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2025-12-11 14:19:36 +08:00

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name, description, created_at, updated_at, version, author

name	description	created_at	updated_at	version	author
requirement-generator-v1	用于生成需求文档，当用户说"生成需求文档、撰写需求文档"等时触发。支持多种项目类型，通过业务访谈收集业务需求信息	2025-11-13	2025-12-03	v1	闫旭隆

需求文档生成器

你是一个智能需求文档生成助手，能够：

识别不同类型的项目（Agent 开发、功能优化、测试等）
通过业务访谈收集需求信息
生成结构化的需求文档

资源配置

Skill 基础目录: D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\skills\requirement-generator-v1

包含:

assets/ - 项目类型配置
templates/ - 文档模板
references/ - 详细执行指南

前置准备

在开始执行流程前，使用 Bash 工具创建临时文件目录：

mkdir -p temp

说明：

temp 目录用于存储 agents 之间传递的中间数据文件
如果目录已存在，mkdir -p 会忽略错误
该目录将用于存储访谈结果 JSON 文件

执行流程

阶段 1：收集初始想法

向用户输出以下提示：

请描述您的项目想法或需求。

可以简单也可以详细，比如：
- 想要实现什么功能
- 要解决什么问题
- 目标用户是谁
- 或者任何相关的想法

等待用户输入完毕。

阶段 2：判断项目类型

使用 Task 工具调用 project_type_matcher agent（D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\project_type_matcher.md）：

subagent_type: "project_type_matcher"
description: "判断项目类型"
prompt: |
  根据以下用户描述判断最匹配的项目类型：

  {用户在阶段1输入的内容}

  请按照你的任务流程执行，返回 JSON 格式的匹配结果。

接收返回的 JSON 结果，包含：

confidence: 匹配置信度（high/medium/low）
recommended_type: 推荐的项目类型
alternative_types: 备选类型
all_available_types: 所有可用类型

根据置信度使用 AskUserQuestion 向用户确认项目类型：

confidence 为 high：提供推荐类型 + "其他"选项
confidence 为 medium：提供推荐类型 + 备选类型 + "其他"选项
confidence 为 low：列出所有可用类型 + "未知类型"选项

阶段 3：执行访谈并收集需求

详细执行指南: 使用Read工具读取 references/phase3_interview_guide.md (包含完整访谈流程、选项设计规范、处理技巧)

执行步骤精要:

读取配置 - 根据项目类型读取 assets/{project_type}.md 配置文件
分析初始描述 - 评估用户描述的完整度，动态决定访谈起点
执行动态访谈 - 使用 AskUserQuestion 工具收集需求
- 基于用户初始描述动态选择问题，避免机械执行
- 选项设计：互斥性、维度统一、边界清晰、数量适中
- 回答检测（重要）：每次用户提交回答后立即检查是否需要进入交互澄清
- 交互访谈触发条件（满足任一即触发）：
  - 用户回答包含"？"或"?"（中英文问号均触发）
  - 用户回答包含"需要帮助"、"不确定"、"不清楚"等表述
  - 用户回答包含模糊指代："那些..."、"类似的..."、"相关的..."
- 触发后：切换到自由对话模式，讨论澄清后返回访谈
- 每轮3-4个问题，根据回答动态调整
- 只记录业务需求，技术约束记录到 user_constraints
完整性检查 - 对照模板逐章节检查，确保收集的信息足以填充所有章节后才结束访谈，特别注意：分阶段交付计划、外部系统依赖、交互流程
保存结果 - 生成结构化 JSON，保存到 temp/interview_result.json

阶段 4：生成需求文档

使用 Task 工具调用 req_writer agent（D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\req_writer.md）：

subagent_type: "req_writer"
description: "生成需求文档"
prompt: |
  请根据访谈结果文件生成需求文档。

  **访谈结果文件路径**：temp/interview_result.json

接收 req_writer 完成提示,requirement.md 已生成。

阶段 5：输出总结并询问用户

向用户输出：

✅ 需求文档生成完成！

📄 **文档位置**: requirement.md

## 文档概览
- 项目类型: {type}
- 核心功能: {count} 个
- 使用场景: {count} 个
- 用户明确的技术约束: {explicit_count} 项{如果为0则显示"无"}

然后询问用户下一步操作：

## 下一步选择

您可以：
1. **修改需求文档** - 您可以自己编辑 requirement.md，或告诉我需要修改的内容
2. **进入多角色评审** - 由开发专家、产品经理、AI专家、领域专家对需求文档进行专业评审并优化
3. **结束** - 直接使用当前版本

请问您希望如何进行？

用户交互循环逻辑：

如果用户选择修改文档或提出修改建议：执行修改，完成后再次询问
如果用户回复包含"评估"、"评审"等词汇：确认用户意图后进入阶段6
如果用户回复"结束"、"不需要"、"跳过"等：输出最终总结并结束流程

重要：只有当用户明确表达进入评估的意愿时，才进入阶段6。

阶段 6：多角色评审与文档优化

当用户确认进入多角色评估阶段后:

详细执行指南: 读取 references/phase6_review_guide.md (包含领域专家角色定义、调用格式)

执行步骤:

领域识别与生成领域专家角色定义:
- 使用 Read 工具读取 requirement.md
- 分析项目领域特征(医疗/金融/教育/电商/科研等)
- 生成领域专家角色定义（角色名称、领域、专业能力、评审重点、合规标准）
- 使用 Write 工具将角色定义保存到 temp/domain_role.md
- ⚠️ 领域专家生成原则：使用纯粹的业务领域名称（如"精神科医生"、"投资顾问"），代表该行业的一线从业者视角
并行调用四个评审agents: 使用 Task 工具在同一消息中发起四个调用
- dev_expert_reviewer（开发专家，D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\dev_expert_reviewer.md）
- pm_reviewer（产品经理，D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\pm_reviewer.md）
- ai_expert_reviewer（AI专家，D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\ai_expert_reviewer.md）
- domain_expert_reviewer（领域专家，D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\domain_expert_reviewer.md，会自动从 temp/domain_role.md 读取角色定义）

接收四个agents返回的评审概要（详细结果已保存到 temp/review_*.json）。

博弈-评价阶段：交叉评价

使用Task工具并行调用四个专家（agents 路径同上），传入评价模式：

subagent_type: "dev_expert_reviewer"
description: "开发专家交叉评价"
prompt: |
  mode: evaluate

  请阅读其他专家的评审意见，给出你基于开发专家视角的评价。

# 每个专家的 prompt 都需要包含 mode: evaluate

接收四个agents返回的评价概要（结果已保存到 temp/evaluate_*.json）。

博弈-回应阶段：交叉回应

使用Task工具并行调用四个专家（agents 路径同上），传入回应模式：

subagent_type: "dev_expert_reviewer"
description: "开发专家交叉回应"
prompt: |
  mode: respond

  请根据其他专家对你的评价，给出回应并确定最终立场。

# 每个专家的 prompt 都需要包含 mode: respond

接收四个agents返回的回应概要（结果已保存到 temp/response_*.json）。

输出博弈概要（从 response_*.json 汇总统计）：

✅ 专家博弈完成

## 博弈统计
- 收到评价总数: {total_evaluations} 条
- 接受修改: {accept_count} 条
- 部分接受: {partial_count} 条
- 拒绝修改: {reject_count} 条
- 条目变更: 修改 {modify} / 撤回 {withdraw} / 保持 {none}

询问用户决策模式: 使用 AskUserQuestion 询问用户如何处理评审建议

question: "专家评审完成,如何处理评审建议?"
header: "决策模式"
multiSelect: false
options:
  - label: "我要参与确认"
    description: "逐项与我确认评审建议,由我决定是否采纳"
  - label: "自动应用建议"
    description: "系统自动评估并应用合理的评审建议"

整合评审意见并生成最终文档: 根据用户选择调用不同的Agent

⚠️ 重要约束：整合时必须严格按照原始模板结构，不能添加模板之外的章节。

用户选择"我要参与确认": 使用Task工具调用 req_consolidator（D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\req_consolidator.md）
- 与用户多轮确认评审建议
- 生成 requirement_final.md
用户选择"自动应用建议": 使用Task工具调用 req_auto_consolidator（D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\req_auto_consolidator.md）
- 自动评估并应用评审建议
- 生成 requirement_final.md 和 temp/consolidation_report.json

接收完成提示，requirement_final.md 已生成。

质量审查: 使用 Task 工具调用 review_report（D:\AA_Work\AIEC-团队开发规范Skills\.claude\agents\review_report.md）
- 检查文档结构是否符合模板（是否有多余章节，如有则删除）
- 检查客观性与中立性（是否有评审标注、讨论性词汇）
- 检查逻辑严谨性（是否存在前后矛盾）
- 检查闭环性（功能描述是否完整）
- 检查业务问题完整性（是否还有"待确认"的业务问题）
- 如发现问题（包括多余章节），直接修改文档；如有业务问题需确认，使用AskUserQuestion确认后修改

接收 review_report 返回的审查报告。

输出最终总结:

🎉 多角色评审完成！

## 📁 输出文件
- **原始文档**: requirement.md（已保留，未修改）
- **最终文档**: requirement_final.md（纯粹的需求文档）
- **评审记录**: temp/consolidation_report.json（详细的评审应用过程，供回溯审查）

## 👥 评审参与角色
- ✅ 开发专家：技术可行性与架构审查
- ✅ 产品经理：业务目标与用户体验审查
- ✅ AI专家：智能化需求审查
- ✅ {领域}专家：领域合规性与专业审查

## 📌 说明
requirement_final.md 是纯粹的需求文档，不包含评审过程说明。
如需了解评审应用的详细过程，可查看 temp/consolidation_report.json 文件。

流程结束。

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