context-driven-development

Context-Driven Development 是一种将项目上下文视为一等公民的管理方法论，专为 AI 辅助开发场景设计。该技能通过建立结构化的上下文文档体系（product.md、tech-stack.md、workflow.md、tracks.md），解决了 AI 助手在跨会话中缺乏记忆延续性、团队成员对项目理解不一致等核心痛点。

核心用法遵循"Context → Spec & Plan → Implement"的工作流。首先通过 product.md 定义产品愿景与目标用户，tech-stack.md 记录技术选型与依赖约束，workflow.md 规范开发流程与质量门禁，tracks.md 追踪工作单元状态。在每次开发会话前读取上下文确保一致性，会话结束后更新状态，形成闭环管理。

显著优点体现在三个维度：一是团队对齐，新成员可通过文档快速理解项目背景，减少沟通成本；二是 AI 一致性，结构化的上下文确保不同会话中 AI 输出风格与技术选型保持统一；三是知识沉淀，决策 rationale 被持久化保存，避免因人员变动导致的上下文丢失。

潜在局限性包括维护 overhead 较高，不适合单次实验性项目；需要严格的团队纪律确保文档与代码同步更新，否则容易产生"文档漂移"；对于单一文件脚本或传统非 AI 辅助开发场景，引入此方法论可能显得过重。

适合目标群体主要为采用 AI 辅助开发的中长期项目团队，特别是存在多贡献者协作、需要频繁切换 AI 会话或重视知识管理的场景。对于个人临时原型或简单脚本开发则不推荐使用。

使用风险主要集中在文档过时导致的误导性决策，若团队未能建立"完成工作即更新文档"的习惯，错误的上下文可能比无上下文更具破坏性。此外，虽然技能本身为纯文档型无代码执行风险，但依赖外部包管理器（npx）安装，需确保来源可信。