Prompt Enhancer

Prompt Enhancer - 需求细化与方案探索

前置协议

强制触发规则

触发时机：goal-oriented 创建目标后（强制）

触发条件（满足任一即触发）：

• ✅ 用户需求模糊（单句请求、缺少上下文）
• ✅ 用户需求不完整（缺少关键维度）
• ✅ 用户需求有歧义（多种理解可能）
• ✅ 用户需求缺少成功标准
• ✅ 复杂任务（涉及多个模块/系统）

例外情况：

• 用户明确表示"按你的理解执行"
• 需求已经非常清晰明确
• 用户在调整已有目标

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Overview

prompt-enhancer 是强制前置技能，负责需求细化和方案探索。通过结构化提问，确保充分理解用户需求，探索多种可行方案，避免理解偏差和执行返工。

核心能力：

1. 需求细化：澄清模糊点、发现隐藏需求、明确范围边界
2. 方案探索：头脑风暴多种方案、分析优劣势、风险评估
3. 确认机制：每个关键点问用户3-4个问题确认理解

核心原则：澄清优先，行动在后。猜测定浪费，提问才高效。

关键价值：

• 避免理解偏差，减少返工
• 充分论证方案，选择最优解
• 发现隐藏需求，避免遗漏
• 节省 token 和时间

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When to Use

强制使用场景：

• 用户需求模糊或不完整
• 复杂任务（涉及多个模块/系统）
• 需求有歧义或多种理解可能
• 缺少成功标准或约束条件

不使用场景：

• 用户明确表示"按你的理解执行"
• 需求已经非常清晰明确
• 用户在调整已有明确目标
• 简单的澄清性问题本身

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The Process

digraph prompt_enhancer {
    rankdir=TB;

    "接收用户需求" [shape=box, style=filled, fillcolor="#c8e6c9"];
    "识别需求类型" [shape=box, style=filled, fillcolor="#bbdefb"];
    "需求细化（3-4问题）" [shape=box, style=filled, fillcolor="#fff9c4"];
    "用户确认需求" [shape=diamond, style=filled, fillcolor="#e1bee7"];
    "方案探索（头脑风暴）" [shape=box, style=filled, fillcolor="#ff9800"];
    "多方案对比分析" [shape=box, style=filled, fillcolor="#ff9800"];
    "用户选择方案" [shape=diamond, style=filled, fillcolor="#e1bee7"];
    "生成需求方案工件" [shape=box, style=filled, fillcolor="#81c784"];
    "传递给后续技能" [shape=doublecircle, style=filled, fillcolor="#81c784"];

    "接收用户需求" -> "识别需求类型";
    "识别需求类型" -> "需求细化（3-4问题）";
    "需求细化（3-4问题）" -> "用户确认需求";
    "用户确认需求" -> "方案探索（头脑风暴）" [label="确认"];
    "用户确认需求" -> "需求细化（3-4问题）" [label="调整"];
    "方案探索（头脑风暴）" -> "多方案对比分析";
    "多方案对比分析" -> "用户选择方案";
    "用户选择方案" -> "生成需求方案工件" [label="选择"];
    "用户选择方案" -> "方案探索（头脑风暴）" [label="重新探索"];
    "生成需求方案工件" -> "传递给后续技能";
}

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步骤1：识别需求类型

快速识别请求类型，应用对应的细化框架：

| 需求类型 | 关键词 | 必问维度 | |---------|--------|---------| | 功能开发 | "做个功能"、"实现XX" | 平台、技术栈、用户、数据、认证 | | 架构设计 | "设计系统"、"重构架构" | 规模、性能、可扩展性、技术选型 | | 性能优化 | "优化性能"、"提升速度" | 目标指标、优化范围、优先级 | | Bug修复 | "修复bug"、"解决错误" | 复现步骤、影响范围、优先级 | | UI/界面 | "设计界面"、"做个页面" | 设备、风格、用户、交互 | | 数据分析 | "分析数据"、"生成报告" | 数据源、分析维度、输出格式 |

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步骤2：需求细化（3-4问题确认）

核心原则：每个关键点问3-4个问题，确保充分理解

示例：功能开发需求细化

用户需求："做一个用户认证功能"

问题组1：用户与场景

Q1: 谁会使用这个认证功能？（用户类型）
Q2: 在什么场景下使用？（使用场景）
Q3: 期望的用户体验是什么？（体验目标）
Q4: 有多少用户量级？（规模预估）

问题组2：技术约束

Q1: 需要支持哪些认证方式？（密码、OAuth、SSO？）
Q2: 部署在什么平台？（Web、移动端、小程序？）
Q3: 使用什么技术栈？（前端、后端框架？）
Q4: 有现成的用户系统吗？（是否需要集成）

问题组3：功能范围

Q1: 需要哪些核心功能？（注册、登录、找回密码？）
Q2: 是否需要权限管理？（角色、权限控制？）
Q3: 是否需要记住登录状态？（Token、Session？）
Q4: 是否需要多设备登录？（单点登录？）

问题组4：成功标准

Q1: 如何判断功能完成？（验收标准）
Q2: 有性能要求吗？（响应时间、并发量？）
Q3: 有安全要求吗？（加密、防护？）
Q4: 什么时候需要完成？（时间约束）

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步骤3：用户确认需求

展示细化的需求摘要，用户确认或调整：

## 📋 需求确认

### 核心需求
- 功能：用户认证系统
- 用户：普通用户（移动端）
- 认证方式：手机号+验证码、微信OAuth
- 核心功能：注册、登录、找回密码、记住登录

### 技术约束
- 平台：微信小程序
- 技术栈：小程序原生 + Node.js + MySQL
- 集成：需要对接现有用户系统

### 成功标准
- 功能完整：注册、登录、找回密码流程完整
- 性能：登录响应  10万条）

**方案3：Algolia**
- 优势：托管服务、快速集成
- 劣势：有成本、数据需上传
- 适用：快速上线、中小数据量

**推荐**：根据数据量选择
-  10万条：方案2

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## Common Pitfalls

### 误区1：跳过需求细化直接执行

**表现**：用户说"做个登录"，直接实现
**正确做法**：先问3-4个问题确认需求

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### 误区2：只问一个问题就行动

**表现**：问"什么平台？"就结束
**正确做法**：每个关键点问3-4个问题

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### 误区3：假设用户需求

**表现**："我觉得用户想要..."
**正确做法**：向用户确认，不要假设

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### 误区4：只探索一个方案

**表现**：想到一个方案就用
**正确做法**：至少探索3个方案对比

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### 误区5：不生成工件直接传递

**表现**：细化后不记录
**正确做法**：生成工件文件，传递给后续技能

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## References

- 《需求工程》- Karl Wiegers
- 《用户故事地图》- Jeff Patton
- 《设计思维》- IDEO
- "5 Whys" - Root Cause Analysis
- "Six Thinking Hats" - Edward de Bono

## Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

- **Author:** [konglong87](https://github.com/konglong87)
- **Source:** [konglong87/methodology-skills](https://github.com/konglong87/methodology-skills)
- **License:** MIT
- **Homepage:** https://konglong87.github.io/anything-ai/

Install and usage instructions live in the source repository linked above.