Kanban AI
用纯 Markdown 文件搭建看板，让 AI 助手直接帮你创建、移动和追踪任务卡片，无需数据库或服务器。
该技能仅在本地项目目录内对 markdown 卡片文件进行读写/移动，无网络调用、无凭据访问、无隐蔽外传；移动到 archived/ 是可逆的文件移动，叙事规则要求不得删除既有内容并要求确认 Job Story，数据流透明。扣分点：移动/归档及 narrative 修改缺少明确的用户确认与回滚说明，发布者身份未经验证，来源归属信息有限。
六个脚本与 SKILL.md 描述一致，参数约定统一（首个参数为 kanban 目录，缺省回退），view_board.sh 对缺失目录有错误输出并退出。扣分点：无任何测试或提交的执行证据；多脚本依赖 grep 提取 frontmatter，遇到带空格的 assignee/tags、多 H1、或 grep 多文件前缀格式时行为可能不一致；归档目录中的卡片在大多数脚本的 *.md 通配中不会被扫描，与 SKILL.md 的 id 扫描规则存在隐性不一致。
触发条件在 frontmatter 中描述得较具体（创建/移动/查看/管理卡片），适用与不适用场景大体清楚，纯 markdown 无外部服务依赖，离线可用。扣分点：未声明能力边界（如并发编辑、大面板规模），无中文支持说明，文档完全英文，主目录通配不覆盖归档卡片的语义边界未说明。
结构清晰：SKILL.md + 脚本分层，README 提供安装、验证、字段表与规则说明，Apache-2.0 许可证齐全，引用 CHANGELOG。扣分点：CHANGELOG 内容未提供、技能本身无版本号，维护责任与更新路径未明示，归档卡片在脚本中的处理这一隐性假设未被记录，无 FAQ/已知限制章节。
核心任务（创建/移动/查看/搜索卡片）有明确流程与可直接运行的脚本输出格式，边际价值真实（脚本化看板视图优于手动整理）。扣分点：静态审查无法验证关键路径的实际可用性，无第三方执行证据，脚本对边角输入（如 tags 含逗号空格）的输出质量未经证实。
主张与提交的源码可交叉核对：README 的字段/规则/脚本清单与 SKILL.md 及脚本实现基本一致，可审计原始材料。扣分点：无测试套件、无 CI 证据、无独立复现记录，安装与运行行为仅能推断，事实与推断未明确区分。
- 静态审查，未执行任何脚本；所有运行时行为均为推断，置信度低。
- 归档到 kanban/archived/ 的卡片不会被脚本的主目录通配扫描到，仅 view_board 的默认路径假设 kanban/；依赖脚本列板时归档卡片可能不可见。
- 脚本用 grep 提取 frontmatter，含空格的值（如 assignee、含逗号的 tags）解析可能出错；发布者身份未经注册表验证。
- 文档为英文，无中文支持说明；未声明并发编辑或大规模面板的边界。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
kanban-ai 是一个面向 Claude Code 的开源插件（Apache-2.0），把看板实现为项目 kanban/ 目录下的一组 Markdown 卡片文件。每张卡片是一个 .md 文件，状态记录在 YAML frontmatter 中，看板视图在读取时动态生成。技能支持五个状态列（backlog、todo、doing、done、archive），通过 blocked_by 字段管理卡片依赖，并要求在每张卡片的 ## Narrative 区块追加决策与发现记录。插件附带若干 bash 辅助脚本，用于查看看板、按标签搜索和查看阻塞卡片。
在 kanban/ 目录中读写 Markdown 卡片文件：创建卡片（含自动递增 id、kebab-case 文件名、可选 Job Story）；通过修改 frontmatter 的 status 字段移动卡片，移动到 doing 前会检查 blocked_by 列表中的卡片是否全部为 done；将 done 卡片移入 kanban/archived/ 子目录；在 ## Narrative 区追加带 ISO 日期的叙事记录；运行捆绑的 bash 脚本（view_board.sh、search_by_tag.sh、search_content.sh、show_blocked.sh、list_tags.sh、list_all_cards.sh）来按状态分组展示看板、按标签或内容搜索、列出阻塞卡片和标签统计。
- 使用 Claude Code 的开发者想在项目内用纯文本文件管理任务，并纳入 git 版本控制
- 小团队希望看板状态随代码仓库一起提交、分支和审查
- 需要任务依赖关系的用户：blocked_by 字段会阻止未完成前置任务的卡片进入 doing
- 希望任务卡片保留决策过程记录的人：每张卡片的 Narrative 区记录原因、发现和结论
- 想在终端里直接用脚本查询看板（按标签、关键词或阻塞状态）的用户
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 零依赖、零基础设施：无需数据库或服务器，看板就是文件系统里的 Markdown
- 状态可随代码一起进行 git 版本管理、分支与审查
- blocked_by 依赖检查防止未就绪的卡片进入进行中状态
- Narrative 叙事区保留了决策原因和结果，方便日后回溯
- 附带可直接在终端使用的 bash 脚本，不依赖 AI 也能查询看板
- 安装文档只覆盖 Claude Code（v1.0.33+）；其他 Agent Skills 客户端需自行手动加载 SKILL.md
- 无网络/云端同步——多设备协作只能通过共享 git 仓库实现
- 并发编辑缺乏锁定机制，多人同时改卡片可能冲突（纯文本文件固有限制）
- 未见测试套件或 star/下载量等采用度证据，成熟度需自行评估
- 状态仅限五列（backlog/todo/doing/done/archive），不支持自定义工作流列
如何安装这个 Skill？
需要 Claude Code v1.0.33+（用 claude --version 检查）。两种方式：1) 若所在市场已收录：在 Claude Code 中运行 /plugin install kanban@marketplace-name；2) 本地克隆：git clone https://github.com/mattjoyce/kanban-skill.git 然后 claude --plugin-dir ./kanban-skill（可同时加载多个 --plugin-dir）。加载后在 Claude Code 内运行 /help，看到 kanban:kanban-ai 即安装成功。
如何使用这个 Skill？
技能由模型自动触发：在 Claude Code 中直接谈论任务或看板即可，例如输入「为用户认证创建一张新看板卡片」「显示看板」「把卡片 3 移到 doing」「哪些卡片被阻塞了」。卡片存储在项目根目录的 kanban/ 文件夹（不存在时 Claude 会创建）。也可绕过 AI 直接运行脚本：bash skills/kanban-ai/scripts/view_board.sh kanban/，所有脚本第一个参数为 kanban 目录，缺省为当前目录。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 将其定位为 Claude Code 的看板插件；与 GitHub Projects、Jira 等托管看板工具相比，它的差异化在于数据完全留在本地 Markdown 文件中并由 AI 助手操作，但缺少托管平台的界面、通知和协作功能。