इस प्रोजेक्ट के बारे में

BMad Method, Agile AI-Driven Development (AiDD) के लिए एक ओपन-सोर्स दृष्टिकोण है। यह पूरे डिलीवरी प्रयास को कवर करता है—क्या बनाना है, हिस्से कैसे जुड़े रहते हैं, और काम कैसे आगे बढ़ता है—न कि केवल कोड जनरेशन पर केंद्रित रहता है। यह विधि निर्णयों को स्पष्ट रखने, सत्रों के बीच संदर्भ आगे ले जाने, और योजना की मात्रा को बदलाव के आकार व जटिलता के अनुसार समायोजित करने के लिए डिज़ाइन की गई है: छोटे बदलाव सीधे build और verify तक जा सकते हैं, जबकि बड़ी पहलों के लिए गहरे planning paths उपलब्ध हैं। रिपॉज़िटरी मुख्य delivery workflows और कई standalone skills प्रदान करती है। इसे `npx skills add bmad-code-org/BMAD-METHOD` के ज़रिए skills CLI पैकेज के रूप में, `bmad-code-org/bmad-plugins` marketplace से Claude Code plugin के रूप में, या उसी marketplace से Codex plugin के रूप में इंस्टॉल किया जा सकता है। इंस्टॉलेशन के लिए ऐसा AI coding tool चाहिए जो skills को सपोर्ट करता हो, और Python-आधारित स्क्रिप्ट्स के लिए `uv` आवश्यक है। सेटअप के बाद, उपयोगकर्ता मार्गदर्शन के लिए `bmad` hub और delivery loop के लिए `bmad-build` को invoke करते हैं; अपडेट के बाद `bmad doctor` किसी मौजूदा प्रोजेक्ट runtime की मरम्मत कर सकता है। Delivery loop को किसी भी बिंदु से शुरू होने के रूप में दर्शाया गया है: अस्पष्ट विचार Clarify से शुरू होता है, बड़ा स्पष्ट विचार Plan से शुरू होता है, और छोटा बदलाव Build और verify से शुरू होता है, जिसमें Learn और adjust वापस Plan से जुड़ता है। उपयोगकर्ता इस विधि को end to end अपना सकते हैं या इसके briefs, specifications, और architecture artifacts को अपने मौजूदा delivery workflow में ले जा सकते हैं। डॉक्युमेंटेशन लिंक पहला बदलाव बनाने, planning path चुनने, और मौजूदा codebase में शुरुआत करने को कवर करते हैं। BMad ecosystem में core method से आगे आधिकारिक modules शामिल हैं: skills, workflows, और agents बनाने के लिए BMad Builder; creative thinking partners के लिए BMad Creative Intelligence Suite; enterprise testing के लिए BMad Test Architect; पूरे epics पर unattended build-verify-retro के लिए BMad Loop; और Unity, Unreal, Godot, तथा Phaser जैसे frameworks पर game ideation और development के लिए BMad Game Dev Studio। Web bundles भी उपलब्ध हैं ताकि चुने गए BMad workflows को Google Gemini Gems और ChatGPT Custom GPTs के रूप में पैकेज किया जा सके, जिससे मौजूदा web subscriptions के भीतर planning की जा सके और परिणामी artifacts को implementation के लिए AI coding tool में लाया जा सके। यह प्रोजेक्ट MIT-licensed, उपयोग के लिए निःशुल्क, और community-oriented है, जिसमें Discord, YouTube, GitHub Issues, और GitHub Discussions सहायता चैनल हैं। Contribution guidance CONTRIBUTING.md और CONTRIBUTORS.md में प्रलेखित है। BMad और BMAD-METHOD, BMad Code, LLC के trademarks हैं।