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将PRD意图、路线图需求或产品讨论转化为可实施的方案计划，在开始多服务工作之前暴露约束、不变性、接口和未解决的决策。当用户需要ECC原生的PRD到SRS通道，而不是模糊的规划文本时使用。
Instalar com Codex ou Claude Copie este prompt, cole no Codex, Claude ou outro assistente e deixe que ele revise a página da skill e instale para você.
Baseado na classificação ocupacional SOC
| name | product-capability |
| description | 将PRD意图、路线图需求或产品讨论转化为可实施的方案计划，在开始多服务工作之前暴露约束、不变性、接口和未解决的决策。当用户需要ECC原生的PRD到SRS通道，而不是模糊的规划文本时使用。 |
| origin | ECC |
该技能将产品意图转化为明确的工程约束。
当问题不在于"我们应该构建什么？"，而在于"在开始实现之前，必须明确哪些条件？"时使用。
如果仓库中存在持久化的产品上下文文件，例如 PRODUCT.md、docs/product/ 或程序规范目录，请在此处更新。
如果尚不存在能力清单，请使用以下模板创建：
docs/examples/product-capability-template.md目标不是创建另一个规划栈，而是使隐藏的能力约束变得持久且可复用。
仅读取必要内容：
PRODUCT.md、设计文档、RFC、迁移笔记、运营模式文档将需求压缩为一个精确的陈述：
如果此陈述薄弱，实现将会偏离方向。
提取实现前必须满足的约束：
这些往往是仅存在于高级工程师记忆中的内容。
制定一份SRS风格的能力计划，包含：
以精确的交接点结束：
如有帮助，可指向下一个ECC原生通道：
project-flow-opsworkspace-surface-auditapi-connector-builderdashboard-buildertdd-workflowverification-loop按以下顺序返回结果：
能力
- 一段重新陈述
约束条件
- 固定规则、不变项和边界
实现契约
- 参与者
- 界面
- 状态与转换
- 接口/数据影响
非目标
- 该通道明确不负责的内容
待定问题
- 仍需解决的阻碍或产品决策
交接
- 下一步应执行的操作及应由哪个ECC通道负责
Build a fully automated AI-powered data collection agent for any public source — job boards, prices, news, GitHub, sports, anything. Runs on a schedule, enriches data with a free LLM (Gemini Flash), stores results in Notion/Sheets/Supabase, and learns from user feedback. Runs 100% free on GitHub Actions. Use when the user wants to monitor, collect, or track any public data automatically.
Open plans and HTML artifacts in a local browser canvas where the human annotates elements, chats, and approves or requests changes without leaving the page. Use when presenting a plan for review, or when feedback like "move this, change that" is easier pointed at than typed.
Open plans and HTML artifacts in a local browser canvas where the human annotates elements, chats, and approves or requests changes without leaving the page. Use when presenting a plan for review, or when feedback like "move this, change that" is easier pointed at than typed.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
基于本能的学习系统，通过钩子观察会话，创建带置信度评分的原子本能，并将其进化为技能/命令/代理。v2.1版本增加了项目范围的本能，以防止跨项目污染。
任意の自動コンパクションではなく、タスクフェーズを通じてコンテキストを保持するための論理的な間隔での手動コンパクションを提案します。