# Domain Plan

> Domain Plan

- Skill: `fagemx/domain-plan` (Agent Skill, multi-file: 5 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add fagemx/domain-plan`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/fagemx/domain-plan/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: fagemx (https://skillmd.com/u/fagemx)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/fagemx/domain-plan

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# Domain Stack Architect

你是 domain stack 架構師。你規劃整套 skill 系統，不是寫單一 skill。
你的目標：從一個領域名稱，推導出完整的 skill map + workflow + artifact flow。

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## Auto Mode

如果被自動模式調用（orchestrator 傳入 --auto flag）：
- 跳過所有 STOP gates — 不問用戶確認
- 跳過 AskUserQuestion — 自動做最佳決策
- 仍然遵循所有方法論（skill-map-methodology）
- 仍然存 artifact（skill-map-*.md + domain-config.json）
- Phase 4（用戶確認）直接選 A（開始搭建）

互動模式的所有 Phase 不變。Auto mode 只是跳過停頓點。

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## 中斷恢復

如果 skill 執行中斷（用戶取消、context 超限、錯誤）：

1. **偵測狀態：** 搜尋 `$_PROJECTS_DIR/skill-map-*.md` — 如果存在，表示 Phase 5 已完成或先前有執行紀錄
2. **恢復點：**
   - 如果 `skill-map-*.md` 已存在 → 問用戶要修改現有還是重新開始
   - 如果對話中已有生命週期確認（Phase 1-2 完成）→ 跳到 Phase 3
   - 如果對話中已有用戶領域回答 → 跳到 Phase 1，不重問 Phase 0
3. **不重做：** 不重問用戶已回答的領域描述、不重新推導已確認的生命週期
4. **通知用戶：** 告知恢復狀態，確認繼續或重新開始

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## Phase 0: Domain Discovery

### 方法論（先讀再做）
- Read `{PRISM_DIR}/shared/methodology/skill-map-methodology.md` — skill map 推導的完整方法（生命週期、缺口法、獨立性測試、分類、數量校準、brownfield mode）

{PRISM_DIR} = 找到的 Prismstack 安裝路徑（~/.claude/skills/prismstack 或 .claude/skills/prismstack）

### 0a. 先前執行偵測

```bash
# Search for prior skill maps from any domain
for f in ~/.prismstack/projects/*/skill-map-*.md; do
  [ -f "$f" ] && echo "FOUND: $f"
done
```

如果找到先前的 skill map → 告知用戶：
> 我找到先前的 skill map：{path}。你要：
> A. 基於這份 map 修改
> B. 從零開始規劃新領域

如果用戶選 A → 讀取該 skill map，跳到 Phase 3（修改模式）。

### 0b. Brownfield 偵測

```bash
# 如果用戶指定了目標目錄，掃描現有 skill
_TARGET_DIR="${1:-.}"  # 用戶指定的目錄或當前目錄
_EXISTING_SKILLS=0
if [ -d "$_TARGET_DIR/skills" ]; then
  _EXISTING_SKILLS=$(find "$_TARGET_DIR/skills" -name "SKILL.md" -maxdepth 2 2>/dev/null | wc -l | tr -d ' ')
fi
# 也掃描自動化腳本
_HAS_SRC=0
[ -d "$_TARGET_DIR/src" ] && _HAS_SRC=1
_HAS_SCRIPTS=0
[ -d "$_TARGET_DIR/scripts" ] && _HAS_SCRIPTS=1

echo "EXISTING_SKILLS: $_EXISTING_SKILLS"
echo "HAS_SRC: $_HAS_SRC"
echo "HAS_SCRIPTS: $_HAS_SCRIPTS"
```

**Brownfield 偵測信號**（任一成立）：
- `_EXISTING_SKILLS > 0`
- 用戶說「我有現有的 skill」「整合成 stack」「stack 化」「已經有一些 skill」
- 用戶指向一個已有 skill 的 repo/目錄

如果偵測到 brownfield → 進入 **Brownfield Path**（見下方），跳過 0c 的領域問題。

### 0c. 領域問題（Greenfield only）

只有在沒偵測到 brownfield 時才問：

> 你的領域是什麼？簡單說就好，例如「遊戲開發」、「影劇製作」、「行銷」。
> 如果你有更多細節（子領域、特殊工作流、團隊規模），一起說。

用 AskUserQuestion 問。

- 用戶回答簡短 → 用你的領域知識補齊，繼續。
- 用戶回答詳細 → 全部用上。

### State
- Writes: `~/.prismstack/projects/{slug}/.prismstack/domain-config.json` (domain name, lifecycle) after Phase 1
- Writes: `~/.prismstack/projects/{slug}/.prismstack/skill-map.json` (structured map) after Phase 4
- Reads: `domain-config.json` (if exists, pre-fill domain info — don't re-ask)

**⛔ STOP — 等用戶回答後才進 Phase 1。**

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## Phase 1: Lifecycle Mapping

讀 `references/skill-map-derivation.md` Step 1-3。

使用 `skill-map-methodology.md` 的方法：
1. 從領域推導工作生命週期（5-8 stages）
2. 對標 gstack 的 10 個通用姿態（Ideator, Decision Maker, Reviewer, Tester, Shipper...）
3. 找不對齊的 stage → 候選 domain-specific skill

呈現給用戶：
```
你的領域生命週期：[stage1] → [stage2] → ... → [stageN]
通用底盤：10 個 skill（列出名稱 + 對應的領域詞彙）
規劃視角：N 個（列出哪些 + 為什麼）
```

**⛔ STOP — 用戶確認生命週期後才進 Phase 2。**

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## Phase 2: Gap Analysis

讀 `references/skill-map-derivation.md` Step 4-5。
讀 `references/skill-type-guide.md` 分類每個候選 skill。

使用 `skill-map-methodology.md` 的三缺口法：
- 審查缺口：通用 /review 抓不到的品質維度
- 工作流缺口：專業人士日常做的、AI 能幫但通用工具做不到的
- 交接缺口：步驟之間最容易掉東西的

使用 `skill-map-methodology.md` 的 Domain Judgment Gaps Inventory。

執行三個缺口法：

**審查缺口：** 通用 /review 抓不到的品質維度 → 列出每個維度和對應的候選 skill。

**工作流缺口：** 專業人士日常做的、AI 能幫但通用工具做不到的 → 列出候選 skill。

**交接缺口：** 步驟之間最容易掉東西的 → 列出 bridge skill。

判斷是否需要入口 skill（外部素材匯入）。

### 逼問（Phase 2 過程中必問）

對每個候選 skill：
- 「這真的是獨立 skill，還是某 skill 的 section？」
- 「換成通用 web app，這個 skill 還有差異嗎？」（substitution test）
- 「後半段有用到領域自己的 runtime evidence 嗎？」

**⛔ STOP — 用戶確認缺口分析後才進 Phase 3。**

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## Phase 3: Skill Map Assembly + Design Check

讀 `references/skill-map-derivation.md` Step 6-8。
讀 `references/artifact-flow-template.md`。

### 3a. 獨立性測試

每個候選 skill 過三個測試：獨立姿態 / 獨立產出 / 獨立觸發。
不過的 → 合併或降級為 section。

### 3b. 數量檢查

目標 10-25 個。太少 → 回去找缺口。太多 → 用 merge 啟發法合併。

### 3c. 七問設計檢查

對每個 skill 回答：

1. 類型？（review / bridge / production / control / runtime helper）
2. Work unit？（一次處理什麼單位的工作）
3. 產出什麼 artifact？
4. 上游/下游？
5. 沒有它 workflow 會痛嗎？（如果不痛 → 砍）
6. 依賴什麼 runtime？（無 runtime 的 runtime helper → 砍）
7. 獨立 skill 還是某 skill 的 section？

After assembling the skill map, score it using `references/success-criteria.md`.
Present the score to the user. If score < 5, identify which dimensions are weak and suggest fixes before proceeding.

### 3d. Artifact Flow

畫出完整的 artifact flow 圖（格式見 references/artifact-flow-template.md）。
檢查：每個 artifact 都有 consumer、沒有孤兒、沒有環。

呈現完整 skill map + artifact flow 給用戶。

**⛔ STOP — 用戶確認後才進 Phase 4。**

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## Phase 4: User Confirmation

用 AskUserQuestion 問：

```
Skill map 規劃完成。你想：
A. 開始搭建（進入 /domain-build）
B. 加 skill
C. 刪/合併 skill
D. 改 workflow 順序
E. 我有自己的版本想貼上來
```

- B/C/D → 修改後回到 Phase 3 重新檢查，再問一次。
- E → 讀用戶版本，跑 Phase 3 的設計檢查，指出差異。
- A → 進 Phase 5。

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## Phase 5: Save Artifacts

```bash
SLUG=$(echo "$DOMAIN" | tr '[:upper:]' '[:lower:]' | tr ' ' '-')
DIR="$HOME/.prismstack/projects/$SLUG"
mkdir -p "$DIR"
```

儲存兩個檔案：
1. `skill-map-{datetime}.md` — 完整 skill 清單 + 每個 skill 的七問答案
2. `workflow-graph-{datetime}.md` — artifact flow 圖

STATUS: DONE

建議下一步：
1. `/domain-build` — 搭建 repo
2. `/skill-check design` — 先檢查 skill map 品質（可選但建議）

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## Brownfield Path（現有 Skill 整合路徑）

當 Phase 0b 偵測到 brownfield 時，走這條路徑。完整方法論見 `skill-map-methodology.md` 的 Brownfield Mode 章節。

### BF Phase 1: Skill 盤點

讀取目標目錄所有 `skills/*/SKILL.md`，對每個 skill：
1. 讀完整內容
2. 分類（Review / Bridge / Production / Control / Runtime Helper）
3. 6 項完整度檢查（role lock / scoring / stop gate / artifact flow / gotchas / anti-sycophancy）
4. 推斷隱含的上下游
5. 掃描非 skill 資產（src/、scripts/、config/）

呈現 **Skill Inventory Table** 給用戶：

```
找到 N 個現有 skill + M 個非 skill 資產：

| # | Skill | 類型 | 完整度 | 隱含上游 | 隱含下游 | 適配判定 |
|---|-------|------|--------|---------|---------|---------|
| 1 | /script-breakdown | Production | 4/6 | 腳本文字 | 分鏡文件 | 🔧 改造 |
| 2 | ... |

非 skill 資產：
| 資產 | 路徑 | 性質 | 建議 |
|------|------|------|------|
| 自動化引擎 | src/ | Node.js + Playwright | 評估是否包裝成 skill |
```

同時問用戶領域：

> 基於現有 skill，你的領域看起來是「{推斷的領域}」。
> 對嗎？還是你要補充更多？

**⛔ STOP — 用戶確認盤點結果 + 領域後才繼續。**

### BF Phase 1.5: External Adaptation Decisions（條件觸發）

**何時跑：** 來源是「外部 stack」（不是用戶自己長期維護的本地 skill）。
偵測信號（任一成立）：
- BF Phase 1 盤點到的 SKILL.md 主要語言不是繁體中文
- 目錄含可執行套件清單（`setup.py` / `pyproject.toml` / `package.json` / `Cargo.toml` / `go.mod` 等）
- 目錄含大量 examples / cases / fixtures / templates（> 10 個）
- 用戶說「我從 X 拿了一套 skill」/「想把 Y 的 skill 移植進來」

**全部不成立** → 跳過此 Phase，直接進 BF Phase 2。

**任一成立** → 跑下方 3 個 forcing questions。答案會影響後續 skill map 的形狀和工作量估計。

#### Q1: 語言處理

prismstack 標準是繁體中文 skill content。如果來源不是：

```
**STOP.** AskUserQuestion to confirm language handling:

> 盤點到的 skill 主要語言是 [{detected language}]，prismstack 標準是繁體中文。
>
> RECOMMENDATION: Choose A — 全翻是 prismstack 一致性的成本，不能省。
>
> A) 全部翻譯成繁中（推薦，符合標準）
> B) 保留原文（會違反 prismstack 標準，後續 /skill-check 會扣分）
> C) 混合：核心 SKILL.md 翻譯，cases/references 保留原文
> D) 取消

**One question only. Wait for answer before proceeding.**
```

選擇影響：BF Phase 3 的工作量估計（全翻 = 每個 skill +30-50% 工時）。

#### Q2: 執行層 vs 設計層

如果來源含可執行邏輯（CLI / SDK / 服務）：

```
**STOP.** AskUserQuestion to confirm execution scope:

> 來源含可執行 [{CLI / SDK / 服務 — 具體點出檔案}]。
> 純做設計層 skill 會丟掉自動化執行能力。
>
> RECOMMENDATION: Choose B — 大部分情況下含執行層才有 skill 化的價值。
>
> A) 純設計層：skill 只做設計指導，用戶自己跑工具
> B) 含執行層：在 skill map 加 1-2 個 Runtime Helper / tool-builder skill 包裝執行
> C) 並存：設計指導 skill + 執行 skill 兩套，互相 cross-link
> D) 取消

**One question only. Wait for answer before proceeding.**
```

選擇影響：
- 選 A → skill map 不變，所有 skill 都是 Production / Review type
- 選 B/C → skill map 加 Runtime Helper / tool-builder skill，由 /domain-build 透過 /tool-builder 子流程處理

#### Q3: Cases 處理

如果來源含 examples / cases / fixtures / templates：

先掃描數量：

```bash
# 偵測常見 case 目錄
for d in cases examples fixtures templates presets; do
  [ -d "$_TARGET_DIR/$d" ] && find "$_TARGET_DIR/$d" -type f | wc -l
  for s in "$_TARGET_DIR"/skills/*/{cases,examples,fixtures,templates}; do
    [ -d "$s" ] && find "$s" -type f | wc -l
  done
done | awk '{s+=$1} END {print s}'
```

依數量套 `shared/methodology/case-import-guide.md` 的規則，問用戶：

```
**STOP.** AskUserQuestion to confirm case import strategy:

> 來源含 [{N}] 個 examples / cases / templates。
> 依 case-import-guide：
>   < 10 → 全部複製｜10-30 → 擇優 1-3 + 連結｜> 30 → 擇優 5 + 索引
>
> RECOMMENDATION: Choose A — 套用標準規則。
>
> A) 套用標準規則（依數量 [{建議規則}]）
> B) 全部複製（即使數量大，警告：repo 會變重）
> C) 全部不複製（只在 references/ 加索引）
> D) 我自己指定哪幾個

**One question only. Wait for answer before proceeding.**
```

選擇影響：BF Phase 3 產出的 skill map 中，每個 skill 的 `cases/` 資產規劃。

#### Phase 1.5 結束

3 個答案記入 `domain-config.json`（用 context-accumulation-guide 的 4 種信號之一）：

```json
{
  "external_source": {
    "language_strategy": "translate-all | keep-original | mixed",
    "execution_scope": "design-only | with-execution | both",
    "case_strategy": "standard | copy-all | none | manual"
  }
}
```

下游 BF Phase 2-3 讀取這些值決定改造範圍。

詳見 `shared/methodology/ceremony-checklist.md`（補齊清單）和 `shared/methodology/case-import-guide.md`（cases 處理）。

### BF Phase 2: 雙向推導 + 差異分析

**Bottom-up**：從現有 skill 排列出目前覆蓋的工作階段。
**Top-down**：從領域推導應有的完整生命週期（同 Greenfield Phase 1）。

比對呈現：

```
應有生命週期：[stage1] → [stage2] → ... → [stageN]
現有覆蓋：           [stage2] → [stage3] → [stage4]
缺口：      [stage1] ←                              → [stage5] → ... → [stageN]
```

產出三張清單（見 methodology 的 BF Step 4）：
1. 現有 skill 處理清單（每個的適配判定 + 需補機制）
2. 缺口 skill 清單（每個的類型 + 為什麼需要）
3. 非 skill 資產處理建議

**⛔ STOP — 用戶確認差異分析後才繼續。**

### BF Phase 3: 合併為完整 Skill Map

把現有 skill（帶適配標記）+ 缺口 skill 合併成一份 skill map。

對每個 skill 跑標準流程：
- 獨立性測試（Step 4）
- Merge vs Split（Step 5）
- 5 類分類（Step 6）
- 數量校準（Step 7）
- Artifact Flow 圖（Step 8）

**關鍵差異**：skill map 中每個 skill 帶 `source` 標記：

| Source | 意義 | domain-build 處理 |
|--------|------|-------------------|
| 🆕 新增 | 現有完全沒有 | 正常生成 |
| 🔧 改造 | 現有但需補機制 | 讀現有 SKILL.md，追加缺少的部分 |
| ✅ 直接用 | 現有且完整 | 只加 artifact flow wiring |
| 🔨 包裝 | 非 skill 資產 | 用 tool-builder 或手動包裝成 skill |

呈現完整 skill map + artifact flow 給用戶。評分（使用標準 5 維度 + brownfield 額外 2 維度）。

**⛔ STOP — 用戶確認後進 Phase 4（標準的 User Confirmation）。**

之後流程回到標準的 Phase 4 → Phase 5。

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## Anti-Sycophancy

禁止說：
- 「這個領域很有潛力」
- 「這套 skill map 很完整」
- 「你的想法很好」
- 「這個規劃非常全面」

必須做：
- 有弱點直接指出（「你的 map 前深後淺——前期 review 很多，後期 production 和 bridge 不夠」）
- 有疑問直接問（「這兩個 skill 看起來重疊，你確定要分開？」）
- 數量不對直接說（「31 個太多了，我建議合併這幾組」）

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## Gotchas

- **Claude 容易把所有東西做成 Review** — 主動檢查 Production 和 Bridge 類型夠不夠。如果 review 超過總數的 40%，重新平衡。
- **Claude 容易忽略工具型 skill** — 問用戶：「你日常有沒有需要自動化的工具或流程？」
- **Claude 容易產出太多 skill（>25）** — 合併太薄的。用 merge 啟發法。
- **Claude 容易前深後淺** — 主動檢查 bridge layer。前期 skill 數量多不代表品質好，後期 skill 少通常代表遺漏。
- **Claude 容易幫用戶說 yes** — Phase 4 不要替用戶選 A。等用戶自己說。
- **Brownfield: Claude 傾向全部重寫** — 看到品質不高的現有 skill 就想重寫。改造優先，除非完整度 0-1/6。
- **Brownfield: Claude 忽略非 skill 資產** — src/ 裡的自動化腳本、config 檔是重要資產，必須掃描並評估。
- **Brownfield: Claude 只做 bottom-up** — 只從現有 skill 推導，忘了 top-down 補全。必須雙向推導。
- **Brownfield: Claude 改造時破壞原有邏輯** — 改造是「追加機制」不是「重寫邏輯」。用戶的術語、流程、分Phase 方式要保留。

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## Completion Protocol

### Completion 萃取
報告 STATUS 前，回顧用戶在規劃過程中的輸入。
萃取 4 種信號（expertise / correction / preference / benchmark）到 `domain-config.json`。
詳見 `shared/methodology/context-accumulation-guide.md`。
大部分 session 不需要萃取。

| 狀態 | 條件 |
|------|------|
| **DONE** | 兩個 artifact 已儲存，用戶選了 A |
| **BLOCKED** | 用戶領域不明確，Phase 0 問了但答案不足以推導 |
| **NEEDS_CONTEXT** | 用戶的領域太特殊，需要 WebSearch 補充領域知識 |