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Pm clarify

Skill konglong87/superPM/skills/01-demand-insight/pm-clarify

Use when: 有初步需求清单需要细化细节、需明确需求场景和边界条件、需求描述模糊需要结构化 Do NOT use when: 需求已足够详细可直达开发、仅需快速立项无需深入From its SKILL.md

Install
npx -y skills add konglong87/superPM --skill pm-clarify

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • runs commandsInstructs the agent to run 2 commands, including `bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/../../check-update.sh" 2>/dev/null || true` and 1 more.

SKILL.md

8.4 KB, ~3.0k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

Preamble (run first)

bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/../../check-update.sh" 2>/dev/null || true
# 创建需求调研目录
mkdir -p docs/01-需求调研

# 检查是否有需求调研报告
if [ ! -f "docs/01-需求调研/需求调研报告.md" ]; then
  echo "⚠️  未找到需求调研报告"
  echo ""
  echo "建议先执行 /pm-demand 完成需求调研"
  echo ""
  echo "您可以选择:"
  echo "A) 执行 /pm-demand 先完成需求调研(推荐)"
  echo "B) 手动输入需求列表(快速模式)"
fi

跨 Agent 交互规则

当流程要求与用户交互时:

  1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion,使用 AskUserQuestion(最佳体验)。
  2. 如果当前环境不支持 AskUserQuestion,必须用普通聊天消息提出同样问题。
  3. 一次只问一个问题。
  4. 提问后必须停止当前回合,等待用户回答(STOP and WAIT)。
  5. 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。
  6. 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。

执行流程

步骤 1: 读取前置数据

如果有需求调研报告

使用 Read 工具读取 docs/01-需求调研/需求调研报告.md

提取:

  • 产品名称
  • 目标用户
  • 核心痛点
  • 初步需求清单

如果有创意方案库

使用 Read 工具读取 docs/01-需求调研/创意方案库.md

提取:

  • 核心创意方案

如果没有前置文档

进入快速模式,使用 AskUserQuestion 收集需求列表:

📝 快速模式 - 请列出核心需求:

请逐个输入需求,每个需求一行: 例如:

  • 快速下单
  • 订单追踪
  • 会员体系

输入"完成"结束


步骤 2: 逐个细化需求

关键原则

  • 一次只细化一个需求
  • 明确使用场景
  • 明确边界条件
  • 明确验收标准

对每个需求,AI 询问以下问题:

问题 1: 使用场景

需求"{需求名称}"的使用场景是什么?

A) 用户首次使用时 B) 用户日常使用时 C) 用户遇到特定问题时 D) 用户完成特定任务后 E) 其他(请手动输入)

记录到变量 SCENARIO


问题 2: 具体行为

用户在这个场景下具体要做什么?

例如:"用户打开APP,选择商品,点击立即购买,完成支付"

请描述具体步骤:

用户描述后,AI 整理成流程步骤。


问题 3: 边界条件

这个需求的边界条件是什么?

A) 时间限制 - 如"订单30分钟内未支付自动取消" B) 数量限制 - 如"每个用户最多创建10个项目" C) 权限限制 - 如"仅会员可使用" D) 状态限制 - 如"仅未完成的订单可修改" E) 其他(请手动输入)

记录到变量 BOUNDARY_CONDITIONS


问题 4: 异常处理

如果出现异常情况,如何处理?

A) 提示用户并引导解决 B) 自动重试或降级处理 C) 记录日志并通知管理员 D) 回滚操作并提示失败 E) 其他(请手动输入)

记录到变量 EXCEPTION_HANDLING


问题 5: 验收标准

这个需求的验收标准是什么?

例如:"用户能在3步内完成下单,支付成功率>95%"

请描述可衡量的标准:

用户描述后,记录到变量 ACCEPTANCE_CRITERIA


步骤 3: 汇总细化结果

AI 将每个需求的细化信息整理成结构化格式。


步骤 4: 生成确认需求清单

使用 Write 工具创建 docs/01-需求调研/确认需求清单.md

# 确认需求清单

## 一、基础信息

- **产品名称**: {PRODUCT_NAME}
- **目标用户**: {TARGET_USER}
- **生成时间**: {当前时间}

---

## 二、需求详情

### 需求 1: {需求名称}

**使用场景**:
{SCENARIO}

**具体步骤**:
1. {步骤1}
2. {步骤2}
3. {步骤3}

**边界条件**:
{BOUNDARY_CONDITIONS}

**异常处理**:
{EXCEPTION_HANDLING}

**验收标准**:
{ACCEPTANCE_CRITERIA}

**优先级**: 待定(需通过 /pm-priority 确定)

---

### 需求 2: {需求名称}

**使用场景**:
{SCENARIO}

**具体步骤**:
1. {步骤1}
2. {步骤2}

**边界条件**:
{BOUNDARY_CONDITIONS}

**异常处理**:
{EXCEPTION_HANDLING}

**验收标准**:
{ACCEPTANCE_CRITERIA}

**优先级**: 待定

---

## 三、需求汇总表

| 序号 | 需求名称 | 场景 | 边界条件 | 验收标准 | 状态 |
|------|----------|------|----------|----------|------|
| 1 | {需求1} | {场景简述} | {边界简述} | {标准简述} | ✅ 已细化 |
| 2 | {需求2} | {场景简述} | {边界简述} | {标准简述} | ✅ 已细化 |

---

## 四、下一步建议

建议执行:

1. **/pm-market** - 市场分析,了解竞品和市场规模(推荐)
2. **/pm-priority** - 优先级排序,决定先做哪个需求
3. **/pm-mvp** - MVP规划,确定第一版要做什么

---

**项目状态**: 需求细化完成
**生成时间**: {时间戳}
**生成工具**: super-pm

步骤 5: 输出完成提示

使用 AskUserQuestion 提供下一步选项:

✅ 需求细化完成!

📄 确认需求清单已生成:docs/01-需求调研/确认需求清单.md

🎯 建议下一步:

A) 执行 /pm-market - 市场分析,了解竞品和市场规模(推荐) B) 执行 /pm-priority - 优先级排序,决定需求优先级 C) 执行 /pm-mvp - MVP规划,确定第一版功能 D) 查看确认需求清单


Subagent 并行分析(v2.0 新增)

在需求细化完成后,可派发 subagent 并行进行外部验证:

Agent 1: 市场对标分析

type: "general-purpose"
prompt: "搜索与当前产品对标的市场同类功能详情,提供参考标准..."

Agent 2: 技术可行性评估

type: "general-purpose"
prompt: "评估各需求的技术实现难度和备选方案..."

V1 vs V2 对比

维度v1(串行)v2(Subagent 并行)
外部验证手动搜索或跳过Subagent 并行搜索分析
Token 占用搜索结果占主上下文Subagent 独立处理
执行效率线性顺序并行 2x 加速

兜底机制

场景 1: 无需求调研报告

提供快速模式,允许用户手动输入需求列表。

提示:

⚠️ 未找到需求调研报告

您可以选择: A) 执行 /pm-demand 先完成需求调研(推荐) B) 手动输入需求列表(快速模式)

场景 2: 需求数量过多

如果需求数量 > 10,询问用户:

⚠️ 检测到 {N} 个需求,细化可能需要较长时间

您可以选择: A) 细化所有需求 B) 仅细化核心需求(前5个) C) 我来选择要细化的需求


注意事项

  1. 一次一个需求:避免用户负担过重
  2. 结构化问题:场景、步骤、边界、异常、验收标准
  3. 边界条件重要:明确限制,避免后期返工
  4. 验收标准可量化:便于后续测试和验收
  5. Markdown存储:需求清单人类可读可编辑

输出质量对比

✅ Good 示例

- 有数据引用:「根据 Q4 数据,留存率从 35% 降至 28%」
- 有验证来源:「数据来源:Google Analytics, 2025-12-01」
- 有明确建议:「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」

❌ Bad 示例

- 模糊结论:「数据表明留存率有所下降」
- 无来源:「根据经验,这个功能很重要」
- 没有行动建议:「留存是个问题」

常见误区 / Red Flags — STOP

出现以下情况立即停止并回溯:

误区正确做法
使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论必须基于实际数据和验证
未运行检查就声称已完成先验证,再陈述
因时间紧迫跳过关键步骤没有例外,时间紧更要严格
"这次应该没问题"的想法每次都要重新验证

产出质量检查 / Verification Checklist

  • 前置依赖已满足(输入文档/数据已收集)
  • 核心步骤已全部执行
  • 输出文档已生成到 docs/ 目录
  • 每个判断都有数据/证据支撑
  • 已推荐 2-3 个后续 skill

⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。


What ships with it

Read from the repository

Just SKILL.md. No reference files, no scripts.

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Skills are one crate of 325,949. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.