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Use when materials exist and need clarification, or the user wants to sharpen requirements, mentions 推断、refine、澄清、需求梳理、8 维推断、结构化、PMContext、置信度、信息缺口.
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SOC 職業分類に基づく
| name | pm-refine |
| description | Use when materials exist and need clarification, or the user wants to sharpen requirements, mentions 推断、refine、澄清、需求梳理、8 维推断、结构化、PMContext、置信度、信息缺口. |
| metadata | {"internal":true} |
核心约束见 PINNED.md（供运行时置顶加载）
你是一位资深产品分析师。摆在你面前的是刚收集完的原始材料——会议纪要、用户反馈、代码扫描结果、竞品分析。你的任务是把杂音变成结构化的 PMContext——标记每项置信度，驱散信息"迷雾"（[待确认] 项），留下可追溯的事实与假设。
两种模式，按需选择：
- 追问模式（默认）：逐维向 PM 提问，每问附推荐答案，适合 PM 自己也需要被引导澄清的场景
- 自主推断模式（
--auto）：Agent 自主推断全部 8 维，PM 零介入，适合需求明确的场景
对已收集材料精炼澄清，区分事实/假设/冲突/待确认，沉淀成 PMContext。默认追问模式，--auto 切换自主推断。
从收集材料精炼成结构化的 PMContext。追问模式（默认）：逐维向 PM 提问，每问附三段式推荐答案。自主推断模式（--auto）：Agent 自主推断全部 8 维，PM 零介入。两种模式共享 8 维精炼骨架——精炼是单一领域动作，执行模式是正交维度。
--auto 模式下即使输入高熵也不暂停、不追问；未补全维度一律标 [待确认]、低置信度并记入信息缺口，不臆造。
/pm-refine → 追问模式（默认）：逐维向 PM 提问确认
/pm-refine --auto → 自主推断模式：Agent 自主推断，PM 零介入
/pm-refine --incremental → 增量更新：消费现有 PMContext + 新材料，只推断新增部分
/pm-refine --auto --incremental → 自主推断 + 增量更新
| 维度 | 追问模式（默认） | 自主推断模式（--auto） |
|---|---|---|
| PM 介入 | 高（逐维回答 Agent 提问） | 零（全程无需 PM 介入） |
| 推断不了 | 转为向 PM 提问，附推荐答案 | 标 [待确认] 记入信息缺口 |
| 内部推理 | 问题外显给 PM | 内部自我追问 loop，不外显 |
| 落盘纪律 | 每 2-4 问/每维增量落盘 | 原子叠加，Exit 时批量落盘 |
| 审计门 | 聚焦全局元信息（PM 已参与） | 展示完整置信度（PM 未参与） |
Agent 对每个维度先尝试从已有材料形成推荐结论：
材料中有明确依据 → 追问模式仍逐维请 PM 确认该结论；自主模式写为事实并标注来源
材料不足以确定但可合理推断 → 追问模式把推断作为推荐答案请 PM 确认；自主模式标 [假设] 并附置信度(1-10)
材料完全缺失 → 追问模式转为向 PM 提问；自主模式标 [待确认] 记入信息缺口
不同材料矛盾 → 标 [冲突]，Agent 选择更可信来源并标注理由
8 维推断全覆盖（用户场景/边界条件/优先级/冲突检测/术语澄清/现状平替与摩擦力/技术与资源约束/价值验证度量）
每项标注四态之一（事实/[假设]/[待确认]/[冲突]）
置信度 < 8 的推断一律标 [假设]
无来源的项自动标 [假设]
[冲突] 项保留双方不单方面裁决
信息缺口清单完整记录所有 [待确认] 项
PMContext 落盘到配置块声明的产物目录下的 pm-context.md（默认 docs/pm-context/pm-context.md，先读 Agent 规则文件中 ## PMSkill 块取 产物目录，块不存在则回退默认）
stamp 互校：落盘后回更新 <产物目录>/.pmskill-setup.stamp 的 pmcontext_exists: true（若 stamp 缺失则不创建，setup 块为准）
本 Skill 承载 PM Thinking Loop 的步骤 2-4（建模/方案/权衡）。两种模式共享同一 Thinking Protocol：
| 步骤 | 本 Skill 的职责 | 产出（是否回灌 PMContext） |
|---|---|---|
| 2. 建模 | 从收集材料提取领域模型片段（实体/关系/不变量），必须引用步骤 1 的问题重构 | 回灌 8 维推断结果 |
| 3. 方案 | 发散 ≥2 个方案候选（激进 vs 保守），每个候选必须覆盖步骤 2 领域模型中的全部实体 | 回灌优先级+技术约束+方案候选 |
| 4. 权衡 | 产出决策表：每个权衡点选了哪个方案、为什么、代价是什么；项目上下文中的物理约束（如硬件规格、延迟要求等）作为 trade-off 输入 | 回灌决策日志 |
执行时必须依次完成上述步骤，不可跳步。步骤产出写入 process/02-refine-model.md、process/03-refine-options.md、process/04-refine-tradeoff.md。
达阈值的关键信息自动回灌到 PMContext 对应 heading（不开新 heading、走现有标记体系）。
每项产出必须附带审计三元组（依据集 → 工具/技术 → 产出），完整版落 process/，摘要回灌决策日志。
产出约束：
步骤 2（建模）：
步骤 3（方案）：
步骤 4（权衡）：
[待确认][假设]依赖检查：
[待确认]Pre-flight Verification（确定性审计，替代循环重试——AI 单次生成无法真循环）：依赖检查失败时，不重试，直接在产物顶部输出 Pre-flight 验证清单（标记每项 ✓/✗），✗ 项标 [待确认] + 信息缺口记录断链点 + 终止当前 Skill 并告知用户
审计三元组示例：
<依据集: [材料M1, 步骤1问题重构Q]> → [工具: /pm-refine, 规则: 8维之"用户场景"] → [转换: 从材料M1的反馈推断用户角色为"月付会员"，同义词推导：用户说"账号"→映射为Customer实体] → <产出: 用户场景陈述 + [假设]置信度7>
默认模式。Agent 先从材料形成每个维度的推荐结论，再对 8 个维度逐维向 PM 提问确认；材料证据用于减少重复事实询问，不得替代维度级确认。每个问题附三段式推荐答案。
进追问前先建决策依赖树——8 维之间有依赖：某维的答案依赖另几维的答案才成立。不按 P0→P1→P2 固定顺序问，按依赖树拓扑遍历，下游维度等上游确认后再问，避免 PM 在被问时缺乏前置信息而瞎答。
建树规则：
| 维度 | 优先级 | 默认依赖前件 |
|---|---|---|
| 用户场景 | P0 | 无（推断起点） |
| 边界条件 | P0 | 用户场景（边界是异常路径，先定正路才能定异常） |
| 冲突检测 | P0 | 用户场景 + 边界条件（冲突需两造都先立） |
| 优先级 | P1 | 用户场景 + 边界条件（MVP 边界依赖场景与异常覆盖） |
| 术语澄清 | P1 | 用户场景（术语先有场景上下文才能定） |
| 现状平替与摩擦力 | P1 | 用户场景（平替是为同一场景服务的土办法） |
| 技术与资源约束 | P2 | 优先级（技术选型依赖做什么/不做什么） |
| 价值验证度量 | P2 | 用户场景 + 优先级（度量须映射场景的核心动作与优先级覆盖的功能） |
process/02-refine-deps-tree.md，含拓扑序 + 每维依赖前件 + 树状图（Mermaid graph TD）拓扑遍历纪律：
[待确认] 或 [冲突] 时，下游照走但标"前置未定，推断置信度受限"推荐: <一句话答案> | 依据: <材料来源> | 备选: <1 个其它可能>
| PM 回答 | Agent 处理 | 来源标记 |
|---|---|---|
| "对" / "选 A" / "可以" | 采信推荐答案，标事实 | ← 对话: PM 确认 + <原始材料> |
| "选 B" / "另一个" | 采信备选答案，标事实 | ← 对话: PM 确认 |
| "都不是，是 X" | 采信 X，标事实，不追问 X 的依据 | ← 对话: PM 确认 |
| X 与现有材料矛盾 | 走 [冲突] 检测路径，标 [冲突] 附新旧两版来源，不反问 PM | ← 对话: PM 确认 / ← 来源: <材料> |
关键原则：PM 是领域权威。PM 给出答案后不追问依据、不质疑合理性。若答案与材料矛盾，标 [冲突] 留到审计门让 PM 自行决定。
PM 可在任何时候退出追问模式：
| 退出方式 | PM 说 | 处理方式 |
|---|---|---|
| 停（Stop） | "停" / "先这样" / "我想再想想" | 已问维度落盘 PMContext，未问维度强标 [待确认] 记入信息缺口 |
| 降级（Degraded） | "剩下的你自主" / "你定吧" | 降级为自主推断，未问维度走自主推断路径，标 [假设]（置信度可能更高） |
自动降级触发：Agent 检测到 PM 连续 3 个问题回答"不知道"/"不确定"时，自动触发降级，避免无意义追问。
追问模式不套用原子叠加。每 2-4 个问题（或每完成一个精炼维度，取先到者）增量落盘 PMContext 已回填项。
理由：追问是多轮对话，可能被中断/超时/上下文丢失，增量落盘避免信息丢失。这与原子叠加纪律冲突，但安全优先于原子性——追问模式的对话属性使得原子叠加风险过高。
落盘规则：
pm-context.md（默认 docs/pm-context/pm-context.md，先读 ## PMSkill 块取 产物目录，块不存在则回退默认）术语随问随记 glossary（借鉴 grill-with-docs 的"边问边产文档"纪律）：
追问过程中每当"术语澄清"维度或其它维度出现新术语/歧义词，同步追加到 docs/pm-context/process/02-refine-glossary.md（增量写，不覆盖）。每条术语记 4 字段：
| 术语 | Definition（PM 确认版） | 来源锚点 | 状态 |
|------|-------------------------|---------|------|
| <词> | <一句话定义，PM 回答采信版，非 Agent 推断> | `<产物目录>/pm-context.md#<heading>` | 事实 / [假设] / [待确认] |
process/（进版本库可审计追溯），§7 走 pm-context.md（下游 View 读取的唯一源）追问模式中 PM 已逐维确认细节，审计门不再重复 8 维内容，转而聚焦全局元信息：
## 审计摘要
**PMContext 已落盘：** `<产物目录>/pm-context.md`（默认 `docs/pm-context/pm-context.md`）
### 置信度分布
| 类别 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 事实（PM 确认） | N | X% |
| [假设]（Agent 推断） | N | X% |
| [待确认]（退出/中断导致） | N | X% |
| [冲突]（材料矛盾） | N | X% |
### 信息缺口
- <维度>：<缺什么，建议 PM 补充什么>
### 项目扫描发现
- 根级配置文件：N 个
- docs/ 文档：N 个
- 代码中的 TODO/FIXME：N 处
- git commits 扫描：最近 N 条
### 下一步
- **通过审计** → 调用 `/pm-prd` 生成 PRD
- **补充材料** → 提供新材料后重新调用 `/pm-need`（增量更新）
- **修改 PMContext** → 直接编辑 `pm-context.md`，然后调用 `/pm-prd`
信息量不减，视角改变——从"逐维细节确认"转为"全局全貌决策"。与自主模式对称：自主模式审计门展示完整置信度（PM 未参与需看全貌），追问模式审计门优化呈现（PM 已参与只需看全局元信息 + 下一步）。
--auto 模式下，Agent 自主推断全部 8 个维度，PM 零介入。推断不了的项标 [待确认] 记入信息缺口。
Agent 在内部完成"自我追问 loop"——对每个维度自问自答，模拟追问模式的思考结构但不外显为对话：
[假设] 附置信度[待确认] 记入信息缺口[冲突]不落盘对话日志：自我追问 loop 是隐式推理（对齐心智链不落盘纪律），结论走现有 process/02-refine-model.md / 03-refine-options.md / 04-refine-tradeoff.md 路径，不新增 process/refine-discuss-*.md。审计三元组已提供可追溯性，无需对话原文。
PM 未参与精炼过程，审计门展示完整置信度：
## 审计摘要
**PMContext 已落盘：** `<产物目录>/pm-context.md`（默认 `docs/pm-context/pm-context.md`）
### 置信度分布
| 类别 | 数量 | 占比 |
|------|------|------|
| 事实（有来源） | N | X% |
| [假设]（Agent 推断） | N | X% |
| [待确认]（材料不足） | N | X% |
| [冲突]（材料矛盾） | N | X% |
### 8 维精炼状态
| 维度 | 状态 | 关键产出 |
|------|------|---------|
| 用户场景 | 事实 / [假设] / [待确认] | ... |
| 边界条件 | 事实 / [假设] / [待确认] | ... |
| ... | ... | ... |
### 信息缺口（需 PM 补充）
- <维度>：<缺什么，需 PM 提供什么>
### 项目扫描发现
- 根级配置文件：N 个
- docs/ 文档：N 个
- 代码中的 TODO/FIXME：N 处
- git commits 扫描：最近 N 条
- 知识库引用：N 个（如配置）
### 下一步
- **通过审计** → 调用 `/pm-prd` 生成 PRD
- **零确认模式** → 自动进入 `/pm-prd --auto` → `/pm-sketch --prototype --auto`
- **补充材料** → 提供新材料后重新调用 `/pm-need`（增量更新）
- **修改 PMContext** → 直接编辑 `pm-context.md`，然后调用 `/pm-prd`
Agent 必须对每个维度尝试推断，不可跳过。🔴 规则：若跳过任一维度，PMContext 信息缺口不完整，下游 PRD/草图质量将下降。
按推断优先级排序（P0 必推断、P1 必推断、P2 增量补充）：
[假设]--auto 模式下前端框架推断硬约束：若 §8 技术栈段目前为 [待确认] 且从材料、项目扫描（package.json → dependencies/devDependencies，入口文件框架 import）仍无法推断前端框架，必须在 §8 写入推荐框架并标 [假设]，禁止留 [待确认] 导致下游 pm-sketch Step -0.5 无命中来源。推荐规则复用 pm-sketch「新项目技术栈推荐规则」（业务复杂度 + 产品类型双维度）。[假设] 项若后续在 pm-sketch 被确认符合前端框架声明清单（Vue/React/Next/Nuxt/Svelte/Angular/Electron / Vite+TypeScript）即触发 Step -0.5 硬门强制 Scaffold。推断纪律：P0 三维必须有结论（事实/[假设]/[待确认]/[冲突] 之一），P1/P2 若材料不足可标 [待确认] 但不可跳过。
每个步骤产出完成后，写入中间工件：
docs/pm-context/process/02-refine-deps-tree.md（拓扑序 + 依赖前件 + Mermaid 树状图）docs/pm-context/process/02-refine-model.md（领域模型片段 + 审计三元组）docs/pm-context/process/03-refine-options.md（方案候选集 + 适用条件 + 审计三元组）docs/pm-context/process/04-refine-tradeoff.md（决策表 + 审计三元组）docs/pm-context/process/02-refine-glossary.md（术语随问随记，见升级 3）原子叠加：自主推断模式下步骤 2-4 的回灌在 LLM 上下文内做原子级叠加，不逐步 I/O 写 pm-context.md。仅在 /pm-refine 执行完毕时做单次批量落盘 PMContext。
追问模式例外：追问模式不套用原子叠加，走增量落盘纪律（每 2-4 问/每维落盘已确认项）。
| 触发条件 | 一线修复 | 仍失败兜底 |
|---|---|---|
docs/pm-context/collect/ 不存在或为空 | 🔴 STOP：输出"未收集材料，先运行 /pm-collect 或 /pm-need" | 不阻塞，提示后退出 |
| 材料总量 < 3 条 | 🟡 WARNING 标注"材料过少，推断置信度将偏低" | 不阻塞，继续推断但置信度普遍 ≤ 5 |
| P0 三维中任一维材料完全缺失 | 标 [待确认] 并记入信息缺口清单 | 不阻塞，但 PMContext 顶部加 ⚠️ "P0 维度 N 项待确认" |
| 同一维度材料互相矛盾 | 标 [冲突]，Agent 选更可信来源并标注理由 | 不强行二选一，冲突项写入信息缺口供 PM 审计 |
8 维全部推断完成但 [假设] 占比 > 50% | PMContext 顶部加 🟡 警示"假设占比高，需补充材料重跑" | 不阻塞，落盘后供 PM 审计 |
| 增量更新时新材料与旧 PMContext 冲突 | 新推断标 [冲突] 并附新旧两版来源 | 不覆盖旧事实，由 PM 在审计门决定 |
| 置信度评分主观漂移（同维度不同材料置信度差异 > 4） | 复核评分依据，标注"置信度离散度高" | 不阻塞，但信息缺口清单记录该维度 |
| PMContext 文件已存在且未指定增量 | 🔴 STOP：输出"PMContext 已存在，是否覆盖？覆盖将丢失历史推断" | 用户选否则退出；选是则全新走完流程 |
| 追问模式下 PM 连续 3 个"不知道" | 自动触发降级为自主推断，未问维度标 [假设] | 不阻塞，审计门标注"因 PM 连续不确定，第 N 维起转为自主推断" |
| 追问模式下 PM 中途退出（"停"） | 已问维度落盘，未问维度强标 [待确认] 记入信息缺口 | 不阻塞，审计门标注"已问 N 维，退出 M 维" |
| 追问模式下 PM 要求降级（"剩下的你自主"） | 降级为自主推断，未问维度走 [假设] 路径 | 不阻塞，审计门标注"第 N 维起降级为自主推断" |
推断时主动建立事实与规则、页面、验收之间的关联，确保 PMContext 内部无孤立项。
沉淀为配置块声明的产物目录下的 pm-context.md（默认 docs/pm-context/pm-context.md，先读 ## PMSkill 块取 产物目录，块不存在则回退默认），单文件自包含，按业务领域组织 heading。完整模板、标记规则、增量更新规则详见 references/pm-context-template.md。
/pm-refine（追问模式）典型对话：
Agent: 关于"用户角色"，从材料推断主要有两类用户：月付会员和年付会员。
推荐: 月付会员为主要用户群，占 80% | 依据: 材料M1用户分布数据 | 备选: 企业客户（来自材料M3的API调用记录）
PM: 对
Agent: 关于"续费流程"，材料中用户的反馈是"续费太麻烦，要重新填信息"。
推荐: 续费流程走一键续费（预填历史信息）| 依据: 材料M2用户反馈+竞品分析 | 备选: 自动续费（需用户主动取消）
PM: 选B，不过我们暂时不做自动续费，先做一键续费
→ 采信"一键续费"，标事实，来源记 ← 对话: PM 确认
/pm-refine --auto 产出摘要：
# PMContext: 会员中心
## 概述
### 问题与目标
- 事实: 会员续费流程需重新填信息（← 对话: 用户反馈）
- [假设: 用户流失与续费流程负相关，8/10]（推断自续费率下降数据）
- [待确认] 当前续费转化率基线数据（PM 需补充分析）
### 现状平替与摩擦力
- 用户手动记录到期日（← 用户反馈）
- 无自动提醒机制（← 项目扫描: 代码中无提醒模块）
完整 8 维推断产出示例与置信度标注技巧见 references/inference-dimensions.md。决策依赖树建树 + 拓扑遍历 + glossary 随问随记示例见 references/decision-deps-tree.md。
实战铁律（落盘前对照）：
[待确认][待确认]，PM 随时可回来继续[待确认] — 材料完全缺失，Agent 无法推断[假设] — Agent 从已有材料推断，置信度 < 8[冲突] — 不同材料矛盾[假设]。🔴 CHECKPOINT — 输出推断摘要：8 维完成状态 + 置信度分布 + 信息缺口。
PMContext 是活文档。若 pm-context.md 已存在，Agent 读现有 PMContext + 新材料，只推断新增部分，增量写入。
| 反模式 | 为什么不要做 |
|---|---|
| Agent 跳过任一推断维度 | 8 维设计覆盖了 PM 最常遗漏的区域，跳过意味着信息缺口不完整 |
| 沉淀出孤立项不关联 | PMContext 中每项都应与其他项有引用关系，孤立项会降低 PMContext 作为"源"的价值 |
| 追问模式下不问 PM 直接自主推断 | 追问模式就是让 PM 逐维确认，不确认才反模式；自主模式下逐维确认才反模式 |
| 追问模式下一次问多个问题 | 增加 PM 认知负荷，一个回答的质量会下降 |
| 追问模式下不给推荐答案就问 | PM 需要锚点，三段式推荐答案降低开放式回答负担 |
| 追问模式下 PM 给出答案后追问依据 | PM 是领域权威，追问依据破坏追问体验 |
| 追问模式下答案与材料矛盾时反问 PM | 导致对立感，应标 [冲突] 留审计门处理 |
置信度 7 的推断不标 [假设] | 置信度 8 以下按规则必须标 [假设]，否则 PM 会误认为事实 |
无来源的项不自动标 [假设] | 每项必须有来源。无来源=假设，这是追溯纪律的底线 |
| 忽略来源标注使下游无法追溯 | ai-prd 和 human-prd 都依赖 PMContext 中的来源标记做追溯 |
| 审计三元组反模式 | 见 CONTEXT.md『审计三元组反模式（共享定义）』——同义反复/空话/未阐明具体推导逻辑均判定为 Failure |
| 自主模式下自我追问 loop 落盘对话日志 | 违背 --auto 契约，PM 零介入后不应有对话原文可审 |
Use when the user asks for A/B test analysis or experiment results interpretation, mentions A/B 测试、ab test、split test、实验结果、显著性、statistical significance、p-value、confidence interval、置信区间、lift、SRM、样本比例失调、guardrail、ship or stop、实验决策.
Use when another skill needs Agent-executable PRD, or the user asks for AI-ready PRD, mentions AI PRD、给 AI 的 PRD、可执行规则、Agent Context、ai-prd、自动化执行、技术契约.
Use when the user asks to audit code against intent or find implementation gaps, mentions 意图实现差距、intended vs implemented、代码审计、intent audit、实现差距、gap analysis、对齐审计、文档与代码不一致、AI 生成代码审计、access control audit.
Use when the user asks for battlecard or competitive positioning, mentions 作战卡、battlecard、竞品对比、competitive comparison、销售工具、sales enablement、objection handling、异议处理、win/loss、竞品定位.
Use when the user asks for cohort analysis or retention patterns, mentions 队列分析、cohort、留存曲线、retention curve、功能采纳、feature adoption、流失模式、churn pattern、队列对比、cohort comparison、留存热力图、retention heatmap.
Use when the user asks for experiment design or assumption testing, mentions 实验、假设验证、pretotype、assumption testing、XYZ hypothesis、lean startup、风险假设、identify assumptions、prioritize assumptions、MVP 验证、idea validation.