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需求澄清 Skill：帮助 Manager 用四维框架（目标/边界/约束/风险） 对用户的初步需求进行结构化梳理，生成完整的需求文档。 适用场景：接收到用户模糊需求后，在无法实时追问的情况下， 按框架推演并将不确定项标记为「待确认」。 输出结果由调用方（通常是 memory-save skill）写入文件。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | requirements-discovery |
| description | 需求澄清 Skill：帮助 Manager 用四维框架（目标/边界/约束/风险） 对用户的初步需求进行结构化梳理，生成完整的需求文档。 适用场景：接收到用户模糊需求后，在无法实时追问的情况下， 按框架推演并将不确定项标记为「待确认」。 输出结果由调用方（通常是 memory-save skill）写入文件。 |
| type | reference |
本 Skill 是一个参考型（reference） Skill，直接注入调用方 Agent 的上下文。 Manager 无需启动沙盒，只需按照下面的框架对用户需求进行结构化思考，输出标准格式的需求文档。
对任何初步需求，按以下四个维度逐一拆解：
这个需求要解决什么问题？交付物是什么？成功的标志是什么？
发问视角：
本次做什么？明确不做什么？
发问视角：
有哪些不可突破的限制？
发问视角：
哪些不确定因素会影响交付？
发问视角：
# 需求文档 - {项目/功能名称}
生成时间：{YYYY-MM-DD}
需求来源：{用户的原始描述摘要}
## 目标
- 核心诉求：...
- 目标用户：...
- 验收标准：
- [ ] ...
- [ ] ...
## 边界
### 本次包含
- ...
### 本次不包含（明确排除）
- ...
## 约束
| 类型 | 约束内容 |
|------|---------|
| 时间 | ... |
| 技术 | ... |
| 资源 | ... |
| 合规 | ... |
## 风险与待确认项
| 编号 | 类型 | 描述 | 影响 | 处理方式 |
|------|------|------|------|---------|
| R-01 | 待确认 | ... | 高/中/低 | 需甲方确认 |
| R-02 | 技术风险 | ... | 高/中/低 | 预留缓冲时间 |
## 验收标准（DoD）
- [ ] ...
- [ ] ...
memory-save skill 写入文件技术设计文档 SOP——从需求到设计方案，产出 Markdown 文件到 /workspace/output/
Agent 自我复盘：读取 L2/L3/L1 日志，调用 LLM 生成结构化改进提案， 写入 proposals.json 并发通知至 human.json 等待审批。 适用场景：Agent 在完成足够多任务后，触发自我评估和改进提案生成。
Manager 团队复盘：聚合所有 Agent 的 L2 质量指标，统计 L1 人类纠正事件， 识别瓶颈 Agent 并触发其自我复盘，调用 LLM 生成团队级改进提案， 向 human.json 发送周报。
审批复盘提案（Manager 专用）。收到 type=retro_report 邮件时加载此 Skill。按改动深度分档，memory 自动批准（加闸门），skill/agent 转 Human 确认，soul 标记高风险转 Human。
团队复盘思考框架（Manager 专用）。当你收到 type=team_retro_trigger 的邮件、或被要求"做团队复盘"时加载此 Skill。从聚合视角分析全员数据，发现跨 Agent 问题，级联触发瓶颈 Agent 的自我复盘，发周报给 Human。
自我复盘思考框架。当你收到 type=retro_trigger 的邮件、或被要求"反思本周工作"/"自我复盘"时加载此 Skill。用 log_query CLI 查数据，用 LLM 推理做分析，产出结构化复盘报告和改进提案。