使用matt pocock skills，可以从明确的开发目标开始，先讨论需求，再按任务规模决定是否写规格、拆工单和执行实现。它提供多个可组合技能，并不是每次都必须跑完整条链。安装与项目配置完成后，先用范围较小的任务，核对每个阶段的输出再进入下一步。
大任务先整理为可执行工作
先在目标仓库完成setup-matt-pocock-skills，再用grill-with-docs讨论目标和边界。以下短命令按文件安装举例，Claude Code插件版选择带mattpocock-skills:前缀的对应项。
需要多个会话完成时，用/to-spec整理已确定的需求，再用/to-tickets拆分任务，检查每项验收条件和阻塞关系。能在一次会话完成的小改动，可讨论清楚后直接实施。
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确认后手动进入实现
调用/implement并提供具体工单或已确认计划，例如“实现刚才确定的导出CSV功能，只改导出模块”。工单引用不明确时，先确认取到的是哪一项。
Python基础语法库，覆盖30+核心主题：数据类型、字符串操作、运算符、列表/元组/字典/集合、条件语句与循环、函数定义与高级函数（lambda/map/filter/reduce）、装饰器、生成器与迭代器、面向对象编程（类/继承/多态/魔术方法）、模块与包管理、文件IO、异常处理、常用内置函数与标准库（os/sys/json/datetime/collections）、类型提示、推导式。适用场景：Python语法查询、数据类型操作、函数编写、面向对象设计、模块使用、文件读写、异常捕获、装饰器编写、生成
当前implement会推进实现、类型检查、测试与代码审查，最后提交到当前分支。调用前确认工作分支及现有改动，不能把它当成只生成建议的入口。
用测试结果检查交付
tdd按行为逐个推进失败测试、最小实现和整理代码。需要补测试时，说明要验证的用户行为；不要只要求覆盖实现细节。
结束后查看实际测试命令、结果、代码差异和审查问题。发现问题再修复并重新验证；创建工单、提交代码或生成文档，都不等于功能已经部署。
