| name | clarify-requirements |
| description | 感知阶段的信息收集与需求澄清。在进入 PRD 生成前，系统性地识别缺失信息、逐步确认、生成 PRD 内容方案供用户审阅。当用户提供需求描述但信息不完整，或说"帮我梳理一下需求"、"还缺什么信息"、"先确认下需求再生成"时使用。 Also triggers on: help me organize my requirements, what info is missing, confirm requirements before generating the PRD. |
| layer | perception |
| input-from | user |
| output-to | market-research,competitive-analysis,prd-gen |
Clarify Requirements
Overview
在 PRD 生成前，确保所有感知数据已收集，且用户批准了内容方案。参考 superpowers brainstorming 的"逐步确认 → 方案审阅 → 用户批准"流程设计。
HARD GATE
在以下条件全部满足前，禁止调用 prd-gen 或任何 design 层 skill：
- 信息差距分析完成
- 每个缺失项已逐一向用户确认（一次一个问题）
- PRD 内容方案已呈现给用户
- 用户已明确批准方案
Anti-Pattern: "信息够了，直接生成吧"
禁止。即使你认为信息已经足够，也必须呈现方案并获得用户批准。"简单"需求更容易因为遗漏关键信息而导致 PRD 返工。
Evidence Discipline (证据纪律)
- 缺失信息标记【待确认】：任何无法从输入或上下文获得的信息，标记为【待确认】，不得脑补填默认值。
- 证据追溯【未验证】：用户需求/市场断言必须追问证据来源；无证据的标记为【未验证】并注明所需验证方式。
- 完整度检查门：正式输出交付物前，先输出信息完整度清单（已确认 ✅ / 待确认 ⚠️ / 未验证 ❓），经用户确认后才生成正文。
- 可追溯：正式输出中的关键结论必须能追溯到以下来源之一：已确认的用户输入、引用的证据（含 URL）、或用户的显式决策；无法追溯的结论视为脑补，删除或改标【待确认】。
对话规则
访谈式澄清遵守以下三条规则：
- 不复读：默认不逐条复述用户的回答，确认后直接推进下一个问题；仅在回答含糊、前后矛盾、或影响后续方案时，才复述关键信息向用户确认。
- 宽泛回答收敛：用户回答太宽泛时，给出 2-4 个具体选项帮用户收敛，不替用户做决定。
- 例：用户说"就是体验不好" → "具体是哪类体验问题？" → A. 操作步骤太多 B. 页面加载慢 C. 找不到想要的功能 D. 界面信息太乱
- 例：用户说"想优化一下后台" → "'优化'主要指什么？" → A. 减少重复录入 B. 报表更直观 C. 审批流程更短 D. 移动端可用
- 每阶段具体问法：围绕背景触发 / 用户场景 / 问题证据 / 目标指标四个维度提问，避免空泛的"还有什么要补充的吗"：
- 背景触发："是什么触发了你现在提这个需求？" / "这个问题存在多久了？"
- 用户场景："谁在什么场景下会遇到这个问题？现在是怎么解决的？"
- 问题证据："有什么证据表明这个问题存在？"（数据、用户反馈、工单记录均可；无证据按证据纪律标【未验证】）
- 目标指标："做成什么样算解决了？哪个指标会变化、基线是多少？"
Process Flow
digraph clarify {
"Explore context" [shape=box];
"Gap analysis" [shape=box];
"Ask one question at a time" [shape=box];
"Handle missing assets" [shape=box];
"Generate PRD plan" [shape=box];
"Present plan to user" [shape=box];
"User approves?" [shape=diamond];
"Save clarification result" [shape=box];
"Proceed to PRD generation" [shape=doublecircle];
"Explore context" -> "Gap analysis";
"Gap analysis" -> "Ask one question at a time";
"Ask one question at a time" -> "Handle missing assets";
"Handle missing assets" -> "Generate PRD plan";
"Generate PRD plan" -> "Present plan to user";
"Present plan to user" -> "User approves?";
"User approves?" -> "Generate PRD plan" [label="no, revise"];
"User approves?" -> "Save clarification result" [label="yes"];
"Save clarification result" -> "Proceed to PRD generation";
}
Step-by-Step Process
Step 1: Explore Context
检查 docs/product/ 目录中已有的感知数据：
docs/product/.ompm/market-analysis.json — 市场情报docs/product/.ompm/competitive-analysis.json — 竞品分析docs/product/.ompm/user-research.json — 用户研究docs/product/positioning.md — 产品定位docs/product/.ompm/prioritization.json — 优先级排序
记录已有数据，避免重复收集。
Step 1.5: 问题体检（快速检查）
PM 场景下大多数需求是成立的，此步只做快速检查，不构成 HARD GATE。发现以下三类陷阱时，先处理再进入场景确认：
a) 无定义核心词：需求中出现"优化""提升体验""高级感"等不可衡量的核心词时，请用户给出可衡量/可操作的定义（如"优化"→"结算步骤从 5 步减到 3 步"）；给不出就先与用户一起定义清楚再继续。
b) 隐含假设：需求中包含"用户需要 X"一类未经验证的断言时，追问证据来源（数据、用户反馈、工单记录等）；无证据的按证据纪律标记【未验证】并注明所需验证方式，不阻塞流程。
c) 逻辑错误：把相关当因果（如"发了内容没流量，所以发得不够"——频率与流量是相关不是因果；"某产品成功因为做了 X"——幸存者偏差）。检测到就向用户指出并确认："把 A 和 B 的相关性当成了因果，这个问题还成立吗？"
Step 2: Scenario Detection
阶段进度显式化：本 skill 全程每次向用户提问，都必须以 当前阶段：N/M 阶段名 开头，让用户随时掌握进度。阶段划分：
| 阶段 | 阶段名 | 对应步骤 |
|---|
| 1/4 | 场景确认 | Step 2 |
| 2/4 | 逐项确认 | Step 4（提问前缀进一步细化为 当前阶段：2/4 逐项确认 · 第 x/y 项，x 为当前项序号、y 为缺失项总数） |
| 3/4 | 方案审阅 | Step 6 |
| 4/4 | 结果落库 | Step 7 |
Step 1 / Step 1.5 / Step 3 / Step 5 为内部分析步骤，不向用户提问，无需前缀。
向用户提问确定需求场景（宿主有结构化提问工具时使用，如 Claude Code 的 AskUserQuestion；否则以编号选项列表提问并等待回复）：
Q: 请选择需求场景（以 当前阶段：1/4 场景确认 开头）
| Option | Description |
|---|
| 迭代更新 | 基于现有功能进行迭代优化 |
| 新功能 | 在现有产品上添加新模块 |
| 0-1 新产品 | 从零开始规划全新产品 |
Step 3: Gap Analysis
根据场景类型，对比用户已提供的信息与 context-requirements：
| 场景 | 必需字段 | 检查项 |
|---|
| 迭代更新 | current_feature_desc, ui_state, iteration_goal | 是否提供了当前功能描述？是否有 UI 截图/HTML/链接？是否明确了迭代目标？ |
| 新功能 | product_architecture, design_specs, entry_point | 是否描述了产品整体架构？是否有设计规范？是否说明了入口位置？ |
| 0-1 新产品 | background, constraints, reference_products | 是否说明了产品背景与目标用户？是否有资源约束？是否提供了参考产品？ |
逐条列出缺失项，准备下一步逐一确认。
Step 4: Ask One Question At A Time
此步骤对应 当前阶段：2/4 逐项确认：每条提问以 当前阶段：2/4 逐项确认 · 第 x/y 项 开头（x 为当前项序号，y 为缺失项总数）。
核心规则：每条缺失信息单独提问，绝不一次性抛出多个问题。
对每个缺失项，逐一结构化提问，优先使用多选格式：
示例问题模板：
| 缺失项 | 提问方式 |
|---|
| 缺少 UI 截图 | "当前功能的界面状态，你如何提供？" → A. 已有截图 B. 有 HTML 文件 C. 有在线链接 D. 暂无，先跳过 |
| 缺少竞品列表 | "需要分析哪些竞品？" → multi-select + "其他"选项 |
| 缺少目标用户 | "目标用户是？" → A. 已定义用户画像 B. 我口述你来整理 C. 需要先做用户研究 |
| 缺少参考产品 | "有参考产品吗？" → A. 有，我来说 B. 你帮我搜索行业标杆 C. 不需要参考 |
处理用户说"稍后提供"的情况：
- 记录哪些项是 pending 状态
- 在 PRD 方案中将这些项标记为
[待补充]
- 不阻塞流程，但明确标注缺失
信息状态跟踪（证据纪律）：澄清过程中产出的每一条信息都必须带状态标签：
| 状态 | 含义 | 标记 |
|---|
| 已确认 | 用户明确提供并确认的信息 | ✅ |
| 待确认 | 无法从输入或上下文获得、用户稍后补充的信息 | ⚠️【待确认】 |
| 未验证 | 用户提供的断言但无证据来源（如市场数据、用户反馈结论） | ❓【未验证】，并注明所需验证方式 |
- 用户确认的回答 → 标记为已确认 ✅
- 用户说"稍后提供" → 标记为【待确认】⚠️，不得脑补填默认值
- 用户给出断言但无证据 → 追问证据来源；仍无证据的标记为【未验证】❓，注明所需验证方式（如"需竞品实测"、"需用户访谈"）
Step 5: Generate PRD Plan
基于已收集的信息，生成 PRD 内容方案。本方案即证据纪律中"完整度检查门"的实例：已收集信息 / 待补充项 两节就是信息完整度清单，逐项携带状态（已确认 ✅ / 待确认 ⚠️ / 未验证 ❓），必须经用户确认后才生成 PRD 正文。
## PRD 内容方案
### 场景确认
- **场景类型**: 迭代更新 / 新功能 / 0-1 新产品
- **核心需求**: [一句话概括]
### 已收集信息（信息完整度清单）
- [列出用户已提供的所有信息，逐项标注状态：已确认 ✅ / 待确认 ⚠️ / 未验证 ❓（未验证项注明所需验证方式）]
### 待补充项
- [列出 pending 项，标注 [待补充]，即【待确认】项]
### 预计生成的 PRD 章节
| 章节 | 内容概要 | 依赖 | 可生成性 |
|:-----|:---------|:-----|:---------|
| 第0章 行业对标 | 将研究 X 个标杆产品 | 需用户提供参考产品 | ⚠️ 信息不足暂缓——缺参考产品列表 |
| 第1章 项目概述 | 基于用户描述展开 | 已完成 | ✅ 可生成 |
| 第2章 业务分析 | 目标用户 X，痛点 Y | [待补充] 用户画像 | ⚠️ 信息不足暂缓——缺用户画像 |
| 第3章 功能需求 | [列出从用户需求中识别的关键功能] | 已完成 | ✅ 可生成 |
| 第4章 非功能性需求 | 行业标准要求 | 自动生成 | ✅ 可生成 |
| 第5章 用户体验流程 | 基于功能推导 | 需 UI 截图补充 | ⚠️ 信息不足暂缓——缺 UI 截图 |
| 第6章 项目风险 | 基于功能复杂度 | 自动生成 | ✅ 可生成 |
| 第7章 合规建议 | 基于数据类型 | 自动生成 | ✅ 可生成 |
| 第8章 原型设计 | [待确认是否生成] | - | ✅ 可生成 |
| 第9章 成功指标 | 基于目标推导 | 自动生成 | ✅ 可生成 |
### 关键决策点
- [列出需要用户在 PRD 生成前确认的关键决策]
可生成性列（按交付物就绪度分别生成）：逐章节判断 ✅ 可生成 / ⚠️ 信息不足暂缓（注明缺什么信息）；暂缓章节不阻塞其他章节，用户可在 Step 6 选择"只生成信息充足的章节"。
Step 6: User Approval
此步骤对应 当前阶段：3/4 方案审阅：提问以 当前阶段：3/4 方案审阅 开头，让用户审阅方案：
Q: 请审阅 PRD 内容方案
| Option | Description |
|---|
| 确认，按此方案生成 PRD | 进入 PRD 生成流程 |
| 只生成信息充足的章节 | 按 Step 5 可生成性列仅生成 ✅ 章节，⚠️ 章节暂缓并保留 [待补充] 标记 |
| 需要调整方案 | 回到 Step 5 修改方案 |
| 我有更多信息要补充 | 回到 Step 4 补充信息，重新生成方案 |
| 先回到感知阶段 | 调用 market-research / competitive-analysis 等 skill 补充感知数据 |
Step 7: Save Clarification Result
将澄清结果保存到 docs/product/.ompm/clarification-result.json：
{
"scenario": "iteration|new_feature|new_product",
"collected_info": {
"field1": "value1",
"field2": "value2"
},
"pending_items": [
{"field": "ui_state", "reason": "用户稍后提供截图"}
],
"prd_plan": {
"chapters_planned": ["第0章", "第1章", "..."],
"key_decisions": ["决策1", "决策2"],
"user_approved": true,
"approved_at"
与证据纪律的映射（JSON 字段名保持契约稳定，不得更改）：
collected_info 对应状态为已确认 ✅ 的信息pending_items 对应 【待确认】⚠️ 项——用户说"稍后提供"的缺失信息在此落库- 【未验证】❓ 项：将断言内容放入
collected_info，并在 pending_items 中追加对应验证任务（reason 注明所需验证方式）
Quality Standards
- 每个必需字段已确认或标记为 pending
- 至少一次结构化提问用于场景确认
- PRD 内容方案包含 9 章概要 + 关键决策点
- 用户已明确批准方案
- 澄清结果已保存到
docs/product/.ompm/clarification-result.json
Context Integration
Reads:
docs/product/.ompm/market-analysis.json — 市场情报docs/product/.ompm/competitive-analysis.json — 竞品分析docs/product/.ompm/user-research.json — 用户研究docs/product/positioning.md — 产品定位
Writes:
docs/product/.ompm/clarification-result.json — 需求澄清结果
Output To:
prd-gen — 需求澄清作为 PRD 生成输入competitive-analysis — 如需补充竞品分析market-research — 如需补充市场情报或用户研究
Example Usage
User: "小鹅通有个打卡功能要加 AI 评价，需求是这样的..."
→ 检测到信息不完整（缺少 UI 截图、AI 助理现状、关联应用配置）
→ 逐步询问缺失项
→ 生成 PRD 内容方案
→ 用户确认后进入 PRD 生成
User: "帮我梳理一下这个需求还缺什么信息"
→ 直接调用 clarify-requirements
→ 系统性地识别和确认缺失信息
下一步
本 skill 完成后，如果用户没有明确下一步，引导用户使用 ompm skill 做意图路由——它会读取本轮产出和当前状态，判断最有价值的下一步。不要替用户预设固定长链；output-to 声明的是数据流向，不是强制路径。
