ai-product-proposallisted

# AI 产品方案 SKILL — 从想法到完整方案 ## 这个 SKILL 是什么 把"一个 AI 产品想法"通过结构化问卷推导成**产品经理可交付的完整方案**: - **四层骨架文字版**:触达 / 场景 / 能力 / 数据 各层有几个模块、每个模块做什么、为什么这么切 - **数据流转**:至少 1 条向下沉淀 + 1 条向上回流的清晰描述 - **关键判断**:为什么选这个层级粒度、哪些是核心假设、哪些是待验证空白点 - **输出 Markdown 文字方案**(不是可视化图) **正向产出**,不是逆向拆解。如果用户要拆解一个已有产品,转 `product-architecture` skill。 ## 跟 product-architecture 的关系 | | product-architecture | ai-product-proposal(本 skill) | |---|---|---| | 方向 | 逆向拆解 | 正向设计 | | 输入 | 已有产品名 | 产品想法 + 问卷回答 | | 输出 | HTML 可视化 | Markdown 文字方案 | | 核心问 | "他怎么搭的?" | "我应该怎么搭?" | **两个 skill 共享同一套方法论**(四层骨架 / 数据流转 / 粒度判断)。本 skill 不重写方法论,直接调用老 skill 的 references。 ## 触发后的工作流程 ### 第 0 步:确认场景与用途 如果用户给的信息不够,**先问 5-7 个核心问题**,信息齐了再生成。 **问卷模板**(按顺序问,可以一次性问完也可以分批): | # | 问题 | 用途 | |---|---|---| | 1 | 产品名 + 一句话定位 | 锁定输出主体 | | 2 | ToC 还是 ToB? | 决定是否需要 4A 体系/生态层 | | 3 | 目标用户 + 核心痛点 | 撑起场景层的"为什么用" | | 4 | 你设想的核心场景有哪些?(3-5 个) | 直接对应场景层模块 | | 5 | 已知的能力/数据约束?(可选,留空我会推理) | 撑起能力层和数据层的现实性 | | 6 | **输出用途**:① 立项汇报 ② PRD 前期 ③ 面试案例 ④ 其他 | **决定输出形态(完整方案 vs 精简大纲)** | | 7 | 详细程度:精简大纲(快速看判断)/ 完整方案(可直接贴 PRD) | 用户没说就默认完整方案 | **关键判断**: - 如果第 6 题选了**面试案例**,跳到[第 4 步:面试草稿模式](#面试草稿模式)。 - 如果用户提供的产品是他不熟悉的(常见于面试题),用最少假设 + 最常见的 AI 产品形态推理,**明确标注哪些是假设**。 ### 第 1 步:阅读方法论 读同级目录下 `../product-architecture/references/methodology.md`,这是四层骨架方法论的核心,跟本 skill 共享。重点掌握: - 四层骨架定义(触达/场景/能力/数据各层是什么) - 数据流转的颜色和方向语义(虽然本 skill 输出文字,但语义要对) - 粒度判断("能描述功能帮用户做什么"就够了) - 归类判断("砍掉 A 后 B 是否受影响"测试) - ToB/ToC 差异(ToB 多 4A 体系,AI ToC 可能有生态层) ### 第 2 步:阅读正向推导示范 读本 skill 的 `references/method