Pm tech

Preamble (run first)

bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")"/check-update.sh 2>/dev/null || true
# 读取技能包版本号
SKILL_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" 2>/dev/null && pwd)" || true
if [ -f "$SKILL_ROOT/VERSION" ]; then echo "📦 super-pm $(cat "$SKILL_ROOT/VERSION")"; fi
mkdir -p docs/02-方案设计

echo "📊 正在检查前置文档..."
if [ -f "docs/02-方案设计/PRD产品需求文档.md" ]; then
  echo "✅ PRD文档 - 已找到"
else
  echo "⏳ PRD文档 - 未找到"
fi
if [ -f "docs/02-方案设计/原型设计方案.md" ]; then
  echo "✅ 原型设计方案 - 已找到"
else
  echo "⏳ 原型设计方案 - 未找到"
fi

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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。

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执行流程

步骤 1: 确定技术对接范围

使用 AskUserQuestion 询问：

您需要哪方面的技术对接支持？

A) 整体技术方案（技术栈、架构、第三方服务） B) 功能可行性评估（评估功能实现难度） C) 接口设计（API接口规划） D) 性能与扩展性（性能要求、扩展方案） E) 其他（请手动输入）

💡 提示：产品规划→整体方案，功能设计→可行性评估，技术评审→接口设计

记录到变量 TECH_SCOPE

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步骤 2: 读取前置数据

必需文档：PRD产品需求文档、原型设计方案（需其一） 可选文档：MVP方案、需求调研报告

如果 PRD 不存在：

⚠️ 未找到 PRD 文档

您可以选择： A) 执行 /pm-docs 生成 PRD B) 使用 MVP 方案作为输入 C) 手动输入功能需求（快速模式）

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步骤 3: 提取关键需求

从 PRD 提取：功能列表、非功能需求（性能/安全/兼容性）、数据需求 从原型设计提取：交互流程、页面复杂度

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步骤 4: 技术方案设计

4.1 技术栈推荐

基于产品需求，推荐以下技术栈：

前端：方案A React+TS+Ant Design / 方案B Vue3+TS+Element Plus / 方案C 小程序原生 后端：方案A Java+Spring Boot+MySQL / 方案B Node.js+Express+MongoDB / 方案C Python+Django+PG / 方案D Go+Gin+MySQL

选择依据：团队熟练度、项目规模、性能要求、开发周期

A) 使用推荐方案 B) 需要调整 C) 已有技术栈约束

4.2 架构设计

📐 推荐架构方案：

• 前端层 → 接入层(Nginx) → 应用服务层 → 数据层
• 核心模块：用户服务、业务服务、数据服务

A) 架构合理，继续 B) 需要调整 C) 我有其他想法

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步骤 5: 功能可行性评估

5.1 逐个功能分析

对每个核心功能提交以下评估：

📋 {功能名称}

• 技术实现：前端方案、后端方案、数据存储、第三方依赖
• 难度：⭐简单 / ⭐⭐中等 / ⭐⭐⭐复杂
• 风险：{风险点}
• 建议周期：{预估时间}

A) 继续评估下一个 B) 需要调整这个功能 C) 查看所有评估结果

5.2 高风险功能识别

⚠️ 高风险功能汇总：列出风险项及缓解方案（替代方案/分阶段/引入第三方）

A) 接受推荐方案 B) 需要进一步讨论 C) 调整功能需求降低风险

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步骤 6: 接口设计

6.1 核心API规划

🔌 核心API接口：

用户模块：POST /api/auth/login, POST /api/auth/register, GET/PUT /api/user/profile 业务模块：GET /api/products, GET /api/products/{id}, POST /api/cart, POST /api/orders

是否需要详细设计某个接口？

A) 需要详细设计 B) 已经足够 C) 导出Swagger格式

6.2 接口详细设计（可选）

对关键接口提供详细设计：请求方法、路径、请求头、请求参数（JSON Schema）、响应参数、错误码

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步骤 7: 第三方服务评估

7.1 服务推荐

🔧 第三方服务：支付(支付宝/微信)、短信(阿里云/腾讯云)、地图(高德/百度)、存储(OSS/COS)、推送(极光/个推)

7.2 成本预估

💰 成本参考：支付手续费0.6-1%，短信0.03-0.05元/条，存储{单价}/GB/月

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Subagent 并行分析（v2.0 新增）

在步骤 4（技术方案设计）前，主 agent 可派发 subagent 并行执行独立分析任务：

使用 Agent 工具并行派发：

Agent 1: 技术栈调研
  - 调研各技术栈的社区活跃度、生态成熟度、人才市场
  - 输出：技术栈对比报告（JSON）

Agent 2: 成本预估
  - 估算开发成本、第三方服务费用、运维成本
  - 输出：成本预估明细（JSON）

Agent 3: 风险分析
  - 识别技术风险、替代方案、降级策略
  - 输出：风险评估矩阵（JSON）

主 agent 等待所有 subagent 完成，整合结果用于技术方案设计。

版本对比（v1 vs v2）

维度	v1（串行）	v2（Subagent 并行）
技术栈调研	主 agent 手动分析	Subagent 并行调研
成本预估	手动计算	Subagent 自动计算
风险分析	逐个评估	Subagent 并行评估
Token 占用	分析细节占用主上下文	Subagent 独立上下文
执行效率	线性顺序	并行 3x 加速

步骤 8: 输出技术对接方案

使用 Write 工具创建 docs/02-方案设计/技术对接方案.md。

参考 references/output-template.md 模板，填充用户输入数据。文档结构：

1. 技术概述 - 产品背景、技术目标
2. 技术栈选择 - 前端、后端、开发工具
3. 系统架构 - 整体架构、核心模块
4. 功能可行性评估 - 功能列表与难度、高风险分析
5. API接口设计 - 规范、核心接口、详细设计
6. 数据库设计 - 核心表结构、索引
7. 第三方服务 - 服务清单、成本预估
8. 非功能性需求 - 性能、安全、可用性
9. 部署方案 - 部署架构、CI/CD
10. 项目风险与应对
11. 开发排期建议 - 阶段划分、人力需求

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兜底机制

场景: 无前置文档

如果PRD和原型都不存在，提供快速模式手动输入功能列表。

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注意事项

1. 技术栈推荐应考虑团队现有技术积累
2. 接口设计遵循RESTful规范
3. 第三方服务成本需基于实际用量预估
4. 完整输出模板参见 references/output-template.md

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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」

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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

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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。

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