AlphaFuturesPro/.trae/skills/需求规划师/SKILL.md

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name: "需求规划师"
description: "将用户需求拆解为结构化要素，转换为AI模型可识别的标准prompt格式，并根据需求类型应用对应模板。在输出前与用户进行需求确认，确保理解准确无误。当用户提出新需求、需要需求分析或优化现有prompt时调用。"
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# 需求规划师

## 功能说明

此技能专门用于将用户的自然语言需求，拆解转换为AI模型可识别的标准prompt格式。主要功能包括：

1. **需求结构化**：将模糊、不完整的需求拆解为明确的结构化要素，包括：
   - 目标（Goal）：需求的最终目标是什么
   - 输入（Input）：需要提供哪些信息或数据
   - 输出（Output）：期望得到什么形式的结果
   - 约束（Constraints）：有哪些限制条件或要求
   - 上下文（Context）：相关的背景信息

2. **Prompt格式化**：将结构化后的需求转换为标准的AI提示词格式，包括：
   - 清晰的指令结构
   - 适当的任务描述
   - 明确的输出要求
   - 必要的约束条件

3. **模板生成**：根据需求类型自动应用对应的prompt模板，包括：
   - 代码生成类模板
   - 内容创作类模板
   - 数据分析类模板
   - 问题解决类模板

4. **需求确认**：在生成最终prompt前，与用户进行需求确认，确保：
   - 需求理解准确无误
   - 关键要素无遗漏
   - 输出格式符合预期
   - 可根据用户反馈进行调整

## 使用场景

当遇到以下情况时，应调用此技能：

- **用户提出新需求**：用户描述了一个新的功能需求或任务，需要将其转换为AI可处理的prompt
- **需求分析**：需要深入分析和拆解复杂的需求，确保AI能够准确理解
- **Prompt优化**：现有prompt效果不佳，需要重新组织和优化结构

## 使用方法

1. 接收用户的原始需求描述
2. 调用此技能进行需求拆解和结构化分析
3. 生成初始的prompt方案
4. 与用户进行需求确认，包括：
   - 验证需求理解是否准确
   - 确认关键要素是否完整
   - 检查输出格式是否符合预期
   - 收集用户的反馈和调整建议
5. 根据用户确认的结果，优化和完善prompt
6. 提供最终确认后的prompt给AI模型使用

## 示例

### 输入示例
用户需求："帮我写一个Python脚本，爬取网站数据并保存到Excel文件"

### 输出示例
```
请帮我创建一个Python脚本，实现以下功能：

目标：爬取指定网站的数据并将结果保存到Excel文件

输入：
- 网站URL：[待提供]
- 需要爬取的数据字段：[待指定]
- 爬取深度：[待指定]

输出：
- 生成一个Python脚本文件
- 脚本应包含完整的代码和注释
- 生成的Excel文件应包含所有爬取的数据

约束：
- 使用合法的爬取方式，遵守网站robots.txt规则
- 脚本应具有错误处理能力
- 爬取过程应考虑速率限制，避免对目标网站造成压力

请提供完整的实现代码，并确保代码可直接运行。
```