| name | pm-docs |
| description | Use when: 需要输出PRD/BRD/MRD产品文档、方案文档、商业计划文档、需要文档模板
Do NOT auto-select when: 用户用自然语言说"写需求文档""写PRD""帮我设计需求"等新产品请求
→ 这些必须先路由到 start-super-pm
Direct slash-command use is allowed: 用户显式输入 /pm-docs 时可直接进入，但必须通过本 skill 的前置门禁
Do NOT use when: 文档已完备无需生成、仅需口头讨论无需书面输出
|
| allowed-tools | ["Read","Write","AskUserQuestion","Agent","Bash"] |
Preamble (run first)
bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")"/check-update.sh 2>/dev/null || true
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/01-需求调研/MVP方案.md" ]; then
echo "✅ MVP方案 - 已找到"
else
echo "⏳ MVP方案 - 未找到"
fi
if [ -f "docs/01-需求调研/需求调研报告.md" ]; then
echo "✅ 需求调研报告 - 已找到"
else
echo "⏳ 需求调研报告 - 未找到"
fi
if [ -f "docs/01-需求调研/市场调研报告.md" ]; then
echo "✅ 市场调研报告 - 已找到"
else
echo "⏳ 市场调研报告 - 未找到"
fi
前置门禁
无论从哪个入口进入，都必须执行前置文档检查：
- 检查
docs/01-需求调研/ 中是否有 MVP方案（黄金路径的必要前置）
- 如果有 MVP方案 → 读取文档，判断是否与当前用户描述的产品相关
- 相关 → 前置已满足，继续执行
- 不相关 → 停止，建议先完成前置流程
- 如果没有 MVP方案 → 停止，建议先执行
/pm-brainstorm → /pm-demand → /pm-mvp
不得在门禁不满足时生成文档。
跨 Agent 交互规则
当流程要求与用户交互时：
- 如果当前环境支持 AskUserQuestion，使用 AskUserQuestion（最佳体验）。
- 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。
- 一次只问一个问题。
- 提问后必须停止当前回合，等待用户回答（STOP and WAIT）。
- 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。
- 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。
执行流程
步骤 1: 确定文档类型（主 agent - 用户交互）
使用 AskUserQuestion 询问：
您希望生成哪些文档？
A) 仅 PRD - 产品需求文档
B) 仅 BRD - 商业需求文档
C) 仅 MRD - 市场需求文档
D) PRD + BRD + MRD（全套文档，推荐）
E) 让我推荐（根据项目状态自动选择）
💡 提示：选择"D"可并行生成全套文档，效率提升 3x
用户选择后，记录到变量 DOC_TYPES（数组）
步骤 2: 读取前置数据（主 agent）
读取所有可能需要的前置文档：
required_docs=(
"docs/01-需求调研/MVP方案.md"
"docs/01-需求调研/需求调研报告.md"
"docs/01-需求调研/市场调研报告.md"
"docs/01-需求调研/确认需求清单.md"
"docs/01-需求调研/优先级排序报告.md"
)
for doc in "${required_docs[@]}"; do
if [ -f "$doc" ]; then
echo "读取 $doc"
fi
done
构建上下文摘要（避免占用大量上下文）：
提取关键信息：
- 产品名称
- 目标用户
- 核心功能
- MVP范围
- 市场数据
- 商业目标
将关键信息存储为结构化数据，准备传递给 subagent。
步骤 3: 并行派发 subagent 生成文档（核心优化）
优化说明：
- 主 agent 一次性派发多个 subagent
- 每个 subagent 负责生成一个文档
- 文档生成细节不占用主 agent 上下文
- 所有文档并行生成
3.1 构建 subagent 任务
如果用户选择"全套文档"：
准备 3 个并行 subagent 任务：
[
{
"task_id": "generate_prd",
"doc_type": "PRD",
"required_data": [
"产品名称",
"目标用户",
"MVP功能列表",
"用户需求",
"优先级排序"
]
},
{
"task_id": "generate_brd",
"doc_type": "BRD",
"required_data": [
"产品名称",
"商业模式",
"市场数据",
"成本分析",
"盈利预测"
]
},
{
"task_id": "generate_mrd",
"doc_type": "MRD",
"required_data": [
"产品名称",
"市场调研数据",
"用户画像",
"竞品分析",
"市场机会"
]
}
]
3.2 使用 Agent 工具并行派发
并行派发 3 个 subagent（关键优化）：
# 同时启动 3 个 subagent
使用 Agent 工具，参数：
Agent 1:
subagent_type: "general-purpose"
description: "生成 PRD 文档"
prompt: |
你是一个产品文档专家。请生成 PRD（产品需求文档）。
**输入数据**：
{从步骤2提取的关键信息}
**要求**：
1. 使用 Write 工具生成文档到 `docs/02-方案设计/PRD产品需求文档.md`
2. 包含以下章节：
- 产品概述
- 目标用户
- 功能需求（基于MVP方案）
- 非功能需求
- 交互流程
- 数据埋点
3. 基于前置数据填充内容，不要虚构
4. 标注数据来源
**输出**：返回生成的文档路径
Agent 2:
subagent_type: "general-purpose"
description: "生成 BRD 文档"
prompt: |
你是一个商业分析专家。请生成 BRD（商业需求文档）。
**输入数据**：
{从步骤2提取的关键信息}
**要求**：
1. 使用 Write 工具生成文档到 `docs/02-方案设计/BRD商业需求文档.md`
2. 包含以下章节：
- 商业目标
- 商业模式
- 盈利方式
- 成本分析
- 收益预测
3. 基于前置数据填充内容
**输出**：返回生成的文档路径
Agent 3:
subagent_type: "general-purpose"
description: "生成 MRD 文档"
prompt: |
你是一个市场分析专家。请生成 MRD（市场需求文档）。
**输入数据**：
{从步骤2提取的关键信息}
**要求**：
1. 使用 Write 工具生成文档到 `docs/02-方案设计/MRD市场需求文档.md`
2. 包含以下章节：
- 市场概述
- 用户画像
- 竞品分析
- 市场机会
- 进入策略
3. 基于市场调研数据填充
**输出**：返回生成的文档路径
主 agent 等待所有 subagent 完成。
步骤 4: 收集结果并验证（主 agent）
主 agent 收集所有 subagent 的返回结果：
{
"generated_docs": [
{
"doc_type": "PRD",
"path": "docs/02-方案设计/PRD产品需求文档.md",
"status": "success",
"size": "15KB"
},
{
"doc_type": "BRD",
"path": "docs/02-方案设计/BRD商业需求文档.md",
"status": "success",
"size": "12KB"
},
{
"doc_type": "MRD",
"path": "docs/02-方案设计/MRD市场需求文档.md",
"status": "success",
"size": "10KB"
}
]
}
验证文档：
- 检查文件是否存在
- 检查文件大小是否合理
- （可选）读取文档开头验证格式
步骤 5: 生成汇总报告（主 agent）
使用 Write 工具生成汇总报告：
# 文档生成报告
## 生成概况
**生成时间**: {时间}
**文档数量**: 3 个
**总耗时**: {并行执行时间}
## 文档清单
### 1. PRD - 产品需求文档
- **路径**: docs/02-方案设计/PRD产品需求文档.md
- **大小**: 15KB
- **状态**: ✅ 生成成功
- **包含章节**: 产品概述、目标用户、功能需求、非功能需求、交互流程、数据埋点
### 2. BRD - 商业需求文档
- **路径**: docs/02-方案设计/BRD商业需求文档.md
- **大小**: 12KB
- **状态**: ✅ 生成成功
- **包含章节**: 商业目标、商业模式、盈利方式、成本分析、收益预测
### 3. MRD - 市场需求文档
- **路径**: docs/02-方案设计/MRD市场需求文档.md
- **大小**: 10KB
- **状态**: ✅ 生成成功
- **包含章节**: 市场概述、用户画像、竞品分析、市场机会、进入策略
## 数据来源
- MVP方案
- 需求调研报告
- 市场调研报告
- 优先级排序报告
## 下一步建议
建议执行：
1. /pm-proto - 基于PRD设计原型
2. /pm-tech - 基于PRD对接技术方案
3. /pm-data - 设计数据指标体系
对比：优化前 vs 优化后
优化前（pm-docs v1）
主 agent 执行流程：
1. 询问用户（10 tokens）
2. 读取前置数据（200 tokens）
3. 生成 PRD（3000 tokens 内容）
4. 生成 BRD（2500 tokens 内容）
5. 生成 MRD（2000 tokens 内容）
6. 生成汇总（100 tokens）
总计：7810 tokens
耗时：串行执行，约 10-15 分钟
上下文占用：文档内容全量占用
优化后（pm-docs-v2）
主 agent 执行流程：
1. 询问用户（10 tokens）
2. 读取前置数据（200 tokens）
3. 派发 3 个 subagent（50 tokens）
├─ Subagent 1: 生成 PRD（不占用主 agent）
├─ Subagent 2: 生成 BRD（不占用主 agent）
└─ Subagent 3: 生成 MRD（不占用主 agent）
4. 接收结果（150 tokens 结构化数据）
5. 生成汇总（100 tokens）
总计：510 tokens
耗时：并行执行，约 3-5 分钟
效率提升：93% token 节省，3x 速度提升
关键优化点
1. 并行执行
v1: PRD → BRD → MRD（串行）
v2: PRD
├─ BRD （并行）
└─ MRD
2. 上下文节省
- ✅ 文档内容不占用主 agent 上下文
- ✅ 主 agent 只处理文档路径和元数据
- ✅ Token 使用减少 93%
3. 异常处理
如果某个 subagent 失败：
- 主 agent 检测到失败
- 提供选项：
- A) 重试失败的文档
- B) 手动补充
- C) 跳过该文档
- 继续处理其他成功的文档
注意事项
何时使用并行模式
✅ 适合并行：
- 生成多个文档（PRD + BRD + MRD）
- 文档之间相对独立
- 有充足的前置数据
❌ 不适合并行：
- 只生成单个文档
- 文档之间强依赖（如 PRD 依赖 BRD 的结果）
- 前置数据缺失
单文档模式
如果用户只选择生成一个文档：
- 使用单个 subagent 执行
- 仍然节省上下文（文档内容不占用主 agent）
版本说明
v2.0.0 - Subagent 架构重构
- 新增 Agent 工具支持
- 文档生成并行化
- 主 agent 上下文优化 93%
- 效率提升 3x
v1.0.0 - 初始版本
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」
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 |
产出质量检查 / Verification Checklist
⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。
