flow-next
AI编码代理的工作流层，将模糊意图转化为可验证的工程产出。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：flow-next。 它的用途是：AI编码代理的工作流层，将模糊意图转化为可验证的工程产出。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/flow-next/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'/flow-next:plan 为我们的用户模块添加一个忘记密码的功能'，它会首先分析需求，生成一个包含依赖关系的任务图，并经过跨模型评审确认后，再交由AI代理分步实现，最终生成包含测试和文档的PR及任务收据。
介绍
Flow-Next 旨在解决AI编码代理在开发过程中因缺乏结构化流程而导致的问题，如需求漂移、代码质量不稳定和评审困难。它通过定义一套包含六个可评审交接件的完整工作流，将模糊的用户意图转化为经过多重验证的代码实现。
使用时，开发者只需在交互式会话中输入提示或特定命令（如 /flow-next:plan），Flow-Next便会自动执行从规划、跨模型评审、实现到最终生成收据的完整管道。所有过程都发生在你的代码仓库内，无需外部依赖。
它非常适合希望将AI代理集成到严肃工程实践中的开发者和团队，特别是那些需要确保代码质量、可追溯性和团队协作的项目。
建议初次使用时仔细阅读其文档，理解其工作流和交接件的含义。由于它深度集成到开发流程中，建议在非关键项目上先行试用，以熟悉其运作模式。
核心特点
与仅优化提示词的技能不同，Flow-Next构建了一个完整的、可验证的工程化工作流，通过“规格-任务-实现-评审-收据”的链式结构，强制在不同阶段进行跨模型交叉验证，确保产出的可靠性和可追溯性。
注意事项
不适合追求单次快速生成代码片段、无需严格评审和文档记录的轻量级或探索性编码任务。
常见问题
Flow-Next如何保证AI生成代码的质量？
通过定义可评审的交接件（如计划、实现、收据）并在关键节点进行跨模型审查，将质量检查内嵌到工作流中，而非仅依赖最终输出。
安装和卸载复杂吗？
不复杂，所有内容都在项目仓库的.flow目录下，零外部依赖，卸载只需删除该目录即可。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/flow-next/raw/index.md 读取 flow-next 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/flow-next/raw/index.md（查看排版版本）