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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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。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
brainstormingcore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ai-collaboration-calibration;已有明确方案要被拷问,改用 grill-me;已经要写正式 PRD,改用 prd-architect使用这个 Skill 把“可讨论的想法”推进成“可交付给 PRD、mockup 或开发计划的设计 spec”。它强调先理解上下文、逐步澄清、提出多个方案、确认设计,再进入下游 artifact。
它的默认下游可以是 prd-architect、ui-mockup-desktop-workbench、prd-to-issues 或实现计划;如果方案涉及 UI/mockup/HTML 可视化,必须先对齐项目已有视觉语言,避免生成与真实产品割裂的通用页面。需要反复压测时显式进入 $solution-loop,而不是创建新的方案 mega Skill。
本 Skill 是方案 Maker:拥有真实备选、推荐与取舍、scope、流程、状态、风险和 Design Delta;不拥有 Critic clearance、PRD/实现 readiness 或发布审批。
先判断用户当前阶段:
ai-collaboration-calibration,不要急着给方案。brainstorming。grill-me。prd-architect。prd-review。ui-mockup-desktop-workbench。brainstorming。只有用户显式调用完整名称 superpowers:brainstorming 时才走该 plugin Skill;不得从未限定的 “brainstorming” 推断它。在用户确认设计前,不要做以下事情:
writing-plans 或其他实现计划。简单需求也要经过轻量设计确认。确认可以很短,例如:“我建议按方案 B 做,范围只包含 X/Y,不做 Z。你确认后我再写 PRD-lite。”
references/visual-design-standards.md。Boundary 决定是否继续本 Skill。开始脑暴前,优先从已有材料提取输入,不要重复问用户已经给过的信息:
如果以上信息缺失,只问会改变方案分支的问题。缺失但不阻塞的问题写入假设或待确认项。
提出方案时用这个最小结构:
### 方案 A:<名称>
- 适合前提:
- 核心做法:
- 优点:
- 代价:
- 主要风险:
- 不选它的理由:
推荐方案必须回答:
轻量场景输出:
**Brainstorming Summary**
- 当前问题:
- 推荐方案:
- 不做范围:
- 关键流程:
- 主要风险:
- 待确认:
- 下一步:
复杂场景输出正式设计 spec。读取 references/design-spec-contract.md,按任务规模选择章节,不要机械展开所有章节。
如果接下来讨论的是 UI、信息架构、流程图、布局、页面状态或 HTML mockup,先判断可视化是否真的能帮助决策。不要把“视觉 companion”当成默认模式;概念、取舍、范围和问题定义仍然用文字更高效。
适合可视化的情况:
ui-mockup-desktop-workbench 或原型实现。不适合可视化的情况:
进入 UI/mockup/HTML 可视化前,必须执行 Design Discovery Gate:
SaaS/Admin Workbench、Desktop Agent Workbench、Research Dashboard 或 Marketing/Consumer,并说明为什么选它。需要可视化落地时,读取 references/visual-design-standards.md,并把其中的质量门禁作为完成前自检。
需要把版本化方案交给 grill-me,或消费 Critic 返回的单一设计 gap 时,先读取 references/maker-handoff-contract.md。
next_owner 只是建议,不自动运行 Critic、PRD、issues 或实现计划。design-confirmation-needed、critic-ready、revision-required 或 owner-confirmed;不得自称 clear、ready、approved 或已经通过压力测试。根据设计成熟度选择下游:
prd-architect。grill-me。prd-review。ui-mockup-desktop-workbench。prd-to-issues。writing-plans。不要自称已经完成下游交付物,除非真的执行了对应 Skill 或产物流程。
Smoke prompts:
先不要写 PRD,帮我把这个功能脑暴成几个设计方案。参考 brainstorming,把这个桌面端需求先变成设计 spec。实现前先讨论下这个功能怎么设计比较好。这个想法基本成立,帮我比较 2-3 个落地路径。Non-trigger prompts:
我还没想清楚真正问题是什么,先帮我想想。拷问一下这个已经定好的方案。直接帮我写 PRD。基于这个 PRD 生成 GitHub issues。Regression checks:
ai-collaboration-calibration 重复做问题定义校准。grill-me 混淆,把成熟方案压测当成方案脑暴。references/design-spec-contract.md:正式设计 spec 的结构、轻重选择和自检清单。references/maker-handoff-contract.md:Maker 单点停止、Critic handoff、Design Delta 与 Human Gate 合同。references/visual-design-standards.md:UI/mockup/HTML 可视化前的项目规范发现、默认视觉标准和质量门禁。scripts/check_design_spec.py:检查设计 spec 是否包含当前问题、推荐方案、不做范围、风险和待确认项。まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
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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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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客户需求发现与澄清助手:当用户是销售、客户成功或售前,拿到客户模糊、宽泛、缺少产品边界的需求,需要先在内部最多五轮补齐关键事实,再生成一次性客户澄清问题清单、需求摘要与通用技术可行性判断时使用;当确认需求将落入 StyleWork 时加载可选产品与 UI 上下文,并可在信息足够或明确要求时输出带假设标记的轻量 Demo。不要用于直接报价、承诺交期、替代正式 PRD 或在信息不足时假装已有能力。
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