C-ROOM

C-ROOM streamlines the AI coding process from requirements to code review.

C-ROOM

English | 中文

让 Claude Code 一条命令跑通「需求 → PRD → 原型 → 技术方案 → 代码 → 审查」全流程。

C-ROOM 是一套开箱即用的 Claude Code Skill 集合。安装后，你只需要用自然语言描述需求，AI 就能帮你完成从产品到研发的完整闭环。

解决什么问题

AI Coding 的瓶颈不在"AI 能不能写好代码"，而在每次都要从头交代项目背景。

业务流程在产品脑子里，系统架构在开发脑子里，调用关系在代码注释里。每次和 AI 协作都要手动拼上下文，效率全靠人肉手艺。

C-ROOM 做的事：把专家知识一次性结构化沉淀，之后全链路自动加载。

没有 C-ROOM有 C-ROOM
改代码前在 10+ 个仓库 grep 半小时找目标方法几秒定位到方法签名和行号
写 PRD 时 AI 编造系统现状，交付后反复改先问 5-8 轮澄清问题，基于真实系统状态生成
技术方案遗漏跨服务影响，上线后才发现自动追踪调用链，列出所有受影响的服务
每次对话重新交代项目背景知识沉淀一次，每个环节自动加载

适用场景

  • 多仓库微服务项目（最佳场景）：Java/Spring、Go、PHP、Python、Node.js、Vue/React
  • 单仓库项目也可以用，只是跨服务相关的能力用不上
  • 技术栈要求：需要安装 Claude Code

安装

git clone https://github.com/wuyining0130/c-room.git /tmp/c-room && bash /tmp/c-room/install.sh && rm -rf /tmp/c-room

或者在 Claude Code 对话中说：

帮我安装 https://github.com/wuyining0130/c-room 下的所有 skill

更新到最新版：

更新 https://github.com/wuyining0130/c-room 所有 skill 到本地

Quick Start

安装完成后，在你的项目目录下打开 Claude Code，试试：

第一步：建立知识库（只需做一次）

告诉 AI 你的仓库信息：

帮我初始化编码知识库。仓库信息如下：

模块    子模块    服务           本地路径                 服务描述
交易    订单      order-srv     ~/repos/order-srv       订单服务
                  pay-srv       ~/repos/pay-srv         支付服务
        履约      fulfill-srv   ~/repos/fulfill-srv     履约服务

AI 会自动扫描代码、生成三层知识库（基础技术层 → 业务层 → 代码仓库层），大约 15 分钟。

第二步：开始使用

知识库建好后，后续所有操作都会自动加载项目上下文：

我要做一个新功能：用户可以批量导出订单

AI 会先问你澄清问题（范围、角色、流程），然后生成 PRD，接着可以继续走技术方案、代码生成、code review。

项目 Studio 是什么

C-ROOM 的所有 skill 围绕一个项目 Studio 工作——一个专属于你的业务模块的本地工作目录，所有知识库、需求文档、技术方案、原型都集中在这里。

建立 Studio

mkdir my-project && cd my-project

在这个目录下打开 Claude Code，按顺序执行：

  1. 建立编码知识库（第零步，只需做一次）

    帮我初始化编码知识库。仓库信息如下：
模块    子模块    服务           本地路径              服务描述
交易    订单      order-srv     ~/repos/order-srv    订单服务
                  pay-srv       ~/repos/pay-srv      支付服务

    产出：coding-knowledge/ — 三层分层技术知识库。建好后，后续写 PRD、写技术方案、生成代码都会自动加载。

  2. 开始做需求（可反复执行，每个需求独立目录）

    我要做一个新功能：用户可以批量导出订单

    产出：requirements/批量导出/ — PRD、原型、技术方案、代码审查报告

补充说明：project-import 和 knowledge-init 两个 skill 面向没有完整编码知识库的场景——比如你接手一个陌生项目，需要先导入资料、生成面向写 PRD 的知识库。如果你已经有了 coding-knowledge/，其中的 business/prd-reference/ 已经包含了写 PRD 所需的现有功能、业务流程、角色权限等参考资料，可以跳过这两步，直接从写需求开始。

Studio 最终目录结构

my-project/                              # 项目 Studio 根目录
├── CLAUDE.md                            # AI 编码指引（自动生成）
│
├── coding-knowledge/                    # coding-knowledge-init 产出
│   ├── INDEX.md                         # 顶层入口（含意图路由表）
│   ├── config.yaml                      # 项目配置
│   ├── knowledge-gaps.md                # 知识缺口报告
│   ├── infra/                           # 基础技术层（技术栈、中间件、分层规范）
│   ├── business/                        # 业务层（术语表、架构、业务域、PRD参考）
│   └── repos/                           # 代码仓库层（每个仓库的架构/符号/调用链/表结构）
│
├── prd-knowledge/                       # knowledge-init 产出（可选，无编码知识库时使用）
│   ├── business-context.md              # 业务上下文
│   ├── user-roles.md                    # 用户角色
│   ├── existing-features.md             # 现有功能
│   └── ...
│
├── repos/                               # 业务代码仓库（git clone 或软链接）
│   ├── order-srv/
│   ├── pay-srv/
│   └── ...
│
└── requirements/                        # 每个需求独立目录
    ├── 批量导出/
    │   ├── prd-draft.md                 # prd-draft 产出：结构化 PRD
    │   ├── prd-context.md               # prd-draft 产出：跨会话需求记忆
    │   ├── review/                      # prd-review 产出
    │   │   ├── review-summary.md        #   总览报告
    │   │   ├── 功能清单.md               #   按模块的详细检查
    │   │   ├── 业务流程图.md             #   ...
    │   │   └── ...
    │   ├── prototype/                   # proto-gen 产出
    │   │   ├── index.html               #   入口页面
    │   │   ├── list.html                #   列表页
    │   │   ├── detail.html              #   详情页
    │   │   └── ...
    │   ├── tech-design.md               # tech-design 产出：接口设计、DDL、任务拆解
    │   ├── code-gen-report.md           # code-gen 产出：生成了哪些文件、改了哪些代码
    │   └── code-review/                 # code-review 产出
    │       ├── review-summary.md        #   总览报告
    │       └── {仓库名}.md              #   按仓库的详细审查
    └── 权限管理/
        └── ...                          # 同上结构

知识库只需建一次，之后每个需求都会自动加载项目上下文，不用重复交代背景。

产品 & 研发协作

Studio 是一个 git 仓库。产品和研发 clone 同一个仓库，通过 push/pull 交接：

产品 clone studio → 写 PRD + 原型 → push
                                       ↓
研发 clone studio → pull PRD → 写技术方案 + 生成代码 → push

两个角色都建议把业务代码仓库 clone 到 repos/（已 gitignore，不会提交到 studio）。产品在写 PRD 时经常需要确认"系统现在具体怎么做的"，AI 会去读源码验证业务逻辑，没有代码仓库就只能靠知识库的描述，可能不准确。

知识库增量更新

代码发布时，研发同步刷新知识库：

代码合入主分支了，帮我刷新知识库

AI 会通过 git diff 判断哪些仓库有变更，只重新扫描和更新受影响的文件。刷新后把 coding-knowledge/ push 到 studio 仓库，产品下次 pull 就能拿到最新的业务知识。

建议把这一步纳入发布流程的 checklist，避免知识库和代码脱节。

装完能干嘛

在 Claude Code 里直接说就行：

你说的话触发的 SkillAI 帮你做的事
"帮我了解一下这个项目"knowledge-init扫描代码和文档，生成结构化知识库
"我要做一个新功能"prd-draft先问你 5-8 轮澄清问题，再输出 PRD
"看看这个 PRD 有没有问题"prd-review7 个维度逐项校验，输出分级报告
"把 PRD 变成页面"proto-gen生成 HTML 高保真原型，双击即可预览
"这个需求怎么实现"tech-design输出改动范围、接口设计、DDL、任务拆解
"开始写代码"code-gen按依赖顺序生成完整业务代码
"帮我看看这些改动"code-review四维度审查：需求覆盖、方案合规、代码质量、安全

全流程一览

flowchart TD
    subgraph 基础["第零步：项目地图（只需做一次）"]
        CKI["coding-knowledge-init<br/>生成 coding-knowledge/<br/>含 business/prd-reference/"]
    end

    subgraph PRD["需求阶段（面向产品）"]
        PD["prd-draft<br/>澄清+写草稿"]
        PR["prd-review<br/>完整性检查"]
        PG["proto-gen<br/>生成原型"]
        PD --> PR --> PG
    end

    subgraph DEV["研发阶段（面向开发）"]
        TD_["tech-design<br/>技术方案"]
        CG["code-gen<br/>代码生成"]
        CR["code-review<br/>代码审查"]
        TD_ --> CG --> CR
    end

    subgraph OPT["可选（无编码知识库时）"]
        PI["project-import<br/>导入项目资料"]
        KI["knowledge-init<br/>生成 prd-knowledge/"]
        PI --> KI
    end

    CKI -->|prd-reference| PD
    CKI -.->|参考| TD_
    CKI -.->|参考| CG
    PG --> TD_
    KI -.->|替代 prd-reference| PD

Skill 清单

Skill一句话说明
conventions全流程共享约定：目录规范、知识库结构、PRD 模板、问题分级
coding-knowledge-init扫描多个代码仓库，生成三层分层技术知识库
project-import粘贴链接，自动拉取项目资料
knowledge-init扫描代码和文档，生成面向写 PRD 的知识库
prd-draft引导式澄清 + 自动生成结构化 PRD
prd-review7 模块逐项校验 + 知识库交叉检查
proto-gen基于 PRD 生成 B 端 HTML 高保真原型
tech-design从 PRD 到技术方案：接口、DDL、任务拆解
code-gen读取技术方案，按依赖顺序生成完整业务代码
code-review需求覆盖 + 方案合规 + 代码质量 + 安全审查
tapd-sync一键同步 Markdown 到 TAPD 需求单

目录结构

c-room/
└── skills/
    ├── conventions/              # 共享约定
    ├── coding-knowledge-init/    # 编码知识库初始化
    ├── project-import/           # 项目资料导入
    ├── knowledge-init/           # PRD 知识库初始化
    ├── prd-draft/                # 需求草稿生成
    ├── prd-review/               # 需求完整性检查
    ├── proto-gen/                # 原型生成
    ├── tech-design/              # 技术方案生成
    ├── code-gen/                 # 代码生成
    ├── code-review/              # 代码审查
    └── tapd-sync/                # TAPD 同步

卸载

git clone https://github.com/wuyining0130/c-room.git /tmp/c-room && bash /tmp/c-room/uninstall.sh && rm -rf /tmp/c-room

或者在 Claude Code 中说：

帮我删除 c-room 安装的所有 skill

License

MIT