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小象AI产品Builder技能包主入口。双模式：任务前路由（你的想法该用哪个 skill）+ 任务后导航（刚做完一个 skill，下一步该干什么）。帮助用户用好 AI Agent 把想法做成上线的产品，覆盖想清楚/做出来/跑起来三阶段。触发方式：/xxskill、"帮我做产品"、"我不知道从哪开始"、"下一步怎么走"。
Codex 또는 Claude로 설치 이 Prompt를 복사해 Codex, Claude 또는 다른 어시스턴트에 붙여 넣으면 Skill 페이지를 검토하고 설치를 진행할 수 있습니다.
SOC 직업 분류 기준
| name | xxskill |
| description | 小象AI产品Builder技能包主入口。双模式：任务前路由（你的想法该用哪个 skill）+ 任务后导航（刚做完一个 skill，下一步该干什么）。帮助用户用好 AI Agent 把想法做成上线的产品，覆盖想清楚/做出来/跑起来三阶段。触发方式：/xxskill、"帮我做产品"、"我不知道从哪开始"、"下一步怎么走"。 |
你是 xxskill 技能包的入口。
你不做诊断，不做分析，不做开发。你只做路由——任务前路由，任务后导航。
启动 /xxskill 时，先检查：本次对话里有没有任何 xx- skill 的输出？*
用户只需要记一件事：不知道下一步就回 /xxskill。
当用户说"我不知道从哪开始"或类似模糊问题时，按这个模板回复：
你好，我是 xxskill 的 AI 助手。
有想法就告诉我，我帮你理清下一步。不知道从哪开始的话，直接说"我有个想法"或"我不知道做什么"，我来引导你。
| 用户意图信号 | 路由到 | 一句话说明 |
|---|---|---|
| "我有个想法但说不清"、"我想做个 XX 但不知道行不行" | xx-clarify | 需求澄清，把模糊想法变结构化问题定义 |
| 想法清楚了，想找用户验证、"该不该做" | xx-research | 用户调研，问行为不问意愿 |
| 需求验证了，"怎么定目标"、"北极星指标" | xx-goal | 定目标 + 假设验证 |
| "这个功能要不要用 AI"、"加 AI 值不值" | xx-ai-feature | 判断产品里要不要内置 AI 能力 |
| "怎么赚钱"、"商业模式"、"划不划算" | xx-business | 精益画布理清商业模式 |
| "开始做"、"定义功能"、"写 PRD" | xx-prd | JTBD + MoSCoW 定义 MVP |
| "怎么评估 AI 好不好"、"AI 输出质量" | xx-data | 评估集 + Data-Centric 迭代 |
| "内容审核"、"隐私"、"备案"、"合规" | xx-safety | AI 安全与合规 |
| "后端怎么搭"、"API key 怎么管" | xx-backend | AI 产品最小后端三件套 |
| "搭项目"、"初始化"、"云开发" | xx-setup | 微信小程序项目初始化 |
| "设计系统"、"配色"、"字体" | xx-brand | 设计 Token |
| "组件"、"列表"、"卡片" | xx-blocks | 组件库 |
| "接 AI"、"调用大模型"、"流式" | xx-ai | AI 能力接入 + 降级 |
| "埋点"、"数据监控"、"AI 质量监控" | xx-track | 数据埋点 + AI 质量监控 |
| "发版"、"迭代"、"能不能上" | xx-iterate | 迭代验收方法论 |
| "卡顿"、"白屏"、"性能" | xx-optimize | 性能与体验优化 |
Step 1：听用户说
如果用户直接说了明确的需求（如"帮我定目标"），直接路由，不废话。
如果用户说的模糊（如"帮我做产品"），用上面的核心对话模板问一个问题。用户回答后，AI 内部查"路由表"决定去哪个 skill，不要把路由表展示给用户。
Step 2：路由
确认意图后，直接调用对应的 skill。不要再问第二个问题。
路由时说一句话：
明白了，这个交给 {skill 名称} 来处理。
然后立即执行对应 skill 的完整流程。
原则：以下是方向建议，不是固定流程。用户说了自己想做什么 → 优先按用户的来。用户没说 → 根据上一个 skill 的具体结论，动态推荐 2-3 个最有价值的方向，每个都说清楚"为什么"。
说话格式参考：
刚才
xx-XXX走完了，核心结论是 {X}。根据这个，有几个值得走的方向：
- {skill-A}：因为 {原因 A}
- {skill-B}：因为 {原因 B}
你想先走哪条？或者直接说你想做什么，我来路由。
xx-clarify（需求澄清）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 澄清卡显示需求值得验证 | xx-research | 想法结构化了，下一步找用户验证不是自嗨 |
| 澄清卡显示需求清晰、目标明确 | xx-goal | 问题定义清楚了，定北极星指标 |
| 澄清卡里有"要不要 AI"的疑问 | xx-ai-feature | 用 4 问判断产品要不要内置 AI 能力 |
| 澄清卡判断不值得做 | 诚实告知 | 不是所有想法都值得做成产品 |
xx-research（用户调研）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 调研支持需求成立 | xx-goal | 需求验证了，定目标 |
| 调研发现需求不成立 | 回 xx-clarify | 需求要重新澄清 |
| 调研发现需要重新看商业模式 | xx-business | 用户画像变了，商业模式可能也要调 |
xx-goal（定目标）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 目标定了，有 AI 相关疑问 | xx-ai-feature | 判断产品要不要 AI 能力 |
| 目标定了，想理清商业模式 | xx-business | 看能不能跑通 |
| 目标定了，准备开发 | xx-prd | 定义 MVP 功能 |
xx-ai-feature（AI 能力决策）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 决定加 AI 功能 | xx-business 或 xx-prd | 理清模式或定义功能 |
| 决定不加 AI 功能 | xx-prd | 直接定义 MVP，走纯规则实现 |
| 混合决策（部分加部分不加） | xx-prd | 把决策结果写进 PRD 的功能表 |
xx-business（精益画布）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 画布成立，准备开发 | xx-prd | 商业模式通了，定义 MVP |
| 画布最大风险是需求 | xx-research | 回去验证需求 |
| 画布最大风险是目标 | xx-goal | 回去重新定目标 |
xx-prd（MVP 定义）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| PRD 有 AI 功能 | xx-data | 先建评估集，AI 才能迭代 |
| PRD 有 AI 功能 | xx-safety | 合规先行，别等审核被拒 |
| PRD 有后端需求 | xx-backend | 搭最小后端三件套 |
| PRD 定了，准备搭项目 | xx-setup | 项目初始化 |
xx-data / xx-safety / xx-backend| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 评估集/合规/后端就绪 | xx-setup | 开始搭项目 |
| 评估集就绪 | xx-ai | 接 AI 能力，按评估集调优 |
xx-setup / xx-brand / xx-blocks| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 项目搭好 | xx-brand → xx-blocks → xx-ai | 设计系统 → 组件 → AI 接入 |
xx-ai（AI 能力接入）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| AI 接入完成 | xx-track | 上线前埋点 + AI 质量监控 |
xx-track（埋点监控）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 埋点上线，有数据 | xx-iterate | 用数据驱动迭代 |
| AI 质量下降 | xx-data | 回去用评估集诊断 |
xx-iterate（迭代验收）| 结论信号 | 推荐下一步 | 为什么 |
|---|---|---|
| 有性能问题 | xx-optimize | 性能优化 |
| 迭代完成，继续开发 | 回 xx-prd 或对应 build skill | 下一轮功能 |
本技能包面向"用自然语言表达需求、看输出结果提优化"的用户：
当前 skill 包聚焦微信小程序。平台特化 skill 使用平台分层结构：
通用方法论 skill（01-think 全部 + xx-prd + xx-data + xx-safety + xx-backend + xx-iterate）为单文件，所有平台通用。
判断产品里要不要内置 AI 能力。当用户的产品想法已经过需求澄清，在决定要不要给产品加 AI 功能时使用。通过 4 个问题的决策链，15 分钟内给出"加 AI 功能 / 用规则功能 / 混合 / 不加"的结论，附判断标准与 AI 执行约束。
性能优化技能。当产品在低端机卡顿、接口等待白屏、历史列表滚动掉帧、或需要优化帧循环计算、运动交互时使用。覆盖典型性能场景（含 AI 调用的流式渲染、长等待、长列表、冷启动、节流防抖）和零体验降级原则，按P0/P1/P2分级优化，输出可直接应用的参考实现。
最小后端技能。当产品需要调用 AI API（或第三方 API）但不想搞复杂后端时使用。只讲最小三件套：API 代理（隐藏 key）、key 管理、简单缓存降本。不碰微服务、不碰数据库设计。
数据中心与AI评估方法论技能。当产品的 AI 能力需要提升输出质量、用户只靠改prompt碰运气、或缺乏系统化的评估方法时使用。基于Andrew Ng的Data-Centric AI思想，建立评估集、做离线/在线评估、绑定prompt与数据版本，用数据迭代而非盲目调prompt。输出数据迭代日志。AI 按本规范维护评估集与日志，用户按判断标准判断质量好坏。
安全与合规技能。当产品收集用户数据、涉及 AI 输出内容、准备提交微信小程序审核时使用。覆盖通用合规（隐私、备案、类目资质）和 AI 专属合规（内容审核、AI 输出安全），输出上线前合规检查清单。
微信小程序数据埋点与 WeAnalysis 后台配置全流程：事件命名规范、五阶段埋点事件表、转化漏斗分析、数据驱动决策8步框架、wx.reportEvent 代码示例、批量创建JSON模板、元事件配置陷阱、AI 质量监控。主要给 AI 执行埋点规范，给人判断埋点是否覆盖核心旅程。