planning-with-files 是一個專門為 AI Coding Agent 設計的工作流程框架，核心目標是透過「檔案化規劃（File-Based Planning）」的方式，讓 Claude Code、Cursor、GitHub Copilot Agent、OpenCode 等 AI 開發工具在執行任務前先建立完整計畫，再逐步實作與追蹤進度。它並不是新的 AI 模型，也不是另一款開發工具，而是一套以 Markdown 文件為核心的專案管理方法論，試圖解決 AI Agent 在大型專案中容易失去脈絡、重複犯錯或執行方向偏移的問題。
在目前的 AI 開發工作流程中，許多開發者會直接要求 Agent 修改程式碼，但當任務規模變大時，AI 往往無法持續掌握完整上下文。planning-with-files 的做法是將需求分析、技術設計、執行計畫與進度追蹤全部獨立成檔案，讓 Agent 將這些文件視為長期記憶與執行依據。換句話說，它把傳統軟體開發中的規格書、設計文件與任務管理概念，重新套用到 AI Agent 工作流程之中。
從專案定位來看，planning-with-files 比較接近一套工程實踐（Engineering Workflow）而非技術框架。它強調先規劃、後實作，並透過結構化文件降低 AI Agent 的隨機性。開發者在開始工作前，會建立專門的 planning 檔案，由 Agent 分析需求、拆解任務、設計架構與記錄決策，後續所有開發工作都以這些文件為依據進行。這樣的方式能讓長期專案維持一致性，也有助於多人協作或跨 Session 工作。
從功能設計來看，planning-with-files 的核心概念主要包含以下幾個面向：
- 使用 Markdown 檔案作為規劃與執行依據
- 將需求分析、設計決策與實作步驟文件化
- 讓 AI Agent 在執行前先完成完整規劃
- 提供進度追蹤與任務狀態管理
- 建立可持續更新的專案知識庫
- 降低大型任務中的上下文遺失問題
- 適用於多 Session 與長週期開發工作
這種方法最大的特色，在於把 AI Agent 從「即時問答工具」轉變成「依據規格執行的開發助手」。當專案進入數週甚至數月的開發週期時，Agent 不再只依賴目前對話內容，而是透過規劃文件了解專案歷史、待辦事項與設計原則。
從實際使用情境來看，planning-with-files 特別適合中大型軟體專案。舉例來說，若要開發一套 SaaS 平台，傳統做法可能是持續透過聊天指令要求 Agent 新增功能；但隨著專案規模擴大，AI 很容易忘記先前架構設計或既有限制。採用 planning-with-files 後，開發者會先建立需求文件、功能規劃與技術決策紀錄，Agent 在新增功能時可以直接參考既有規格，而非只依賴當前聊天內容。
除了大型專案之外，這套方法也適合需要高度可追溯性的開發流程。例如團隊協作時，所有規劃與決策都保存在版本控制系統中，未來無論是人類開發者還是 AI Agent，都能透過文件快速理解專案背景。這與許多 AI Agent 工作流只保留聊天紀錄的做法相比，具有更好的可維護性。
值得注意的是，planning-with-files 並非完全自動化工具。它更像是一套規範與流程，因此能否發揮效果，很大程度取決於開發團隊是否願意持續維護文件。若規劃文件長期未更新，或實際程式碼與規格逐漸脫節，那麼 Agent 仍可能依據過時資訊做出錯誤判斷。因此，它的核心價值不只是文件本身，而是在於建立持續同步的開發紀律。
若與近年熱門的 Agent Memory 解決方案相比，例如記憶伺服器、向量資料庫或 MCP Memory 系統，planning-with-files 採取的是完全不同的路線。前者著重於讓 Agent 自動記住過去發生的事情；後者則強調將規劃、決策與知識明確寫成文件。某種程度上，兩者其實可以互補：Memory 系統負責記錄經驗與歷史，而 planning-with-files 則負責維護正式規格與執行藍圖。
從 AI 軟體工程（AI Software Engineering）的發展趨勢來看，越來越多團隊開始意識到「上下文管理」的重要性。單純依靠大型語言模型的記憶能力，往往難以支撐長期專案；而 planning-with-files 提供了一種相對簡單、透明且容易導入的解決方案。它不需要額外部署資料庫，也不依賴特定模型或服務，只要透過結構化文件即可運作。
整體而言，planning-with-files 是一套以文件驅動（Documentation-Driven）為核心的 AI Agent 開發方法論。它的價值不在於增加模型能力，而是透過規劃文件建立穩定且可追蹤的工作流程。對於經常使用 Claude Code、Cursor、OpenCode 或其他 Coding Agent 處理中大型專案的開發者而言，這種做法有助於提升一致性、降低上下文遺失風險，並讓 AI 協作過程更接近傳統軟體工程的最佳實踐。
