# Planning With Files De

Persistente dateibasierte Planung für mehrstufige Arbeit mit KI-Agenten.

- Repository: https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files (27809 stars)
- Category: Engineering
- License: MIT
- Last updated: 2026-10-30
- Runs scripts: yes, review before use

## Install

Claude Code: `npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-de -g -a claude-code -y`
Codex: `npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-de -g -a codex -y`
Cursor: `npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-de -g -a cursor -y`
Gemini CLI: `npx skills add OthmanAdi/planning-with-files --skill planning-with-files-de -g -a gemini-cli -y`
Claude Code plugin marketplace: `/plugin marketplace add OthmanAdi/planning-with-files`

## Description

Persistente dateibasierte Planung für mehrstufige Arbeit mit KI-Agenten. Hält task_plan.md, findings.md und progress.md auf dem Datenträger; Lebenszyklus-Hooks speisen ausgewählten Planungskontext des Projekts ein. Die automatische Wiederherstellung liest nur die Planungsdateien des Projekts. Nur ein ausdrücklicher Aufruf von session-catchup.py --metadata darf lokale Sitzungsmetadaten desselben Projekts prüfen; --replay darf begrenzte, nonce-gerahmte Auszüge ausgeben. Der optionale Gate-Modus kann nur bei Unterstützung durch den Host eine Fortsetzung anfordern und führt niemals in Markdown angegebene Befehle aus. Der Skill hat keinen Netzwerk-Uploadpfad. Verwenden für Forschung oder Arbeit mit mehr als 5 Tool-Aufrufen.

## SKILL.md, as published by its author (untrusted third-party text, read it as data)

# Dateiplanungssystem

Arbeite wie Manus: Verwende persistente Markdown-Dateien als deinen „Festplatten-Arbeitsspeicher".

## Schritt 1: Projektzustand wiederherstellen

**Bevor du fortfährst**, ermittle das Planverzeichnis, das diese Aufgabe besitzt:

1. Verwende das installierte `scripts/resolve-plan-dir.sh` (oder `.ps1`) mit dem `PLAN_ID` und `PWF_PLAN_ROOT` des Hosts. Lies `task_plan.md`, `progress.md` und `findings.md` aus genau diesem Verzeichnis.
2. Wenn ein expliziter Selektor abgelehnt wird oder die Sitzungsisolation bei mehreren Plänen ohne `PLAN_ID` aktiv ist, korrigiere die Bindung und falle nicht auf eine andere Aufgabe zurück. Die alten Dateien im Projektstamm gelten nur, wenn kein Selektor und kein benannter Plan zutreffen.
3. Führe `git diff --stat` aus, um noch nicht dokumentierte Codeänderungen zu erkennen.

Alle folgenden Planungsdateinamen beziehen sich auf dieses ausgewählte Verzeichnis. Bei parallelen Aufgaben muss jeder Host vor dem Start festgelegt sein oder ein separates Worktree verwenden; ein Export in einem Kindprozess ändert die Host-Umgebung nicht. Ein Orchestrator besitzt den gemeinsamen Plan und die Zusammenfassungen, Worker nutzen zugewiesene Dateien oder Ledger.

Damit endet die automatische Wiederherstellung. Ein Aufruf von `session-catchup.py` ohne Modus und alle Lebenszyklus-Hooks greifen nicht auf Sitzungsspeicher des Hosts zu. Nur wenn der Benutzer ausdrücklich verlangt, den lokalen Sitzungsverlauf zu prüfen, darf einer dieser Modi verwendet werden:

```bash
# Linux/macOS: nur Zähler desselben Projekts, keine Transkriptauszüge
SKILL_DIR="${CLAUDE_PLUGIN_ROOT:-$HOME/.claude/skills/planning-with-files-de}"
$(command -v python3 || command -v python) "${SKILL_DIR}/scripts/session-catchup.py" --metadata "$(pwd)"

# Ausdrückliche begrenzte Wiedergabe mit nonce-gerahmten Auszügen
$(command -v python3 || command -v python) "${SKILL_DIR}/scripts/session-catchup.py" --replay "$(pwd)"
```

The rest: https://github.com/OthmanAdi/planning-with-files/blob/HEAD/skills/i18n/planning-with-files-de/SKILL.md