huangserva(@servasyy_ai):🔥🔥强烈推荐群友作品！！对我的最近做的多Agent产品，帮助太大太大了！把短期 plans 变成一棵长期稳定、结构化的树。 plan-tree 是一个用于长期保存项目规划状态的 skill。它把临时 provider plans、讨论、决策、开放问题、交接状态和验证证据沉淀成一棵 Markdown 规划树，让项目跨会话、跨 agent 推进时不漂移。核心思想 Provider 自带的 plan 通常是短期的、会话内的、任务级的。它能安排“下一步做什么”，但很难长期保存“为什么这么做、哪些方案被排除、哪些问题未决、当前进度到哪里、下一次应该从哪里继续”。结果是：计划用后即丢，项目越推进越容易漂移。 AI 让这个问题更明显。过去很多项目： 10% 规划 + 90% 实施实现本身很慢，开发者有足够长的反馈周期边做边修正方向。 AI 时代实现速度被大幅压缩，复杂项目更接近 90% 规划 + 10% 实施。质量越来越取决于前置方案是否充分、边界是否稳定、验收是否清楚、状态源是否统一。因此工作流也必须改变：不要继续“小规划 + 小推进 + 边落盘边想”。 plan-tree 推荐大循环模式：先充分讨论、澄清、形成可落地方案图谱，再让 AI 批量执行；执行完成后，再把进度、证据和剩余问题回写到规划树。项目地址评论区👇

2026.05.26 02:25

🔥🔥强烈推荐群友作品！！对我的最近做的多Agent产品，帮助太大太大了！把短期 plans 变成一棵长期稳定、结构化的树。 plan-tree 是一个用于长期保存项目规划状态的 skill。它把临时 provider plans、讨论、决策、开放问题、交接状态和验证证据沉淀成一棵 Markdown 规划树，让项目跨会话、跨 agent 推进时不漂移。核心思想 Provider 自带的 plan 通常是短期的、会话内的、任务级的。它能安排“下一步做什么”，但很难长期保存“为什么这么做、哪些方案被排除、哪些问题未决、当前进度到哪里、下一次应该从哪里继续”。结果是：计划用后即丢，项目越推进越容易漂移。 AI 让这个问题更明显。过去很多项目： 10% 规划 + 90% 实施实现本身很慢，开发者有足够长的反馈周期边做边修正方向。 AI 时代实现速度被大幅压缩，复杂项目更接近 90% 规划 + 10% 实施。质量越来越取决于前置方案是否充分、边界是否稳定、验收是否清楚、状态源是否统一。因此工作流也必须改变：不要继续“小规划 + 小推进 + 边落盘边想”。 plan-tree 推荐大循环模式：先充分讨论、澄清、形成可落地方案图谱，再让 AI 批量执行；执行完成后，再把进度、证据和剩余问题回写到规划树。项目地址评论区👇

显示更多