StyleWork 需求排期共创 / 需求优先级讨论：当用户给出云效导出、钉钉 Sheet、Excel、截图或一批需求标题，希望先汇总这一批在解决什么，再识别重复、依赖、前置能力和模糊项，并结合领导重点、客户承诺、阶段方向、技术难度与容量讨论建议迭代和优先级时使用。适用于信息不完整但仍需要临时排期建议的场景。
只读分析，不用于导出到钉钉、自动修改云效/钉钉、替用户作最终排期决定或承诺交期。
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先把一批需求解释成人能讨论的主题地图，回答“这一批在解决什么”，再与用户共创优先级和迭代建议。Skill 只读分析，不修改云效，不修改钉钉，也不修改用户提供的源 Excel；用户最终手工调整。
stylework-yunxiao-requirement-sync，不导出、不新建 Sheet、不写回任何系统。接受 Excel、CSV、钉钉 Sheet 的只读内容、截图或用户粘贴的需求列表。优先使用已有字段：
标题、负责人、创建者、迭代、技术难度、优先级、客户名称、URL
描述是可选增强信息，不是启动门槛。若 URL 可用且少量关键需求仅凭标题无法判断，可在用户已经授权查看的前提下，用浏览器只读打开这些需求详情；不要批量修改、评论或改变状态。
记录：
标题只能支持初步分类。模糊标题不得被补造成具体业务目标、客户承诺或技术方案。
先完成主题聚类，再讨论逐条排期。输出每个主题：
同时标记：重复/高度相似项、依赖、前置能力、可能的能力链和模糊项。不要因标题相似就自动合并，只输出合并候选和需要核对的差异。
在主题摘要后，向用户提出最多 1-3 个批次级高价值问题，优先确认：
不要把每条需求的未知项变成几十个问题。若用户暂时不回答、明确要求直接给建议，或上下文已经足够，继续输出临时版，不暂停整个排期。
读取 references/planning-rubric.md。依次判断：
技术难度影响拆分和排期顺序，不自动降低业务优先级。高价值高难度项可建议先做验证或拆分前置任务，而不是简单后移。
按 references/output-contract.md 输出：
对 26.8.1 这类迭代解释为 2026 年 8 月第 1 周。若迭代日历与此不同，采用用户给出的团队定义。
用户补充重点方向或澄清需求后：
低置信度不等于不建议；它表示用户应优先复核。
references/planning-rubric.md：优先级、迭代、依赖、难度和置信度的判断规则。references/output-contract.md：批次摘要、逐需求建议和变更对比模板。evals/evals.json：触发、非触发与信息稀疏回归场景。No reviews yet. Tell others what you thought.
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Agent trace 诊断器：当用户提供 trace、日志 JSON、agent 执行记录、工具调用序列，或说“看下这个日志/trace，定位根因”“只说明问题不要改文件”时使用；用中文输出核心根因、可视化执行流程图、trace 证据链、可能文件/行和修复建议，默认只读。不用于没有日志证据的新功能设计、普通代码解释或直接修复代码。
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协作校准 / 认知校准 / 问题脑暴：当用户有模糊感受说不清问题、方案越补越复杂、想挑战假设、 想重新定义问题、想知道成熟领域里怎么叫这个问题时使用。 可用中文唤起："帮我想想""先聊一下""一起脑暴""我感觉有问题但不清楚是什么" "先别执行，帮我看清问题""挑战我的假设""这个方案是不是想错了""帮我做认知校准" "双向钢人""钢人论证一下""正反最强论证，给我明确判断"。 也适用于：用户直接说"帮我做 X 功能""接入 Y 平台"但背景复杂、或对话早期感觉方向可能跑偏时， AI 主动识别并建议进入脑暴模式。 这里的“挑战假设”主要指问题定义、目标、约束和领域定位层面的假设；如果问题已确认且用户已有具体方案、 计划、架构或决策要压力测试，应转用 grill-me。不用于翻译、摘要、格式整理、单文件小改等简单执行任务。
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AI 工作资产化诊断器 / Assetization Router：当用户提供 AI 协作会话、重复任务、prompt、工作流描述、 团队 AI 使用场景或一次成功交付过程，并要求判断应该沉淀成 Prompt、Context Pack、Workflow、Skill、 Loop、System，或根本不值得沉淀时使用。它只做诊断、分层和下一步资产建议，不替代具体 Skill 创建、 PRD 起草、调研、实现或自动化执行。不用于普通事实查询、一次性文案、trace 根因分析或高责任专业判断。
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设计脑暴 / 实现前方案校准：当用户想把已基本成立的想法、功能方向或产品问题，在写 PRD、画 mockup 或进入开发计划前，先比较方案、确认取舍、对齐 UI/视觉约束，并收敛成可执行设计 spec 时使用。 可用中文唤起：“先脑暴一下方案”“先不要写 PRD，帮我设计几种路径”“参考 brainstorming 把这个需求变成设计 spec” “实现前先讨论设计”。问题还没定义清楚时先用 ai-collaboration-calibration；已有方案要压力测试时用 grill-me； 直接写 PRD 时用 prd-architect；grill-me 返回精确设计 gap 时，本 Skill 只输出 Design Delta。
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竞品决策分析 / Competitive Decision Brief：当用户要调研竞品、替代方案、新产品、SaaS/AI 产品或市场信号， 并希望把官网、定价、评论、文档、更新日志、登录态走查、截图或浏览器取证转成产品定位、路线图、定价、 功能优先级、差异化、Go/No-Go 或 PRD 输入时使用。核心行为是先锚定产品决策，再选择证据渠道， 最后输出可行动的 Product Decision Brief；不要把它降级成泛泛功能清单、纯 UX 走查或“点完所有按钮”报告。
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复杂探索资产化 / Complex Exploration：当用户面对复杂、不确定、多轮迭代的产品策略、Roadmap、商业化定价、竞品定位、复杂 PRD 前置探索、项目复盘或方法论沉淀任务时使用。它先判断任务类型，暴露隐含假设，重构真正问题，规划探索路径和中间产物，并在结束后沉淀认知、结构、方法论、工具和影响力资产。不用于简单润色、翻译、摘要、明确执行任务；问题只需早期认知校准时优先用 ai-collaboration-calibration，已有方案要压力测试时用 grill-me，系统专题研究用 research-topic-compiler。
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