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产品设计技能。当用户想清楚了商业模式需要定义具体做什么功能、需要写PRD、或不知道MVP该做哪些功能不该做哪些时使用。基于Jobs-to-be-Done理论、Problem-First PRD方法、MoSCoW优先级和Riskiest Assumption Test，输出一份问题优先的一页PRD。AI 按本规范生成 PRD，用户按验收清单判断好坏。
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基于 SOC 职业分类
| name | xx-prd |
| description | 产品设计技能。当用户想清楚了商业模式需要定义具体做什么功能、需要写PRD、或不知道MVP该做哪些功能不该做哪些时使用。基于Jobs-to-be-Done理论、Problem-First PRD方法、MoSCoW优先级和Riskiest Assumption Test，输出一份问题优先的一页PRD。AI 按本规范生成 PRD，用户按验收清单判断好坏。 |
先想清楚用户要完成什么任务，再决定做什么功能。不是反过来。
帮你在30分钟内完成从"我有商业模式"到"我有一份可执行的一页PRD"。输出一份问题优先的一页PRD。
大多数PRD的问题：一上来就写功能列表。好的PRD：先写用户要完成的任务和要解决的问题，功能只是解决问题的手段。
读者说明： 本 skill 主要给 AI 执行规范（按模板生成 PRD、不跳步），次要给人判断标准（拿到 PRD 能看出哪里不对）。用户不需要自己写，只需要会用自然语言提需求、能看出 PRD 哪里不对并反馈。
Jobs-to-be-Done 理论的核心：用户不是买产品，是雇产品来完成任务。
"人们不想要1/4英寸的钻头，他们想要1/4英寸的洞。" — Theodore Levitt
AI 参考输出格式（JTBD 任务句）：
当 [场景] 时，
我想要 [完成任务]，
以便于 [达成目标]。
任务有三层（以小象取色为例）：
| 层次 | 问题 | 示例（小象取色） |
|---|---|---|
| 功能任务 | 用户要完成什么操作？ | 取到一个颜色的准确色值 |
| 情感任务 | 用户想获得什么感受？ | 不靠肉眼猜色、获得专业感 |
| 社会任务 | 用户想被别人怎么看？ | 被认为懂配色、有品味 |
判断标准（给人）：
AI 执行约束：
Marty Cagan 的方法：先写问题，再写方案。
AI 参考输出格式（问题陈述）：
## 问题陈述
### 谁的用户
[来自xx-goal的目标用户]
### 他们要完成的任务
[来自第一步的JTBD]
### 现在的痛点
1. [痛点1] — [影响的严重程度]
2. [痛点2] — [影响的严重程度]
3. [痛点3] — [影响的严重程度]
### 如果不解决
[后果：会怎样？对用户/对业务]
### 成功标准
[用户能做到什么，就算问题被解决了]
方案空间（先发散再收敛）：
方案A：[描述] — 优点：[ ] 缺点：[ ]
方案B：[描述] — 优点：[ ] 缺点：[ ]
方案C：[描述] — 优点：[ ] 缺点：[ ]
判断标准（给人）： 痛点至少 3 条，每条标了严重程度；方案列了 ≥ 3 个才做选择。
AI 执行约束： 列出至少 3 个方案再选择，不要跳过发散直接选第一个想到的方案；选定方案必须写明理由。
MVP 不是把完整产品砍一半，是找到能验证核心假设的最小功能集。
AI 参考输出格式：
### Must（必须有）— 没有这些功能，核心任务无法完成
1. [功能] — 验证假设：[哪个假设]
2. [功能] — 验证假设：[哪个假设]
### Should（应该有）— 重要但MVP可以先不做的
1. [功能] — 可以用[替代方式]临时解决
### Could（可以有）— 锦上添花，等数据说话
1. [功能] — 等验证[什么]后再考虑
### Won't（不会有）— 明确不做的
1. [功能] — 因为[原因]
Must 的判断标准（给人）：
AI 执行约束：
小象取色示例：
| 分类 | 功能 | 说明 |
|---|---|---|
| Must | 摄像头实时取色 | 核心任务，没它产品不成立 |
| Must | AI 中式颜色命名 | 验证"用户更想要文化感命名"假设 |
| Should | AI 配色方案 | 可用预设色卡临时替代 |
| Could | 配色海报模板 | 等命名功能验证后再做 |
| Won't | 社区分享 | MVP 不做社交，避免分散验证焦点 |
从 xx-business 的风险分析继续：你的PRD是基于哪些假设设计的？
AI 参考输出格式：
### 核心假设
1. [用户假设]：用户真的有这个需求
验证：[方法] 标准：[数字]
2. [行为假设]：用户会按预期的方式使用
验证：[方法] 标准：[数字]
3. [价值假设]：用户觉得这比现有方案好
验证：[方法] 标准：[数字]
4. [付费假设]：用户愿意为此付费
验证：[方法] 标准：[数字]
### 最危险假设
[上面4个中，哪个错了产品就没有存在意义？]
验证方法：[最小成本方法]
验证时间：[天数]
判断标准（给人）： 最危险假设错了，产品就没有存在意义。如果找不出"错了就死"的假设，说明假设还没想透。
AI 执行约束： 4 类假设必须都写；最危险假设只能选 1 个；验证方法必须是"最小成本"，不能写"开发完整产品再验证"。
如果你的产品包含 AI 能力（大模型对话、图像处理等），PRD 需要额外包含：
AI 参考输出格式（AI 补充模块）：
### 模型选择
- 首选模型：[模型名] — 原因：[成本/效果/速度]
- 备选模型：[模型名] — 触发条件：[什么情况下切换]
### 质量标准
- 准确率要求：[最低可接受的准确率]
- 幻觉容忍度：[什么场景下幻觉不可接受 / 可接受]
- 响应时间：[用户可等待的最长时间]
- 失败降级：[模型不可用时怎么办？静默降级/提示重试/人工兜底]
### 成本控制
- 单次调用成本：[金额]
- 月度预算上限：[金额]
- 超预算策略：[降级方案/限流/付费墙]
小象取色示例：
| 维度 | 规格 |
|---|---|
| 首选模型 | 混元 hy3-preview（境内已备案、免费） |
| 备选模型 | 豆包（混元限流时切换） |
| 质量标准 | 命名准确率 ≥ 85%（按评估集，见 xx-data） |
| 幻觉容忍度 | 颜色名不可编造不存在的典故 |
| 响应时间 | 首字 ≤ 2s，全文 ≤ 8s |
| 失败降级 | 返回 hex + 通用色名（如"深红"）兜底 |
| 成本控制 | 单次 < ¥0.01，月预算 ¥500，超限触发限流 |
AI 执行约束： AI 补充模块不能省略"失败降级"——AI 一定会挂，必须有兜底。
AI 参考输出格式（最终交付）：
## 一页 PRD — [产品名称]
### JTBD 任务
当 [场景] 时，我想要 [完成任务]，以便于 [达成目标]。
功能任务：[ ]
情感任务：[ ]
社会任务：[ ]
### 问题陈述
用户：[ ]
任务：[ ]
痛点：
1. [ ] — [严重程度]
2. [ ] — [严重程度]
3. [ ] — [严重程度]
不解决的后果：[ ]
成功标准：[ ]
### 方案选择
选定方案：[ ]
理由：[ ]
### 功能规格
Must：
1. [功能] — 验证：[假设]
2. [功能] — 验证：[假设]
3. [功能] — 验证：[假设]
Should：[ ]
Could：[ ]
Won't：[ ]
### 最危险假设
[假设] → 验证方法：[ ] → 标准：[ ]
### AI 模块（如适用）
模型：[ ]
质量标准：[ ]
降级策略：[ ]
成本控制：[ ]
### 度量指标
北极星：[ ]
验证指标：[ ]
判断标准（给人，PRD 验收清单）：
AI 执行约束： 任一项未达标，PRD 不算完成，必须补齐再交付。
把你的商业模式（xx-business的输出）或产品想法告诉我，我来引导你完成这份PRD。
对话示例：
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"。
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。