式神 Shikigami — AI Agent Scrum Team 框架

為你的 AI 開發工具注入 8 個專業角色，涵蓋 Discovery → Definition → Delivery 全產品生命週期。

🆕 v0.119.0 更新（Sprint 183）

| 新功能 | 說明 | |--------|------| | Issue 建立安全封裝 | scripts/gh-issue-create.sh：強制 --body-file 模式，防止特殊字元截斷（紅線 #13 強化） | | 禁用軟性字樣清單 | Architect / QA prompt 新增 8 條禁用詞表（考慮、適當、合理…），PO Round 1 自動自檢 | | Agent fallback 驗證 | dispatch-with-fallback.sh + ADR-046：偵測 HTTP 429 / 5xx / Policy Refusal，自動切換模型 | | ADR 歸檔政策 | audit-adr-references.sh（ACTIVE / DOCS-ONLY / DORMANT / SUPERSEDED 分類）+ ADR-009 已歸檔 | | L-size 自動 Refinement | 排程模式下 L-size sprint-candidate 觀察期達標後，Cruise Patrol 自動觸發 Architect 拆解 |

/plugin marketplace add KCTW/shikigami
/plugin install shikigami

> 安裝後對 Claude 說：幫我初始化 Shikigami — Scrum Master 會接手引導。

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Quick Start

前置條件

已安裝 Claude Code CLI
已完成 Claude Code 帳號認證（可正常對話）

安裝（Claude Code）

在 Claude Code 互動介面中輸入：

/plugin marketplace add KCTW/shikigami
/plugin install shikigami

安裝後重啟 Claude Code，在你的專案目錄說：

幫我初始化 Shikigami

Scrum Master 會建立 CLAUDE.md 與 docs/ 目錄結構，完成後即可開始。

啟用版本驗證 Git Hook（選用）

Shikigami 提供 pre-commit hook，在 commit 前自動驗證版號一致性：

git config core.hooksPath .githooks

啟用後，每次 git commit 前會自動執行 bash scripts/validate-version.sh，版號不一致時阻止 commit。

其他平台

| 平台 | 安裝指令 | 安裝指南 | |------|----------|----------| | OpenCode | symlink 適配策略 | docs/INSTALL_OPENCODE.md | | Gemini CLI | gemini extensions install https://github.com/KCTW/shikigami | docs/INSTALL_GEMINI.md | | Cursor | bash scripts/install-cursor.sh | docs/INSTALL_CURSOR.md |

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這能解決什麼問題？

你一個人開發，需求靠腦補、寫完的代碼沒人 review，架構決策靠直覺，安全問題等上線才發現。

Shikigami 注入 8 個角色，覆蓋產品從探索到上線的完整流程：

Discovery：PO 驅動產品探索，Product Brief 標準化格式 + 假設外顯化 + PO 確認關卡
Definition：Backlog 管理、Sprint Planning、架構決策（ADR）
Delivery：TDD 開發、QA 雙階段審查、Security 掃描、SRE 部署
Design：UI/UX Designer 透過 Figma MCP 執行設計，Vision Critic 自審視覺品質
多 Session 協調：跨機器多團隊並行開發 — Issue 級 claim + 檔案級鎖定 + Session crash 斷點續跑 + PR-based code review
績效可視化：會議紀錄、出勤時數、探索紀錄自動收集，/performance-dashboard 一指令查看當日工作成果

角色之間互相制衡，不是 8 個獨立助手。不需要記指令，用自然語言說你要做什麼，Scrum Master 自動調度。

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使用情境

情境 1：我有一個模糊的想法，想確認該不該做

我想加一個使用者登入功能，但不確定要用哪種方式

Shikigami 觸發 Discovery Phase：PO 產出 Product Brief（問題陳述 + 商業假設 + 驗證方法），Architect 評估技術可行性，PO 簽核後自動轉為 Backlog Issues。從探索到可執行 Story，全程結構化。

情境 2：我想讓 AI 執行代碼審查，而不只是給建議

開始 Sprint / 實作 Story A

Developer subagent 依照 TDD 流程實作（Red → Green → Refactor），完成後 QA subagent 自動執行雙階段審查（Spec Compliance + Code Quality）。任何不符合 AC 的代碼都會在合併前被攔截。

<details> <summary>更多使用情境範例（Sprint 開發循環、Issue 管理、架構決策）</summary>

Sprint 開發循環

開始 Sprint

Scrum Master → 觸發 sprint-planning
PO：從 Backlog 選取 Stories
Architect：技術估算
QA：AC 可測試性確認
PO：Sprint 文件已建立 → docs/sprints/sprint_N.md

實作 Story A

Developer subagent：
  Red — 寫失敗測試
  Green — 最小實作通過
  Refactor — 重構優化
  commit: "test: 新增功能測試"
  commit: "feat: 實作核心邏輯"

QA subagent（Spec Review）：所有 AC 通過
QA subagent（Code Quality）：品質門禁通過

Issue 管理

幫我分類一下 GitHub Issues

PO subagent：
  gh issue list --search "no:label" → 找到 5 個未分類 issues
  分類結果：
    #12 登入失敗      | bug             | 已要求補充重現步驟
    #13 希望支援匯出  | feature-request | —
    #14 怎麼安裝？    | question        | 已引導至 README
  Labels 已自動套用

架構決策

資料庫要用 PostgreSQL 還是 SQLite？

Architect subagent：
  建立 ADR-002
  選項 A：PostgreSQL — 擴展性強，維運成本高
  選項 B：SQLite — 零配置，單檔案，不適合高併發
  建議：採用 SQLite（MVP 階段，KISS 原則）

QA subagent（Decision Challenger）：
  為 PostgreSQL 辯護：未來遷移成本可能很高
  結論：同意 SQLite，但建議抽象 DB 層以降低遷移風險

Architect：ADR-002 狀態 → Accepted

</details>

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功能概覽

8 個角色

| 角色 | 職責 | |---|---| | Product Owner | 需求定義、優先級決策、Backlog 管理 | | Architect | 架構決策、SDD 撰寫、技術選型 | | Developer | 功能實作、TDD 開發、Bug 修復 | | QA Engineer | 代碼審查、測試策略、品質把關 | | Security Engineer | 安全掃描、漏洞評估、OWASP 檢查 | | SRE Engineer | 部署檢查、監控配置、環境管理 | | UI/UX Designer | 設計系統維護、Figma 原型製作、視覺品質審查 | | Stakeholder | 最終仲裁、打破僵局 |

重點：它們互相制衡，不是 8 個獨立助手。

<details> <summary>完整 31 個 Skills 列表</summary>

Discovery（產品探索）

| Skill | 說明 | |---|---| | discovery-phase | Product Discovery 獨立入口、Product Brief 標準化格式、假設外顯化、PO 確認關卡 |

Definition（需求定義與 Sprint 管理）

| Skill | 說明 | |---|---| | scrum-master | 自動調度 Agent Scrum Team 的角色分工與 Sprint 流程 | | sprint-planning | 啟動新 Sprint、從 Backlog 選取 Stories、規劃 Sprint 目標 | | backlog-management | Backlog 梳理、需求變更管理 | | escalation | 團隊衝突無法解決、重大產品轉向、升級鏈啟動 |

Delivery（開發與交付）

| Skill | 說明 | |---|---| | sprint-execution | 執行 Sprint Stories、功能實作、處理 Sprint Backlog | | sprint-review | Sprint 結束時進行回顧與驗收、評估 Sprint 成果 | | architecture-decision | 技術決策、架構審查、技術選型、ADR 撰寫 | | quality-gate | 代碼審查、功能驗收、PR 檢查、品質指標檢測 | | security-review | 外部輸入處理、API 安全、配置安全、漏洞評估 | | deployment-readiness | 部署準備、版本發布、環境配置、生產就緒檢查 | | systematic-debugging | Bug 排查、測試失敗分析、系統化除錯流程 | | dispel | Legacy 系統考古、不熟悉 codebase 分析、解咒模式 | | architect | Architect 角色知識框架、架構評估決策指引 | | qa-engineer | QA 角色知識框架、審查策略與 Story-Lifecycle 整合指引 | | team-debate | 同職能 Critic Agent 對 M/L Stories 的獨立 peer critique |

Design（設計）

| Skill | 說明 | |---|---| | uiux-designer | UI/UX Designer 角色定義、Design Foundation 流程、Figma MCP 整合 | | vision-critic | UI 截圖多維度視覺一致性評分，產出 PASS/FAIL 報告與可執行修正建議 |

工具整合

| Skill | 說明 | |---|---| | git-workflow | 分支隔離、Worktree 管理、開發完成後的合併/PR 流程 | | parallel-dispatch | 多個獨立任務的平行 Subagent 派遣，含同檔案衝突偵測與自動序列化 | | issue-management | GitHub Issue 管理、自動分類、回覆、Issue 轉 Backlog | | health-check | 框架自我診斷、結構完整性檢查、逾期 Action Items 偵測 | | doctor | 消費端專案 Shikigami 設定健康診斷、自動修復 | | onboarding | 新專案初始化、目錄結構建立、CLAUDE.md 生成引導 | | schedule | Sprint 自動排程執行、cron 腳本生成、序列排程保護 | | shoot | 短衝模式、單 Story 快速執行、不起 Sprint 的輕量交付 | | browser-automation | Web 應用瀏覽器自動化測試與驗證、E2E 測試、Synthetic Monitoring | | cruise | PO 定期巡邏 + SRE 基礎設施巡檢的背景自動化模式（支援 cron 排程） | | debate | D3 Framework 結構化辯論與決策（Debate-Deliberate-Decide） | | performance-dashboard | 團隊績效報告生成（出勤、探索紀錄、會議摘要） | | diagram | 架構圖自動化生成（drawio-mcp-server stdio 整合、雙格式輸出、多雲圖標集） |

</details>

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進階設定

專案配置（CLAUDE.md）

安裝 plugin 後，將 templates/CLAUDE.md.template 複製到你的專案根目錄：

cp templates/CLAUDE.md.template ./CLAUDE.md

根據你的專案調整：專案名稱與技術棧、開發紅線、文件目錄結構、快速啟動指令。

專案等級（自治策略）

在 CLAUDE.md 中設定 AI 團隊的自治程度：

shikigami.project_level: medium

| 等級 | 適用場景 | 行為 | |------|----------|------| | low | 個人專案、實驗 | 完全自治，所有操作自動執行 | | medium（預設） | 一般開發專案 | 低風險自動，高風險由 QA 審核後自動執行 | | high | 重要產品、公開 repo | 低風險自動，高風險需人工確認 |

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文件導覽

| 文件 | 用途 | |------|------| | 入門教學 | 從安裝到第一個 Sprint 的完整端對端步驟指引 | | Troubleshooting 指南 | 6 個常見失敗情境排查指南 | | 版本歷程 | 完整版本演進與 Sprint 紀錄 | | OpenCode 安裝 | OpenCode 平台詳細安裝步驟 | | Gemini CLI 安裝 | Gemini CLI 平台詳細安裝步驟 | | Cursor 安裝 | Cursor 平台詳細安裝步驟 |

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自動巡航模式（Cruise + Cron）

設定後 Shikigami 全自動運作 — 巡邏 Issues、觸發 Sprint、執行 Stories、Review、版本發布，無需人工介入：

/schedule cruise --interval 15m

每 15 分鐘啟動一個乾淨 session 執行 /cruise --once，flock 防重複，每次 session 獨立（無 context 汙染）。

# 查看即時狀態
tail -f logs/schedule-cruise.log

# 查看 subagent 動態
tail -f logs/live/*.log

# 停止排程
/schedule cruise --remove

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授權

本專案採用 MIT License 開放原始碼授權。

你可以自由地：

✅ 商業使用（Commercial use）
✅ 修改（Modification）
✅ 散布（Distribution）
✅ 私人使用（Private use）

唯一條件：保留原始的著作權聲明與 MIT 授權文件。

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貢獻與社群

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Summary

Install to Claude Code