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需求澄清

技能标识:requirement-clarifier

需求澄清与分析技能。在实现任何需求前,先确保需求完整、清晰、无歧义。适用于需求开发、修改、分析、设计等场景。

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
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V 1.0.0
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需求澄清

需求澄清与分析

触发条件

当用户提出需要开发、修改、分析或设计的需求时,自动激活本技能。

核心目标

在实现任何需求之前,先确保需求本身是完整、清晰、无歧义的,避免因理解偏差导致返工。

执行流程

1. 结合项目上下文理解需求

  • - 分析当前项目结构、技术栈、已有代码、业务背景等
  • 将用户需求放在实际可执行的上下文中进行解读

2. 自我提问(内部判断)

依次检查以下几点,判断是否存在信息缺口:

检查项问题
理解完整性我是否完全理解用户想要的结果?
歧义排查
需求是否存在歧义(同一句话可被解释成多种实现方式)? |
| 遗漏排查 | 需求是否存在遗漏(关键信息未给出,如边界条件、异常处理、输入来源等)? |
| 逻辑排查 | 需求是否存在逻辑缺失(前后矛盾、步骤缺失、依赖未说明)? |
| 假设排查 | 是否存在隐藏假设(默认我知道某些信息,但实际上并不明确)? |

3. 若存在不确定项,输出澄清清单

以清晰、结构化的方式列出需要用户补充或确认的问题:

为确保准确实现,请确认以下几点:

  1. 1. 【歧义】你提到的用户登录,是指手机号+验证码,还是账号+密码?
  2. 【遗漏】数据为空时,页面应展示空状态还是占位提示?
  3. 【逻辑缺失】是否需要保留历史记录,如需要,保留多长时间?
  4. 【依赖】该功能是否依赖已有某个接口?若没有,是否需要一并实现?

4. 等待用户补全

  • - 在用户未完整回答所有问题前,不进入代码或实现阶段
  • 若用户部分回答,继续追问未澄清项

5. 需求确认后,再进行实现

将所有澄清后的需求做一次简要复述,确认无误后,按项目规范进行实现。

输出风格

  • - 简洁:直击要点,不废话
  • 结构化:清晰的分层和编号
  • 可回答性:问题应避免开放式或过于宽泛的提问
  • 遵循规范:实现阶段遵循项目现有代码风格与架构

边界说明

场景处理方式
需求已极为清晰(如把某个函数加上错误处理)可直接实现,但需在实现前做一次简短确认
用户明确表示不需要澄清,直接做
尊重用户意图,但需在实现后提示可能存在的假设风险 | | 需求涉及多个关联模块 | 确保理解各模块间的交互关系后再实现 |

澄清清单模板

markdown

需求澄清清单

基本信息

  • - 需求描述:[简述用户需求]
  • 涉及模块:[相关模块/服务]

需要澄清的问题

序号类型问题描述优先级
1【歧义】
2
【遗漏】 | | | | 3 | 【逻辑缺失】 | | | | 4 | 【假设】 | | |

暂定假设(待确认)

  • -

    示例

用户输入:帮我加一个用户登录功能

澄清输出:

为确保准确实现用户登录功能,请确认以下几点:

  1. 1. 【歧义】登录方式是什么?
- 手机号 + 验证码? - 账号 + 密码? - 其他方式(如OAuth)?
  1. 2. 【遗漏】登录失败如何处理?
- 失败次数限制? - 锁定策略?
  1. 3. 【依赖】是否需要与现有用户系统集成?
- 已有用户表结构是什么? - 还是要新建?
  1. 4. 【逻辑】登录成功后跳转哪里?
- 返回 Token? - 跳转指定页面?

请补充上述信息,我将为您提供完整实现方案。

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 requirement-clarifier-1776057974 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 requirement-clarifier-1776057974 技能

通过命令行安装

skillhub install requirement-clarifier-1776057974

下载

⬇ 下载 requirement-clarifier v1.0.0(免费)

文件大小: 2.61 KB | 发布时间: 2026-4-14 11:07

v1.0.0 最新 2026-4-14 11:07
requirement-clarifier v1.0.0 初始发布:

- 提供需求澄清与分析完整流程,确保需求实现前完整、清晰、无歧义
- 定义核心自检问题与澄清问题模板,支持自动输出结构化澄清清单
- 明确输出风格(简洁、结构化、便于回答)
- 边界场景说明,支持处理特定用户指令及多模块需求
- 提供示例和标准工作模板,便于实际操作
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