核心用法
ia-md-docs 是一个专注于项目文档管理的结构化工作流技能，主要处理四类关键文件：CLAUDE.md/AGENTS.md（AI 上下文配置）、README.md（项目说明）、CONTRIBUTING.md（贡献指南）和 DOCS.md（API 文档）。
核心能力
1. 验证优先策略：与盲目生成文档不同，该技能要求先读取并验证代码库实际状态，再更新文档。例如更新 AGENTS.md 时，会检查 package.json、目录结构、构建命令等，修正过期路径或错误指令。
2. AGENTS.md 标准化：将 CLAUDE.md 视为 AGENTS.md 的符号链接，推动后者成为跨 AI 工具（Claude Code、Codex、Kilocode）的通用上下文标准。
3. 智能检测：自动识别技术栈（通过 package.json、pyproject.toml 等）、包管理器（通过 lock 文件）、Git 分支约定和测试命令。
4. Monorepo 感知：理解 Claude Code 的上下文加载规则——祖先目录文件立即加载、后代延迟加载、同级目录不共享——据此指导文档层级设计。
显著优点
- 防漂移设计：文档与代码库强制同步，解决传统文档快速过时的痛点
- 工具互操作性：AGENTS.md 作为通用格式，降低多 AI 工具协作摩擦
- 专家级写作规范：强制「结论先行」结构、主动语态、可扫描格式，提升 AI 与人类阅读效率
- 安全回滚：自动备份机制防止文档覆盖事故
- 模式化操作：
--dry-run、--preserve、--minimal、--thorough等参数支持不同场景需求
潜在局限
- 创建限制：CONTRIBUTING.md 和 DOCS.md 仅支持更新，禁止自动创建，新项目需手动初始化
- 语言检测依赖配置文件：若项目缺乏标准配置文件（如无
package.json的 Node 项目），栈检测可能失效 - 备份累积：不自动清理
.backup文件，长期运行可能产生 clutter - 专家预设：写作风格假设读者熟悉技术栈，对新手贡献者可能门槛较高
适合人群
- 使用 Claude Code、Codex 等 AI 编程工具的团队
- Monorepo 架构的维护者，需管理多级上下文配置
- 追求文档即代码（Docs as Code）理念的工程团队
- 需要统一 AI 上下文标准的多工具协作场景
常规风险
- 符号链接风险：CLAUDE.md → AGENTS.md 的迁移需手动执行
ln -sf，操作失误可能导致配置丢失 - 验证覆盖不全：复杂构建流程或隐式依赖可能无法被自动检测捕获
- 上下文层级误配：Monorepo 中规则放置层级错误可能导致 AI 加载过多或过少上下文
- --preserve 副作用：保留自定义章节时可能连带保留已失效内容，需人工复核
写作规范亮点
该技能对文档质量有严苛要求：禁止被动语态、禁止「本节我们将…」式废话、每 ~20 行需有小标题、三个以上并列项必须用列表。这些规则本身即是对抗 AI 生成内容冗余性的有效约束。