prompt-enhancer

name	prompt-enhancer
version	2.0.0
description	MUST use before task execution. Clarify vague requirements, explore solutions, and ensure full understanding.
category	planning
complexity	low
typical_duration	5-10min
dependencies	[]
benefits-from	[]
conflicts-with	[]
output_artifact	memory/artifacts/prompt-enhancer/
allowed-tools	["Read","Write","AskUserQuestion"]
tags	["需求细化","方案探索","需求澄清","头脑风暴"]

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