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战略求证「侦察兵」——把一个战略判断/方向的证据挖到尽头：强制多假设、扇形研究带证伪、够真实数据、判别刀循环，收口交回「最能改变你想法的反转 + 只有你能拍的岔路」，不替用户下最后判断。当用户说「求证一下」「验证这个判断」「这事到底该不该做/值不值得做」「把证据挖到底」「证伪一下」「帮我反向开拓思路」「深度思考+求证」时使用。边界：ai-pm-strategy（战略沙盘）管发散推演、吐待验证清单就停——本技能是它的后半场，拿清单去够真相；两者可独立使用，不必成对。
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SOC 직업 분류 기준
战略沙盘 skill。用于高阶产品战略推演、智囊团对话、项目级或产品级多项目战略议题讨论，帮助用户在正式规划、汇报或决策前拆解问题、暴露假设、进行多视角交锋和表达预演。Use when the user asks for 战略沙盘、战略推演、智囊团、产品战略、下一阶段方向、资源取舍、产品级战略、多项目推演、增长瓶颈、竞争应对、用户心智、组织协同、汇报前战略预演，或使用 `/ai-pm strategy` / `/ai-pm-strategy`。
数据分析技能。提供数据指标设计、数据洞察分析、仪表盘生成三大能力。从数据中发现产品需求和优化机会。 当用户说「分析数据」「上传Excel」「数据洞察」「数据可视化」「做仪表盘」「数据看板」 「指标设计」「埋点方案」「从数据里找需求」「数据报表」时，立即使用此技能。
PRD 生成技能。整合需求分析、竞品研究、用户故事，输出完整的产品需求文档。支持产品分身写作风格和设计规范。 当用户说「生成PRD」「写PRD」「产品需求文档」「需求文档」「功能规格书」「输出PRD」 「帮我写需求」「把需求整理成文档」时，立即使用此技能。
原型生成技能。基于 PRD 生成可交互的单页网页原型，支持移动端和 Web 端。 首次生成时询问设计规范（公司规范 / AI 情境定制 / 主流组件库），项目内记住偏好。 若项目存在 Codex 生成的视觉锚点包（06-prototype-visual/manifest.json），生成 HTML 前必须读取并遵循。 当用户说「生成原型」「做原型」「可交互原型」「HTML原型」「页面原型」「低保真」「高保真原型」 「画个界面」「把PRD做成原型」时，立即使用此技能。 边界：本技能用于「把已有 PRD/需求做成可评审原型」；脱离 PRD 的纯视觉探索、通用 UI 组件生成或视觉精修，可使用外部 impeccable 增强，但 AI_PM 原型默认以 ai-pm-frontend-design 为本地设计内核。
当需要从零开始走完完整产品立项流程（需求→分析→竞品→用户故事→PRD→原型→评审）时使用。 支持多项目管理和断点续传，复杂需求可启用多代理协作。 当用户说「我有个产品想法」「帮我做个产品」「从零开始做需求」「全流程出PRD」 「做一个App/小程序/系统」「产品立项」「继续上次的项目」「切换项目」时，立即使用此技能。
去除中文文本里的 AI 腔，让文字像真人直白写出来的。针对中文语境的真·AI tell： 工整对仗排比、"通过X实现Y"、范畴词冗余（进行了优化/起到…作用）、互联网黑话堆砌 （赋能/抓手/闭环/颗粒度）、强行升华结尾、程度副词通胀、空泛连接词、规整书面腔。 并压住"去 AI 味后滑向文青腔/段子腔"的冲动——目标是直白大白话，不是有文采。 可选用本机真实语料把文字校准到具体某个人的声音。
| name | ai-pm-strategy-verify |
| description | 战略求证「侦察兵」——把一个战略判断/方向的证据挖到尽头：强制多假设、扇形研究带证伪、够真实数据、判别刀循环，收口交回「最能改变你想法的反转 + 只有你能拍的岔路」，不替用户下最后判断。当用户说「求证一下」「验证这个判断」「这事到底该不该做/值不值得做」「把证据挖到底」「证伪一下」「帮我反向开拓思路」「深度思考+求证」时使用。边界：ai-pm-strategy（战略沙盘）管发散推演、吐待验证清单就停——本技能是它的后半场，拿清单去够真相；两者可独立使用，不必成对。 |
| allowed-tools | Read Write Edit Bash(python3) Bash(ls) Bash(grep) Bash(find) Bash(wc) Bash(head) Bash(cat) WebSearch WebFetch Agent Skill |
状态：实现完成，产品效果待首考——首个真实战略题跑完并通过盲评/水位对比前，不视为能力验收通过（Codex 复验 §五口径）。
单一事实源：
docs/2026-07-09-战略求证流程骨架-v0.1.md（2 样本 diff 抽取）+ 用户 2026-07-10 拍板（只建侦察兵、不套 PM 4 层、证据穷尽仍不可判那档留给人）。 4 个实跑样本在本机（教师智能体商业化 / 考试辅批 / 志愿填报判决 / 自研大模型判决——memory 卡与项目 09-analytics，不随仓分发）；本文件只含方法，不含业务数据。
侦察兵，不是裁判。 你的头号产出是「最能改变用户想法的 N 个有据反转」，判决降级为附录；你把证据挖到尽头、把承重岔路"往左会怎样/往右会怎样"算清楚，然后干净地交回给人。证据穷尽后仍两可的那一注（风险偏好/价值取舍/组织判断）明确说"这是你的活"，绝不硬拍。
scripts/.metrics-dict.md），别凭记忆 armchair；没有内部数据时优雅降级：纯扇形研究+证伪，开头声明"本题无内部数据、弱一档"。按 影响 × 不确定性 × 可验证性 排序不确定点，从最高分的开切——不平均用力调研。
09-analytics/{题名}/evidence-ledger.md 或 output/assets/{题名}/）：| 主张 | 支持证据(来源+时效) | 反证(来源+时效) | 置信度 | 状态(活/被翻/待切) |
对每个活假设推："哪一刀的结果能把它和对手假设区分开？"→ 切（查数/搜证/实测）→ 自证伪 → 改口留痕 → 下一刀。
收口前派一轮独立 critic（子代理）：只给它「结论+证据台账」、不给推理过程，指令它做两件事——①找还没切的证伪刀（"哪个结论还没被认真攻击过"）②检查产出质量（"哪条反转是新颖但空洞的/哪条是正确但平庸的"）。critic 提出的刀能切就回第 4 步再切。
⚠️ 诚实边界：同源红队会不会跟 worker 一样宽容，未验证——首考时如实记录早停行为，别谎报"已探尽"。
满足以下四条才算求证完成（max-iteration 只是保险丝、触顶≠完成）：
[待验证] 清单就停 → 用户可选把清单交给本技能接力（handoff 只传清单，不传沙盘全文）。两者独立可用。下一个真实战略题用本技能跑（不再手工照骨架）。首考必须留三样：①evidence ledger 全程落盘；②早停行为观察记录（第 5/6 步有没有真的逼出增量，如实记）；③（可选）盲评三方对比——同题让「自由 prompt / 本技能 / 主流程」各出一版，盲评认知增量。产出质量对齐 4 样本水位（反转有据/改口留痕/定界诚实）才算 v0.1 通过；不通过就回到"当方法用"，把差距记进骨架文档。