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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PANGKAIFENG/ai-product-manager-skills162026年8月31日 更新
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problem-to-solution
问题到方案 Workflow：当用户显式调用 `$problem-to-solution`，或明确要求运行“问题到方案”完整流程时使用。把模糊产品问题经过校准、必要的研究/决策、方案生成和挑战，推进为一个可进入 PRD 的已确认方案；不负责 PRD 交付或外部发布。
含まれるファイル（4）
- SKILL.md2.6 KB
- agents/openai.yaml307 B
- evals/evals.json2.4 KB
- WORKFLOW.md2.3 KB
SKILL.md（原文）
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
问题到方案
这是 workflow 的 Codex Runtime 入口，不是新的原子 Skill。先读取同目录 WORKFLOW.md，再按当前状态调用现有 Skill 或 Loop。
输入
优先从对话和项目材料中发现以下信息，只询问会改变路线的缺口：
- 当前问题或模糊感受；
- 期望结果与判断标准；
- 用户、业务场景、约束和截止时间；
- 已有事实、候选方案和不可改变项。
工作流
- 先判断输入状态：问题、目标或判断标准不稳定时使用
ai-collaboration-calibration；已经稳定时跳过校准。 - 只有当事实缺口会改变选择时才进入研究：开放式领域理解使用
research-topic-compiler，具体选择缺证据时使用$decision-loop。 - 问题已稳定但没有候选方案时，直接使用
brainstorming比较真实方案并形成推荐与 Design Spec。 - 已有候选方案且只需挑战时，直接进入
$solution-loop；其他情况只在方案风险、依赖或失败模式需要多轮关闭时进入。 - 按
WORKFLOW.md的 Confirmed Solution Gate 判断结束、Human Gate 或阻塞，不用文档数量代替方案确认。
边界
- 不为了走流程而调用全部 Skill。
- 不把研究结论直接伪装成产品方案。
- 不让 Maker 自己声明挑战已经关闭。
- 不生成完整 PRD、UI 交付包、研发事项或外部发布结果。
- Skill/Loop handoff 不授权 DingTalk、Yunxiao、Runtime 或 Skillshare 写入。
输出
返回 status、稳定的问题定义、关键决策、已确认方案、保留项、剩余 gap、下一责任节点和恢复点。只有达到 solution_confirmed 才建议进入 $solution-to-delivery。
完成定义
只有 WORKFLOW.md 的 Confirmed Solution Gate 全部成立，且需要业务取舍时已经经过 Human Gate，才输出 solution_confirmed。否则必须返回唯一 next_gap 和可恢复的 resume_point。
资源与验证
WORKFLOW.md是阶段路由、完成门槛和输出状态的权威合同，每次执行前读取。evals/evals.json覆盖完整路径、最短路径、相邻原子 Skill 和下游 Workflow 的触发回归；修改入口后运行这些评测并保留结果。
レビュー
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概要と使いどころ
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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