MrLesk/Backlog.md

解決的問題

Backlog.md 解決了與 AI Agent 協作時人類注意力的瓶頸。雖然 Agent 可以快速生成大量程式碼，但審查數千行 diff 是非常繁重的任務。該工具提供了一種結構化的、Markdown 原生的方式來管理任務與驗收標準，確保人類可以在程式碼編寫之前審查規範與實作計畫，並在編寫之後審查小型且易於管理的 PR。

工作原理

它透過將任務儲存為純 .md 檔案，將任何資料夾或 Git 儲存庫轉換為專案看板。它提供零配置的 CLI、基於終端機的 Kanban 看板以及用於視覺化管理的本地 Web UI。

對於 AI Agent，它透過 CLI 指令或 Model Context Protocol (MCP) 進行整合，允許 Agent 讀取工作流指南、將想法分解為任務，並將實作計畫直接寫入 Markdown 檔案。這建立了一個「規範驅動」的循環：審查規範 $ ightarrow$ 審查計畫 $ ightarrow$ 審查程式碼。

適用對象

使用 AI 編程助手（如 Claude Code、Gemini CLI、Codex 或 Cursor）的開發人員與團隊，他們希望透過將工作分解為小型、可驗證的任務，來保持對 Agent 輸出的嚴格控制，並避免「上下文窗口」膨脹。

亮點

• Markdown 原生：所有任務都作為純檔案儲存在儲存庫中，使其具備版本控制功能且易於人類閱讀。
• AI 就緒：內建對 MCP 與 CLI 指令的支援，實現無縫的 Agent 整合。
• 本地優先：無需外部伺服器或帳戶；一切都保留在您的本地檔案系統中。
• 視覺化工具：包括終端機 Kanban 看板與拖放式 Web 介面。
• 可驗證的範圍：為每個任務支援驗收標準與全專案範圍的「完成定義 (Definition of Done)」清單。