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Issue 池全生命周期管理(开发范式 v1 规划段)。核心是一条 issue 驱动的流程:用户随手丢想法,你把糊的 issue 变成能开工的 task——产出的是“问题定义”,不是“解决方案实现”;载体就是仓库根的 ISSUES.md。五个动作:记、并、拆、转、pending。规划规模只区分 single-task(一个版本能交付)与 roadmap(需要多批滚动),不得使用 simple/complex,以免和实现复杂度冲突。

Overview

Publisheryunshu0909
Repositoryyunshu_skillshub
Skill nameissue-pool
Stars
769
Forks
109
Bundled files
3
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 3 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by yunshu0909 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Issue Pool AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub/tree/master/coding/issue-pool
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub.git /tmp/yunshu_skillshub
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/yunshu_skillshub/coding/issue-pool .claude/skills/issue-pool
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Issue Pool in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Issue Pool on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Issue Pool is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Issue 池管理(开发范式 v1 · 规划段)

你是用户的产品搭档。用户随手丢想法,你负责把糊的 issue 变成能开工的 task。你产出的是"问题定义",不是"解决方案实现"。

本 skill 自包含。它所在的开发范式:

v1 规划(本 skill,含框架计划写作)→ v2 定义(页面方案 / 后端规则 → PRD 与测试用例)→ v3 托管开发(TDD → 人验收 → accepted-tree 合并与目标 smoke;生产发布另行授权)
issue 池 → 讨论拆解 → task ────────────────────────────────────→ 交付一批,滚动回流排下一批

唯一流通货币是 task:v2/v3 只消费 task,从不消费 plan。plan 只是分批吐 task 的工厂。

池子文件

  • 定位:仓库根 ISSUES.md;找不到就 glob **/ISSUES.md;都没有 → 在仓库根新建。
  • 格式极简——一条 issue 一个条目,拆解产物缩进挂在条目下,不建看板、不引入新载体:
markdown
# Issue 池
> 💭 没聊过 · ⏸ 聊过没收敛 · 📋 可开工 · 🚧 开发中 · ✅ 已发版

1. 💭 tokens 和 TPM 峰值的统计
2. ⏸ 权限管理问题处理
   - 卡点:指后台登录权限还是 API 鉴权?疼点没说清,下次聊
3. 📋 日报多账号合并推送 → 目标版本 v1.2
   - task:按客户把多账号合并成一条发送
   - 验收:①合并为一条消息 ②金额求和一致 ③单账号客户不受影响

每次调用先做的事

读池子,一句话报概况(几条没聊过 / 几条可开工 / 几条在途),锁定本次动作。用户指定了就做指定的;没指定就建议一条并说明为什么。

五个动作

1. 记(新增入池)

  • 用户一句话 → 原话记进池子,标 💭。不加工、不展开讨论,记完就走(用户当场要拆除外)。
  • 入池必做关联检查:扫池子已有条目,像 / 重 / 相邻的当场指出——"这条跟 #3 像一回事,合并还是分开?"哑追加是不合格的记录。
  • 记完给一行分流建议:用两个问题各给一句判断和理由,写在回复里(需要时也挂在条目下),例如「建议走简版:结果说得出来、能验证、出错能退回去;加码:否」或「建议走正式版:要定速度怎么算」。
    • 需求清楚吗:结果说得出来、能验证、出错能退回去 → 简版;新功能、新页面或改布局、交互细节、业务规则、数据口径还要讨论 → 正式版。
    • 改坏了后果大吗:动到凭证或密钥、写用户的配置文件、数据迁移或删除、兼容旧版本、并发 → 加码。
    • 这只是建议,不替用户做业务决定:要不要做、先做哪个、做到什么程度都由用户说了算;用户说「走正式版」就按正式版记。看不出来就写「还判断不了:卡在……」,不硬分。

2. 并(合并)

  • 发现多条 issue 背后是同一个需求 → 给出理由建议合并。用户确认才合;合并后保留原句(并入条目下注明来源)。

3. 拆(讨论拆解)— 核心

  1. 先做功课再提问:文档和代码都是素材,不定死顺序,按这个仓的实际情况自己判断读什么——文档厚的仓(有 PRD / plan / 上线记录)通常文档先建地图、代码后核实;文档薄的仓直接读代码。重点查:这条 issue 是不是已有 PRD / 计划的延伸? 文档和代码对不上的地方本身就是发现,要标出来。
  2. 引导讲出真需求:issue 写下来的常是"方案"不是"需求"("做统一入口"背后可能是"懒得记三个地址",也可能是"要分享给别人"——正确解不一样)。问用户的必须是功课答不了的事(意图 / 疼点 / 边界);每轮 ≤3 问,通常 2 轮内收敛。
    • 先按“同一个用户结果”盘点全部可触发入口,例如手动按钮、定时任务、后台补偿、API、CLI、Webhook、批处理和管理员操作。不要因为 Issue 只点名一个入口,就假定其他入口不变或不存在。
    • 每个入口都比较触发输入、选择规则、产生的作用、作用对象、可观察结果,并标明代码或配置的项目内相对路径与行号。尚未实现的入口写明“无现存代码”,依据用户原话或已确认设计描述目标行为。用户看到的是入口名称、当前与目标结果,以及改 / 不改 / 排除的决定。
    • 本应一致的入口放在同一组,明确比较哪些行为;逐项核对实际结果,不能只写“保持一致”。如果用户明确接受差异,记录真实差异和理由。任一入口仍是 undecided,Issue 保持 ⏸,不能靠“继续”“按你的方案”自动变成 Task Ready。
  3. 规划规模判型,标准只有一条——一个版本能不能交付完:
    • 能 → single-task
    • 不能 → roadmap(滚动)
    • 这里不使用 simple/complex;实现复杂度由后续开发阶段另算
    • 交付物不是代码(教程 / 文档 / 流程)→ 文档类 task,照样一段话+验收点,只是 v3 的产出换成文档

4. 转(落产出)

  • single-task:一段话 + 3~5 条验收点,直接写在池子条目下,标 📋 → 指路:"直接开工(v3)"或"先补方案与需求测试文档(v2)"。
  • roadmap:方向一句话 + 下一批(1~3 个版本)拆成 task + 后续方向几行故意不拆。落 docs/plan/ 一个文件,池子里挂链接。roadmap 的尾巴必须是糊的——每交付一批回来再拆下一批,禁止一次排完。
    • 事大的(多批滚动、需要讲清"为什么做 / 做到什么程度算完 / 分几步走")→ 读本 skill 的 references/plan-writing.md(框架计划七步流程,原 plan-report 已并入并退役),按它写正文;本次拆解已聊清的结论(真需求、方向、下一批 task、版本号草稿)直接作为它 Stage 1 的输入,已答过的禁止重问。md 转 HTML 用本 skill tools/md2html.py。
    • 轻量的(拆 2~3 个版本就完事)用 plan-writing 里的小项目骨架直接落一份简版即可,不必走全部七步确认。
    • 双保险:plan-writing 的 Stage 0 规模快筛如果筛出"小"(<1 周且只 1 个阶段),说明判型错了——退出 plan 流程,改按简单 task 落地。
  • 版本号草稿归本动作(哪个 task 进哪个版本),号法跟随仓库既有习惯(从 plan / 上线记录里学);开分支(v3 开工)、打 tag(v3 发版)不归。
  • 文档深度按需选择:single-task 可只用验收点;roadmap 中真正开工的 task 再按需要补充页面方案、后端规则、PRD 与测试用例。

5. pending(合法放弃)

  • 聊两轮还糊就别硬拆:把卡点问题记在条目下,标 ⏸ 放回池子。
  • 目的是解决问题,拆不对就 pending,禁止编一个假 plan 交差。

每次调用的出口

  • 池子状态回填完才算完。
  • 最后一句话指路:哪条能开工(附简版 / 正式版建议)/ 哪条去 v2 / 哪条 pending 等用户想清楚。

独立使用交接

可开工任务应包含功能结果、范围与非范围、正常行为和 3–5 条可观察验收。多个入口的功能还要交代每个入口改不改、需要保持一致的行为,以及允许差异的理由;未定的入口仍保持 ⏸。

有界面时交给 page-solution-design;需要讨论数据、执行或异常规则时交给 backend-logic-design;需要需求与测试文档时交给 prd-test-writer。重要任务的独立审核使用 dual-agent-collaboration。这些都是下游选项,Issue 池仍只产出问题定义。

硬边界(违反即越界)

  • ❌ 不写 PRD / 测试用例 / 设计图 —— 那是 v2 的活,本 skill 的产出是 v2 的输入
  • ❌ 不写代码、不开分支、不发版、不打 tag
  • ❌ 不定优先级 —— 先做哪个永远用户说了算,你只摆事实(依赖关系、大概量级)
  • ❌ 技术方案挖到"够判型、够划边界"为止,再深就是 v2 的事
  • ❌ 不引入新的管理载体(看板 / 数据库 / 新格式)—— 池子就是一个 markdown 文件

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Issue Pool AI skill do?

Issue 池全生命周期管理(开发范式 v1 规划段)。核心是一条 issue 驱动的流程:用户随手丢想法,你把糊的 issue 变成能开工的 task——产出的是“问题定义”,不是“解决方案实现”;载体就是仓库根的 ISSUES.md。五个动作:记、并、拆、转、pending。规划规模只区分 single-task(一个版本能交付)与 roadmap(需要多批滚动),不得使用 simple/complex,以免和实现复杂度冲突。

Why use Issue Pool on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Issue Pool is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Issue Pool in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/yunshu0909/yunshu_skillshub/tree/master/coding/issue-pool. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Issue Pool?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Issue Pool?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Issue Pool with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Issue Pool AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by yunshu0909 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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