
   
   ### 📅 时间线
   - Week 1: [里程碑A]
   - Week 2: [里程碑B]
   - ...
   
   ### 🔗 依赖图
   [A] → [B] → [C]
       ↘ [D] ↗
   
   ### 🎯 里程碑
   - M1 [日期]: [可交付物]
   - M2 [日期]: [可交付物]
   
   ### ⚠️ 风险矩阵
   | 风险 | 影响 | 概率 | 缓解 |
   |------|------|------|------|
   | ... | ... | ... | ... |
   
   ### ✅ 成功标准
   - [量化指标]
   ```

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### 模式三：Deep Plan（深度规划）15~60 分钟

**适用场景**：复杂项目、战略级决策

**协议步骤：**
1. **背景深挖**：使用 `deep-dive` 技能对背景进行技术调研
2. **利益相关方分析**：从每个相关方视角推导需求
3. **备选方案生成**：至少 2 个等效方案（含 SWOT 分析）
4. **决策树构建**：为每个关键决策点建立决策树
5. **压力测试**：对每个方案问"如果 X 失败怎么办"（X=资金/人/时间/技术）
6. **执行规划**：从最佳方案中拆解执行步骤
7. **输出格式（完整报告）：**
   ```
   ## 🎯 [战略目标]
   
   ### 背景摘要
   [基于 deep-dive 的调研摘要]
   
   ### 利益相关方视角
   - [甲方]: [核心诉求] → [设计方案]
   - [用户]: [核心诉求] → [设计方案]
   
   ### 备选方案比较
   | 维度 | 方案A | 方案B |
   |------|-------|-------|
   | 成本 | | |
   | 周期 | | |
   | 风险 | | |
   | 可扩展性 | | |
   
   ### 决策树
   [完整的决策树图]
   
   ### 执行路线图
   Phase 1 (Week 1-2): [目标 + 里程碑]
   Phase 2 (Week 3-4): [目标 + 里程碑]
   ...
   
   ### 应急计划
   - 触发条件：[某种失败] → 执行：[应急方案]
   ```

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### 模式四：Review Plan（复盘规划）5~15 分钟

**适用场景**：项目结束后的复盘，以及为下一个迭代做规划

**协议步骤：**
1. **结果回顾**：原始目标 vs 实际结果对比
2. **根因分析**：成功/失败背后的真正原因（5Why 分析法）
3. **经验提取**：可复用的原则和模式
4. **下一轮规划**：基于复盘结论的新计划

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## examples

**Example 1：Quick Plan**
> "帮我规划一下怎么准备技术面试"
```
## 🎯 技术面试准备

### 执行步骤
1. 梳理简历核心项目 — 预计 30 分钟
2. 刷算法题（Hot 100）— 预计 2 小时/天 × 7 天
3. 系统设计题练习 — 预计 3 小时
4. 模拟面试 — 预计 1 小时 × 2 次

### ⚠️ 关键风险
- 遗忘已刷题目 → 缓解：每周复习日
- 临场紧张 → 缓解：每次练习模拟计时

### ✅ 成功标准
- Hot 100 刷完 + 理解每个最优解
- 模拟面试评分 ≥ 4/5
```

**Example 2：Deep Plan**
> "帮我规划一个 AI 驱动的电商推荐系统"
→ 触发 Deep Plan，输出包含竞品调研、技术选型（协同过滤 vs 深度学习）、数据 Pipeline、部署方案、AB 测试策略的完整报告。

## notes
- 默认模式为 **Standard**，用户说"快速"时降级为 Quick，说"深度"时升级为 Deep
- ralplan 不生成代码，只生成结构和计划；代码由 `autopilot` 或其他执行技能完成
- 每次规划后，记录到 `memory/YYYY-MM-DD.md` 作为历史规划参考