MrLesk/Backlog.md

解决的问题

Backlog.md 解决了与 AI Agent 协作时人类注意力的瓶颈。虽然 Agent 可以快速生成大量代码，但审查数千行 diff 是非常繁重的任务。该工具提供了一种结构化的、Markdown 原生的方式来管理任务和验收标准，确保人类可以在代码编写之前审查规范和实现计划，并在编写之后审查小型且易于管理的 PR。

工作原理

它通过将任务存储为纯 .md 文件，将任何文件夹或 Git 仓库转换为项目看板。它提供零配置的 CLI、基于终端的 Kanban 看板以及用于可视化管理的本地 Web UI。

对于 AI Agent，它通过 CLI 指令或 Model Context Protocol (MCP) 进行集成，允许 Agent 读取工作流指南、将想法分解为任务，并将实现计划直接写入 Markdown 文件。这创建了一个“规范驱动”的循环：审查规范 $ ightarrow$ 审查计划 $ ightarrow$ 审查代码。

适用对象

使用 AI 编程助手（如 Claude Code、Gemini CLI、Codex 或 Cursor）的开发人员和团队，他们希望通过将工作分解为小型、可验证的任务，来保持对 Agent 输出的严格控制，并避免“上下文窗口”膨胀。

亮点

• Markdown 原生：所有任务都作为纯文件存储在仓库中，使其具有版本控制功能且易于人类阅读。
• AI 就绪：内置对 MCP 和 CLI 指令的支持，实现无缝的 Agent 集成。
• 本地优先：无需外部服务器或账户；一切都保留在您的本地文件系统中。
• 可视化工具：包括终端 Kanban 看板和拖放式 Web 界面。
• 可验证的范围：为每个任务支持验收标准和全项目范围的“完成定义 (Definition of Done)”清单。