[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"skill:01M6J01B63EXP98MDCCPV6E9SE":3,"skill-same:01M6J01B63EXP98MDCCPV6E9SE":86},{"skillNo":4,"name":5,"nameZh":6,"description":7,"descriptionZh":6,"repositoryFullName":8,"ownerLogin":9,"ownerAvatarUrl":10,"ownerAccountNo":11,"ownerDisplayName":12,"repositoryNo":13,"starsCount":14,"licenseSpdxId":15,"licenseFileUrl":6,"sourceHtmlUrl":16,"categories":17,"keywords":28,"publishedAt":49,"linkOnly":50,"markdownContent":51,"markdownBody":52,"frontMatter":53,"refName":63,"commitSha":64,"skillDirectory":65,"forksCount":66,"repositoryHtmlUrl":67,"repositoryHomepageUrl":68,"ownerHtmlUrl":69,"ownerBlogUrl":68,"ownerDescription":70,"updatedAt":71,"install":72,"resources":85},"01M6J01B63EXP98MDCCPV6E9SE","pm-demand",null,"Use when: 用户明确要求需求调研、痛点验证，或已有产品需要验证一个具体需求\nDo NOT auto-select when: 用户只想发散新产品方向（优先 pm-brainstorm）或只是简短讨论且不需正式调研\nDirect \u002Fpm-demand requests may proceed with their own evidence checks; a full new-product chain can recommend brainstorm first.","konglong87\u002FsuperPM","konglong87","https:\u002F\u002Favatars.githubusercontent.com\u002Fu\u002F38234954?v=4","01M6HZZN5EA0572RY1RZAFRKHV","to be a better gopher","01M6HZZN9YN157X26KMMAA147E",91,"MIT","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM\u002Fblob\u002Fmain\u002Fskills\u002F01-demand-insight\u002Fpm-demand\u002FSKILL.md",[18,23],{"categoryNo":19,"categoryName":20,"taxonomyType":21,"taxonomyTypeDesc":22},"01JBSEEDCAT000000000000023","Skill与智能体开发","SCENARIO","使用场景",{"categoryNo":24,"categoryName":25,"taxonomyType":26,"taxonomyTypeDesc":27},"01JBSEEDCAT000000000000031","产品经理","PROFESSION","适用职业",[29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48],"pm demand","pm","use","recommend","websearch","chain","full","do","evidence","auto","MCP","fetch","write","read","brainstorm","select","direct","Bash","search","product","2026-11-10 10:12:30",false,"---\nname: pm-demand\ndescription: |\n  Use when: 用户明确要求需求调研、痛点验证，或已有产品需要验证一个具体需求\n  Do NOT auto-select when: 用户只想发散新产品方向（优先 pm-brainstorm）或只是简短讨论且不需正式调研\n  Direct \u002Fpm-demand requests may proceed with their own evidence checks; a full new-product chain can recommend brainstorm first.\nallowed-tools:\n  - Read\n  - Write\n  - AskUserQuestion\n  - Agent\n  - Bash\n  - WebSearch\n  - mcp__exa__web_search_exa\n  - mcp__exa__web_fetch_exa\n---\n\n## 输入与前置检查\n\n先理解本次范围：完整调研报告还是只讨论一个需求？**只讨论时不写文件**，不自动创建 `docs\u002F`。若已有相关且有效的需求报告，读取并复用，**无需重复提问**；仅同名却与当前产品不相关的文件不能复用。\n\n完整新产品链默认建议先 `\u002Fpm-brainstorm`。用户显式要求局部需求验证、明确跳过 brainstorm 或已有相关创意材料时，直接验证需求，不强迫走完整链；缺少目标用户或问题定义时只问缺失的关键信息。不要把建议跳过解释为“头脑风暴已完成”。\n\n---\n\n产出要求：区分已核实证据（来源、日期）、待验证假设与用户决策；不要把访谈或市场数据编造成事实。后续优先级与 PRD 应能引用本报告中的需求及证据。\n\n## 跨 Agent 交互规则\n\n当流程要求与用户交互时：\n\n1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion，使用 AskUserQuestion（最佳体验）。\n2. 如果当前环境不支持 AskUserQuestion，必须用普通聊天消息提出同样问题。\n3. 一次只问一个问题。\n4. 提问后必须停止当前回合，等待用户回答（STOP and WAIT）。\n5. 只讨论时不写文件；正式产物仅在用户要求并确认目标后生成。\n6. 已有相关且有效的 docs 可以复用，无需重复提问；不相关文档不能替代证据。\n\n---\n\n## 执行流程\n\n下述为**完整调研报告模式**的详细步骤。轻量讨论仅执行当前问题所需的环节；信息已提供时直接引用而不是重复询问。任何跳过的验证均标注为待验证，不能伪称完成。\n\n### 步骤 1: 补齐必要的产品基础信息\n\n**关键原则**：\n- 只问缺失的关键信息；已提供的信息无需重复提问\n- 每个问题清晰、聚焦\n- 等待用户回答后再问下一个\n\n---\n\n**问题 1: 产品名称**\n\n使用 AskUserQuestion 询问：\n\n> 请问您的产品名称是什么？\n>\n> ? 提示：例如\"每日优鲜\"、\"小红书\"、\"微信\"\n\n用户输入后，记录到变量 `PRODUCT_NAME`\n\n---\n\n**问题 2: 目标用户**\n\n> 目标用户是谁？\n>\n> A) C端用户（个人消费者）\n> B) B端用户（企业客户）\n> C) 双边市场（平台模式）\n> D) 其他（请手动输入）\n>\n> ? 提示：选择后请进一步细化，如\"25-35岁一线城市女性\"、\"中小型餐饮老板\"\n\n用户回答后，记录到变量 `TARGET_USER`\n\n---\n\n**问题 3: 核心业务目标**\n\n> 您希望达成的核心业务目标是什么？\n>\n> A) 提升收入（如GMV、付费转化）\n> B) 提升用户规模（如DAU、MAU）\n> C) 提升用户留存（如复购率、日活）\n> D) 降低成本（如人力、运营成本）\n> E) 其他（请手动输入）\n>\n> ? 提示：目标应该可量化，如\"3个月内GMV达到100万\"\n\n用户回答后，记录到变量 `BUSINESS_GOAL`\n\n---\n\n**问题 4: 核心痛点（关键验证）**\n\n> **关键问题**：用户现在面临的最大痛点是什么？\n>\n> A) 效率低下（耗时太长、步骤太多）\n> B) 体验糟糕（难用、不友好）\n> C) 成本过高（太贵、负担重）\n> D) 无法解决（现有方案无法满足需求）\n> E) 其他（请手动输入）\n>\n> ? 提示：思考\"用户为什么需要这个产品，而不是用竞品或维持现状？\"\n\n用户回答后，AI 立即进行痛点强度判断：\n\n**痛点验证逻辑**：\n\n如果用户选择 A\u002FB\u002FC\u002FD：\n```markdown\n✅ 痛点强度：⭐⭐⭐⭐⭐（强痛点）\n? 理由：用户有明确的痛点，愿意为解决方案付费\u002F花时间\n\n继续收集更多信息...\n```\n\n如果用户选择 E（其他）且描述模糊：\n```markdown\n⚠️ 痛点强度：⭐⭐（弱痛点）\n? 建议：痛点不够清晰，可能是伪需求\n\n您可以选择：\nA) 继续调研（我需要更深入挖掘痛点）\nB) 重新思考产品定位\nC) 暂停，我需要更多信息\n\n是否继续？\n```\n\n记录到变量 `USER_PAIN_POINT` 和 `PAIN_INTENSITY`\n\n---\n\n**问题 5: 行业赛道**\n\n> 您的产品属于哪个行业赛道？\n>\n> A) 电商零售（生鲜、服装、综合电商等）\n> B) 社交娱乐（社交、游戏、内容社区等）\n> C) 企业服务（SaaS、工具、B2B服务等）\n> D) 金融科技（支付、理财、保险等）\n> E) 其他（请手动输入）\n>\n> ? 提示：明确的赛道有助于后续市场分析\n\n记录到变量 `INDUSTRY`\n\n---\n\n### 步骤 2: 收集初步需求清单\n\n使用 AskUserQuestion 询问：\n\n> 现在请列出您想到的核心需求（每个需求一行）\n>\n> 例如：\n> - 快速下单\n> - 订单追踪\n> - 会员体系\n>\n> ? 提示：输入\"完成\"结束需求录入\n\n用户逐行输入需求，AI 收集到列表 `REQUIREMENT_LIST`\n\n---\n\n### 步骤 3: 需求真伪验证（快速模式）\n\n对每个需求快速验证（只验证明显的问题）：\n\nAI 对每个需求提问：\n\n> 需求\"{需求名称}\"是真需求吗？\n>\n> 判断标准：\n> - 用户愿意为此付费或花时间吗？\n> - 这个需求解决了实际痛点吗？\n>\n> A) 是真需求 ✅\n> B) 可能是伪需求 ⚠️（请说明原因）\n> C) 不确定，需要进一步验证\n\n记录验证结果到 `VERIFIED_REQUIREMENTS`\n\n---\n\n### 步骤 3.5: Subagent 并行市场验证（v2.0 新增）\n\n仅当用户要求联网\u002F市场验证、当前环境支持且有明确可验证的问题时，才考虑并行验证。轻量讨论、禁止联网或资料已足够时跳过本节，并标注未做外部验证；不要为每个需求无条件派发 agent。\n\n使用 Agent 工具并行派发：\n\n**Subagent 1 - 竞品验证**：\n```json\n{\n  \"type\": \"general-purpose\",\n  \"prompt\": \"你是一个市场调研专家。请验证以下产品需求的竞品情况。\\n\\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\\n行业赛道: {INDUSTRY}\\n核心痛点: {USER_PAIN_POINT}\\n需求清单: {VERIFIED_REQUIREMENTS}\\n\\n搜索工具优先级（必须遵守）：\\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.opencode\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.anysearch\u002Fscripts\u002F 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 \u003C路径> search \\\"查询词\\\" --max_results 5\\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\\n\\n搜索要求：\\n1. 搜索该产品领域的竞品信息\\n2. 搜索哪些竞品已经解决了类似痛点\\n3. 提取竞品关键功能、用户规模、市场表现\\n\\n输出 JSON 格式：\\n{\\\"dimension\\\":\\\"竞品验证\\\",\\\"findings\\\":[{\\\"competitor\\\":\\\"竞品名\\\",\\\"features\\\":\\\"功能描述\\\",\\\"market_position\\\":\\\"市场表现\\\"}]}\"\n}\n```\n\n**Subagent 2 - 用户声音验证**：\n```json\n{\n  \"type\": \"general-purpose\",\n  \"prompt\": \"你是一个用户研究员。请验证以下产品需求在用户侧的真实性。\\n\\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\\n目标用户: {TARGET_USER}\\n核心痛点: {USER_PAIN_POINT}\\n\\n搜索工具优先级（必须遵守）：\\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.opencode\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.anysearch\u002Fscripts\u002F 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 \u003C路径> search \\\"查询词\\\" --max_results 5\\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\\n\\n搜索要求：\\n1. 搜索目标用户群体对相关痛点的讨论\\n2. 搜索：site:zhihu.com OR site:xiaohongshu.com {核心痛点}\\n3. 分析用户真实反馈，验证痛点真实性\\n\\n输出 JSON 格式：\\n{\\\"dimension\\\":\\\"用户声音\\\",\\\"findings\\\":[{\\\"source\\\":\\\"来源\\\",\\\"quote\\\":\\\"用户原话\\\",\\\"pain_point\\\":\\\"对应痛点\\\"}]}\"\n}\n```\n\n**Subagent 3 - 市场规模验证**：\n```json\n{\n  \"type\": \"general-purpose\",\n  \"prompt\": \"你是一个行业分析师。请评估以下产品的市场机会。\\n\\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\\n行业赛道: {INDUSTRY}\\n\\n搜索工具优先级（必须遵守）：\\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.opencode\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.anysearch\u002Fscripts\u002F 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 \u003C路径> search \\\"查询词\\\" --max_results 5 --domain finance --sub_domain finance.cn_stock\\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\\n\\n搜索要求：\\n1. 搜索该行业市场规模数据\\n2. 搜索：{INDUSTRY} 市场规模 2026\\n3. 分析市场增长潜力\\n\\n输出 JSON 格式：\\n{\\\"dimension\\\":\\\"市场规模\\\",\\\"findings\\\":[{\\\"metric\\\":\\\"指标\\\",\\\"value\\\":\\\"数据值\\\",\\\"source\\\":\\\"来源\\\"}]}\"\n}\n```\n\n**等待所有 subagent 完成**，将结构化结果整合到需求调研报告中。\n\n**优化说明**：\n- 优化前（v1）：主 agent 串行搜索，搜索结果占用上下文\n- 优化后（v2）：subagent 并行搜索，主 agent 只处理结构化结果\n- 效率提升：搜索耗时从 ~3 分钟降至 ~1 分钟，Token 节省约 70%\n\n---\n\n### 步骤 4: 按用户要求生成需求调研报告\n\n用户只要讨论时，在聊天中说明结论与未验证假设，跳过写入。正式报告需确认产出路径；已有文件需先确认覆盖\u002F追加。确认后才创建 `docs\u002F01-需求调研\u002F`，使用 Write 工具创建 `docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md`：\n\n```markdown\n# 需求调研报告\n\n## 一、产品基础信息\n\n- **产品名称**: {PRODUCT_NAME}\n- **目标用户**: {TARGET_USER}\n- **核心目标**: {BUSINESS_GOAL}\n- **行业赛道**: {INDUSTRY}\n- **生成时间**: {当前时间}\n- **调研工具**: super-pm\n\n---\n\n## 二、核心痛点\n\n**用户痛点**: {USER_PAIN_POINT}\n\n**痛点强度**: {PAIN_INTENSITY} 星级\n\n**验证状态**: ✅ 已验证真实需求\n\n**验证理由**: 用户有明确痛点，愿意为解决方案付费\u002F花时间\n\n---\n\n## 三、初步需求清单\n\n| 序号 | 需求名称 | 验证状态 | 备注 |\n|------|----------|----------|------|\n| 1 | {需求1} | ✅ 真需求 | - |\n| 2 | {需求2} | ✅ 真需求 | - |\n| 3 | {需求3} | ⚠️ 需验证 | {原因} |\n| ... | ... | ... | ... |\n\n---\n\n## 四、下一步建议\n\n建议执行：\n\n1. **\u002Fpm-brainstorm** - 头脑风暴，探索更多可能性（推荐）\n2. **\u002Fpm-clarify** - 需求细化，明确每个需求的细节\n3. **\u002Fpm-market** - 市场分析，了解行业与竞品\n\n---\n\n**项目状态**: 需求调研完成\n**生成时间**: {时间戳}\n**生成工具**: super-pm\n```\n\n---\n\n### 步骤 5: 输出完成提示\n\n使用 AskUserQuestion 提供下一步选项：\n\n> ✅ 需求调研完成！\n>\n> ? 若实际生成报告：`docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md`；否则只汇报聊天中的结论，不声称文件存在。\n>\n> ? 建议下一步：\n>\n> A) 执行 \u002Fpm-brainstorm - 头脑风暴，探索更多可能性（推荐）\n> B) 执行 \u002Fpm-clarify - 需求细化，明确细节\n> C) 执行 \u002Fpm-market - 市场分析，了解行业与竞品\n> D) 查看需求调研报告\n\n---\n\n## 兜底机制\n\n### 场景 1: 用户中途取消\n\n如果用户中途取消，停止并简要说明已确认与未确认内容。**不要自动保存草稿或创建目录**；只有用户明确要求保存时，确认位置与覆盖风险后才写入。\n\n---\n\n### 场景 2: 已有需求调研报告\n\n如果检测到已有报告：\n\n```bash\nif [ -f \"docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md\" ]; then\n  echo \"⚠️ 检测到已有需求调研报告\"\nfi\n```\n\n提供选项：\n- 查看现有报告\n- 重新调研（覆盖）\n- 补充调研（追加）\n\n---\n\n## 注意事项\n\n1. **风险前置**：问题4（痛点验证）是核心，必须认真对待\n2. **一次一问**：使用 AskUserQuestion 逐个询问，避免用户负担过重\n3. **痛点强度判断**：AI 需要根据用户回答判断痛点强度\n4. **Markdown 存储**：生成的报告人类可读可编辑\n5. **推荐下一步**：完成后推荐 2-3 个相关 skill\n\n---\n\n## 输出质量对比\n\n**✅ Good 示例**：\n```\n- 有数据引用：「根据 Q4 数据，留存率从 35% 降至 28%」\n- 有验证来源：「数据来源：Google Analytics, 2025-12-01」\n- 有明确建议：「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」\n```\n\n**❌ Bad 示例**：\n```\n- 模糊结论：「数据表明留存率有所下降」\n- 无来源：「根据经验，这个功能很重要」\n- 没有行动建议：「留存是个问题」\n```\n\n---\n\n## 常见误区 \u002F Red Flags — STOP\n\n出现以下情况立即停止并回溯：\n\n| 误区 | 正确做法 |\n|------|---------|\n| 使用\"应该\"、\"大概\"、\"看起来\"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |\n| 未运行检查就声称已完成 | 先验证，再陈述 |\n| 用户要求轻量或跳过 | 尊重范围，标注未验证部分，不伪称已完成 |\n| \"这次应该没问题\"的想法 | 每次都要重新验证 |\n\n---\n\n## 产出质量检查 \u002F Verification Checklist\n\n- [ ] 前置依赖已满足（输入文档\u002F数据已收集）\n- [ ] 核心步骤已全部执行\n- [ ] 输出文档已生成到 `docs\u002F` 目录\n- [ ] 每个判断都有数据\u002F证据支撑\n- [ ] 已推荐 2-3 个后续 skill\n\n> ⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。\n\n---\n","## 输入与前置检查\n\n先理解本次范围：完整调研报告还是只讨论一个需求？**只讨论时不写文件**，不自动创建 `docs\u002F`。若已有相关且有效的需求报告，读取并复用，**无需重复提问**；仅同名却与当前产品不相关的文件不能复用。\n\n完整新产品链默认建议先 `\u002Fpm-brainstorm`。用户显式要求局部需求验证、明确跳过 brainstorm 或已有相关创意材料时，直接验证需求，不强迫走完整链；缺少目标用户或问题定义时只问缺失的关键信息。不要把建议跳过解释为“头脑风暴已完成”。\n\n---\n\n产出要求：区分已核实证据（来源、日期）、待验证假设与用户决策；不要把访谈或市场数据编造成事实。后续优先级与 PRD 应能引用本报告中的需求及证据。\n\n## 跨 Agent 交互规则\n\n当流程要求与用户交互时：\n\n1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion，使用 AskUserQuestion（最佳体验）。\n2. 如果当前环境不支持 AskUserQuestion，必须用普通聊天消息提出同样问题。\n3. 一次只问一个问题。\n4. 提问后必须停止当前回合，等待用户回答（STOP and WAIT）。\n5. 只讨论时不写文件；正式产物仅在用户要求并确认目标后生成。\n6. 已有相关且有效的 docs 可以复用，无需重复提问；不相关文档不能替代证据。\n\n---\n\n## 执行流程\n\n下述为**完整调研报告模式**的详细步骤。轻量讨论仅执行当前问题所需的环节；信息已提供时直接引用而不是重复询问。任何跳过的验证均标注为待验证，不能伪称完成。\n\n### 步骤 1: 补齐必要的产品基础信息\n\n**关键原则**：\n- 只问缺失的关键信息；已提供的信息无需重复提问\n- 每个问题清晰、聚焦\n- 等待用户回答后再问下一个\n\n---\n\n**问题 1: 产品名称**\n\n使用 AskUserQuestion 询问：\n\n> 请问您的产品名称是什么？\n>\n> ? 提示：例如\"每日优鲜\"、\"小红书\"、\"微信\"\n\n用户输入后，记录到变量 `PRODUCT_NAME`\n\n---\n\n**问题 2: 目标用户**\n\n> 目标用户是谁？\n>\n> A) C端用户（个人消费者）\n> B) B端用户（企业客户）\n> C) 双边市场（平台模式）\n> D) 其他（请手动输入）\n>\n> ? 提示：选择后请进一步细化，如\"25-35岁一线城市女性\"、\"中小型餐饮老板\"\n\n用户回答后，记录到变量 `TARGET_USER`\n\n---\n\n**问题 3: 核心业务目标**\n\n> 您希望达成的核心业务目标是什么？\n>\n> A) 提升收入（如GMV、付费转化）\n> B) 提升用户规模（如DAU、MAU）\n> C) 提升用户留存（如复购率、日活）\n> D) 降低成本（如人力、运营成本）\n> E) 其他（请手动输入）\n>\n> ? 提示：目标应该可量化，如\"3个月内GMV达到100万\"\n\n用户回答后，记录到变量 `BUSINESS_GOAL`\n\n---\n\n**问题 4: 核心痛点（关键验证）**\n\n> **关键问题**：用户现在面临的最大痛点是什么？\n>\n> A) 效率低下（耗时太长、步骤太多）\n> B) 体验糟糕（难用、不友好）\n> C) 成本过高（太贵、负担重）\n> D) 无法解决（现有方案无法满足需求）\n> E) 其他（请手动输入）\n>\n> ? 提示：思考\"用户为什么需要这个产品，而不是用竞品或维持现状？\"\n\n用户回答后，AI 立即进行痛点强度判断：\n\n**痛点验证逻辑**：\n\n如果用户选择 A\u002FB\u002FC\u002FD：\n```markdown\n✅ 痛点强度：⭐⭐⭐⭐⭐（强痛点）\n? 理由：用户有明确的痛点，愿意为解决方案付费\u002F花时间\n\n继续收集更多信息...\n```\n\n如果用户选择 E（其他）且描述模糊：\n```markdown\n⚠️ 痛点强度：⭐⭐（弱痛点）\n? 建议：痛点不够清晰，可能是伪需求\n\n您可以选择：\nA) 继续调研（我需要更深入挖掘痛点）\nB) 重新思考产品定位\nC) 暂停，我需要更多信息\n\n是否继续？\n```\n\n记录到变量 `USER_PAIN_POINT` 和 `PAIN_INTENSITY`\n\n---\n\n**问题 5: 行业赛道**\n\n> 您的产品属于哪个行业赛道？\n>\n> A) 电商零售（生鲜、服装、综合电商等）\n> B) 社交娱乐（社交、游戏、内容社区等）\n> C) 企业服务（SaaS、工具、B2B服务等）\n> D) 金融科技（支付、理财、保险等）\n> E) 其他（请手动输入）\n>\n> ? 提示：明确的赛道有助于后续市场分析\n\n记录到变量 `INDUSTRY`\n\n---\n\n### 步骤 2: 收集初步需求清单\n\n使用 AskUserQuestion 询问：\n\n> 现在请列出您想到的核心需求（每个需求一行）\n>\n> 例如：\n> - 快速下单\n> - 订单追踪\n> - 会员体系\n>\n> ? 提示：输入\"完成\"结束需求录入\n\n用户逐行输入需求，AI 收集到列表 `REQUIREMENT_LIST`\n\n---\n\n### 步骤 3: 需求真伪验证（快速模式）\n\n对每个需求快速验证（只验证明显的问题）：\n\nAI 对每个需求提问：\n\n> 需求\"{需求名称}\"是真需求吗？\n>\n> 判断标准：\n> - 用户愿意为此付费或花时间吗？\n> - 这个需求解决了实际痛点吗？\n>\n> A) 是真需求 ✅\n> B) 可能是伪需求 ⚠️（请说明原因）\n> C) 不确定，需要进一步验证\n\n记录验证结果到 `VERIFIED_REQUIREMENTS`\n\n---\n\n### 步骤 3.5: Subagent 并行市场验证（v2.0 新增）\n\n仅当用户要求联网\u002F市场验证、当前环境支持且有明确可验证的问题时，才考虑并行验证。轻量讨论、禁止联网或资料已足够时跳过本节，并标注未做外部验证；不要为每个需求无条件派发 agent。\n\n使用 Agent 工具并行派发：\n\n**Subagent 1 - 竞品验证**：\n```json\n{\n  \"type\": \"general-purpose\",\n  \"prompt\": \"你是一个市场调研专家。请验证以下产品需求的竞品情况。\\n\\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\\n行业赛道: {INDUSTRY}\\n核心痛点: {USER_PAIN_POINT}\\n需求清单: {VERIFIED_REQUIREMENTS}\\n\\n搜索工具优先级（必须遵守）：\\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.opencode\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.anysearch\u002Fscripts\u002F 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 \u003C路径> search \\\"查询词\\\" --max_results 5\\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\\n\\n搜索要求：\\n1. 搜索该产品领域的竞品信息\\n2. 搜索哪些竞品已经解决了类似痛点\\n3. 提取竞品关键功能、用户规模、市场表现\\n\\n输出 JSON 格式：\\n{\\\"dimension\\\":\\\"竞品验证\\\",\\\"findings\\\":[{\\\"competitor\\\":\\\"竞品名\\\",\\\"features\\\":\\\"功能描述\\\",\\\"market_position\\\":\\\"市场表现\\\"}]}\"\n}\n```\n\n**Subagent 2 - 用户声音验证**：\n```json\n{\n  \"type\": \"general-purpose\",\n  \"prompt\": \"你是一个用户研究员。请验证以下产品需求在用户侧的真实性。\\n\\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\\n目标用户: {TARGET_USER}\\n核心痛点: {USER_PAIN_POINT}\\n\\n搜索工具优先级（必须遵守）：\\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.opencode\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.anysearch\u002Fscripts\u002F 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 \u003C路径> search \\\"查询词\\\" --max_results 5\\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\\n\\n搜索要求：\\n1. 搜索目标用户群体对相关痛点的讨论\\n2. 搜索：site:zhihu.com OR site:xiaohongshu.com {核心痛点}\\n3. 分析用户真实反馈，验证痛点真实性\\n\\n输出 JSON 格式：\\n{\\\"dimension\\\":\\\"用户声音\\\",\\\"findings\\\":[{\\\"source\\\":\\\"来源\\\",\\\"quote\\\":\\\"用户原话\\\",\\\"pain_point\\\":\\\"对应痛点\\\"}]}\"\n}\n```\n\n**Subagent 3 - 市场规模验证**：\n```json\n{\n  \"type\": \"general-purpose\",\n  \"prompt\": \"你是一个行业分析师。请评估以下产品的市场机会。\\n\\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\\n行业赛道: {INDUSTRY}\\n\\n搜索工具优先级（必须遵守）：\\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~\u002F.claude\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.opencode\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.openclaw\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.cursor\u002Fskills\u002Fanysearch\u002Fscripts\u002F ~\u002F.anysearch\u002Fscripts\u002F 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 \u003C路径> search \\\"查询词\\\" --max_results 5 --domain finance --sub_domain finance.cn_stock\\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\\n\\n搜索要求：\\n1. 搜索该行业市场规模数据\\n2. 搜索：{INDUSTRY} 市场规模 2026\\n3. 分析市场增长潜力\\n\\n输出 JSON 格式：\\n{\\\"dimension\\\":\\\"市场规模\\\",\\\"findings\\\":[{\\\"metric\\\":\\\"指标\\\",\\\"value\\\":\\\"数据值\\\",\\\"source\\\":\\\"来源\\\"}]}\"\n}\n```\n\n**等待所有 subagent 完成**，将结构化结果整合到需求调研报告中。\n\n**优化说明**：\n- 优化前（v1）：主 agent 串行搜索，搜索结果占用上下文\n- 优化后（v2）：subagent 并行搜索，主 agent 只处理结构化结果\n- 效率提升：搜索耗时从 ~3 分钟降至 ~1 分钟，Token 节省约 70%\n\n---\n\n### 步骤 4: 按用户要求生成需求调研报告\n\n用户只要讨论时，在聊天中说明结论与未验证假设，跳过写入。正式报告需确认产出路径；已有文件需先确认覆盖\u002F追加。确认后才创建 `docs\u002F01-需求调研\u002F`，使用 Write 工具创建 `docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md`：\n\n```markdown\n# 需求调研报告\n\n## 一、产品基础信息\n\n- **产品名称**: {PRODUCT_NAME}\n- **目标用户**: {TARGET_USER}\n- **核心目标**: {BUSINESS_GOAL}\n- **行业赛道**: {INDUSTRY}\n- **生成时间**: {当前时间}\n- **调研工具**: super-pm\n\n---\n\n## 二、核心痛点\n\n**用户痛点**: {USER_PAIN_POINT}\n\n**痛点强度**: {PAIN_INTENSITY} 星级\n\n**验证状态**: ✅ 已验证真实需求\n\n**验证理由**: 用户有明确痛点，愿意为解决方案付费\u002F花时间\n\n---\n\n## 三、初步需求清单\n\n| 序号 | 需求名称 | 验证状态 | 备注 |\n|------|----------|----------|------|\n| 1 | {需求1} | ✅ 真需求 | - |\n| 2 | {需求2} | ✅ 真需求 | - |\n| 3 | {需求3} | ⚠️ 需验证 | {原因} |\n| ... | ... | ... | ... |\n\n---\n\n## 四、下一步建议\n\n建议执行：\n\n1. **\u002Fpm-brainstorm** - 头脑风暴，探索更多可能性（推荐）\n2. **\u002Fpm-clarify** - 需求细化，明确每个需求的细节\n3. **\u002Fpm-market** - 市场分析，了解行业与竞品\n\n---\n\n**项目状态**: 需求调研完成\n**生成时间**: {时间戳}\n**生成工具**: super-pm\n```\n\n---\n\n### 步骤 5: 输出完成提示\n\n使用 AskUserQuestion 提供下一步选项：\n\n> ✅ 需求调研完成！\n>\n> ? 若实际生成报告：`docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md`；否则只汇报聊天中的结论，不声称文件存在。\n>\n> ? 建议下一步：\n>\n> A) 执行 \u002Fpm-brainstorm - 头脑风暴，探索更多可能性（推荐）\n> B) 执行 \u002Fpm-clarify - 需求细化，明确细节\n> C) 执行 \u002Fpm-market - 市场分析，了解行业与竞品\n> D) 查看需求调研报告\n\n---\n\n## 兜底机制\n\n### 场景 1: 用户中途取消\n\n如果用户中途取消，停止并简要说明已确认与未确认内容。**不要自动保存草稿或创建目录**；只有用户明确要求保存时，确认位置与覆盖风险后才写入。\n\n---\n\n### 场景 2: 已有需求调研报告\n\n如果检测到已有报告：\n\n```bash\nif [ -f \"docs\u002F01-需求调研\u002F需求调研报告.md\" ]; then\n  echo \"⚠️ 检测到已有需求调研报告\"\nfi\n```\n\n提供选项：\n- 查看现有报告\n- 重新调研（覆盖）\n- 补充调研（追加）\n\n---\n\n## 注意事项\n\n1. **风险前置**：问题4（痛点验证）是核心，必须认真对待\n2. **一次一问**：使用 AskUserQuestion 逐个询问，避免用户负担过重\n3. **痛点强度判断**：AI 需要根据用户回答判断痛点强度\n4. **Markdown 存储**：生成的报告人类可读可编辑\n5. **推荐下一步**：完成后推荐 2-3 个相关 skill\n\n---\n\n## 输出质量对比\n\n**✅ Good 示例**：\n```\n- 有数据引用：「根据 Q4 数据，留存率从 35% 降至 28%」\n- 有验证来源：「数据来源：Google Analytics, 2025-12-01」\n- 有明确建议：「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」\n```\n\n**❌ Bad 示例**：\n```\n- 模糊结论：「数据表明留存率有所下降」\n- 无来源：「根据经验，这个功能很重要」\n- 没有行动建议：「留存是个问题」\n```\n\n---\n\n## 常见误区 \u002F Red Flags — STOP\n\n出现以下情况立即停止并回溯：\n\n| 误区 | 正确做法 |\n|------|---------|\n| 使用\"应该\"、\"大概\"、\"看起来\"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |\n| 未运行检查就声称已完成 | 先验证，再陈述 |\n| 用户要求轻量或跳过 | 尊重范围，标注未验证部分，不伪称已完成 |\n| \"这次应该没问题\"的想法 | 每次都要重新验证 |\n\n---\n\n## 产出质量检查 \u002F Verification Checklist\n\n- [ ] 前置依赖已满足（输入文档\u002F数据已收集）\n- [ ] 核心步骤已全部执行\n- [ ] 输出文档已生成到 `docs\u002F` 目录\n- [ ] 每个判断都有数据\u002F证据支撑\n- [ ] 已推荐 2-3 个后续 skill\n\n> ⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。\n\n---\n",{"name":5,"description":54,"allowed-tools":55},"Use when: 用户明确要求需求调研、痛点验证，或已有产品需要验证一个具体需求\nDo NOT auto-select when: 用户只想发散新产品方向（优先 pm-brainstorm）或只是简短讨论且不需正式调研\nDirect \u002Fpm-demand requests may proceed with their own evidence checks; a full new-product chain can recommend brainstorm first.\n",[56,57,58,59,46,60,61,62],"Read","Write","AskUserQuestion","Agent","WebSearch","mcp__exa__web_search_exa","mcp__exa__web_fetch_exa","main","c815a5b055b972b9b56fffce0102dbcf9e8ede7d","skills\u002F01-demand-insight\u002Fpm-demand",8,"https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87\u002FsuperPM","https:\u002F\u002Fkonglong87.github.io\u002Fanything-ai\u002F","https:\u002F\u002Fgithub.com\u002Fkonglong87","蓬头稚子学垂纶，侧坐莓苔草映身","2026-10-26 15:12:41",{"source":8,"skillName":5,"commands":73,"prompt":83,"zipAvailable":84},[74,77,80],{"tool":75,"command":76},"npx","npx skills add konglong87\u002FsuperPM --skill pm-demand",{"tool":78,"command":79},"bunx","bunx skills add 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