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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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。
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。
帮助销售、客户成功和售前先在内部把模糊需求问清楚,再生成一份可一次发给客户的澄清清单。核心不是套固定问卷,而是识别当前最影响目标、方案、可行性、范围和验收的未知项。
默认输出 Markdown。用户明确要求 Excel 时,再调用可用的电子表格能力转换;本 Skill 不直接报价。
先判断当前处于哪个阶段,只执行当前阶段:
不要在第一轮同时完成所有阶段。内部需求发现阶段必须提出问题并等待内部用户回答。
读取 references/discovery-playbook.md,建立并持续更新需求台账:
每轮只选择 1-3 个信息增益最高的问题。最多五轮,但信息足够时必须提前停止;不要为了用满轮次而继续问。优先利用销售已有信息,不要把可由内部确认的问题直接甩给客户。
问题选择原则:
平台、数量、频率、时效、准确率不是固定必问项。只有它们确实会改变当前需求的实现或验收时才问。
每轮回复保持简洁:先用一小段复述本轮理解,再列本轮问题。不要提前生成最终客户清单。
当内部用户明确要求生成清单、连续两轮没有新的高价值信息,或已到第五轮时,读取 references/output-templates.md,合并并重写问题:
清单只用于一次性收集客户信息,不包含内部可行性结论、产品能力底牌、成本或交期承诺。
客户回复回来后,输出四部分:
references/feasibility-and-boundaries.md 判断为通常可行、有条件可行、需技术验证或当前不建议,并写出证据和条件。不要把“AI 可以理解”“理论上能做”当作可行性证据。不要承诺准确率、平台数据稳定性、工期、价格或最终架构。
只有在用户或客户明确提到 StyleWork,或内部用户确认需求要落入 StyleWork 时,才读取:
references/stylework-product-context.mdreferences/stylework-ui-baseline.mdreferences/stylework-source-manifest.mdStyleWork 场景必须把两类判断分开:
StyleWork 适配不能反向改写通用可行性。未经版本证据确认的 UI、菜单、数据源和第三方连接不得写成现有能力。
满足以下任一条件时才进入 Demo:
先使用 assets/demo-brief-template.md 生成并展示 Demo Brief,再制作线框或带模拟数据的 HTML。信息不足但被要求立即制作时,必须在 Brief 和 Demo 中标记显式假设、待确认项、模拟数据和非生产边界。
Demo 不接生产后端,不暗示已接真实客户数据、外部平台或模型效果,不构成交付承诺。StyleWork 场景必须沿用现有 workspace/session/conversation 产品壳、资源选择卡、任务状态和 artifact 交互基线;不要凭空另造传统多菜单后台。
stylework-requirement-planning;需要正式 PRD 时交给 prd-architect。本 Skill 不再拆出一次性的独立报价/方案 Skill。交接时携带:客户原始表述、需求台账、客户回答、确认版摘要、可行性判断、风险、待验证项和 Demo Brief(如有)。
references/discovery-playbook.md:内部访谈、问题选择和成熟度判断。references/feasibility-and-boundaries.md:通用技术可行性分级与承诺边界。references/output-templates.md:内部台账、客户清单和回收摘要模板。references/stylework-product-context.md:条件加载的产品能力与适配规则。references/stylework-ui-baseline.md:条件加载的产品结构与 Demo UI 规则。references/stylework-source-manifest.md:StyleWork 证据版本、可信度与更新规则。assets/demo-brief-template.md:轻量 Demo 开始前的必填 Brief。evals/evals.json:触发、非触发与历史失败回归场景。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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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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