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pm-tech

@konglong87 · 收录于 1 周前

Use when: 需要与技术团队对接技术方案、评估技术可行性、制定技术架构、评估第三方服务 Do NOT use when: 技术方案已由技术团队确定、仅需功能描述无需技术评估

适合你,如果需要在产品方案中评估技术可行性和架构

/ 下载安装
pm-tech.skill双击,或拖进 Claude 桌面版 / Cowork,即完成安装↓ .skill↓ .zip
用别的 agent?下载 .zip 解压,把文件夹放进它的技能目录
Claude Code~/.claude/skills/(项目级 .claude/skills/)
Codex CLI~/.codex/skills/
Cursor自动读取上面两处目录
其他工具见其文档的「skills」目录;两个下载是同一份文件,只是名字不同
/ 通过 npx 安装 校验哈希
npx oh-my-skill add konglong87/superpm/pm-tech
/ 通过 bash 安装
curl -fsSL https://oh-my-skill.com/install.sh | bash -s -- konglong87/superpm/pm-tech
/ 已经装过?验证本机副本,不用重装
npx oh-my-skill verify konglong87/superpm/pm-tech
安装目标可用 --agent / --scope 或 --to 明确指定;省略时只会在唯一已存在的 agent 目录上自动选择,零命中或多命中会停止并提示。content_hash 缺失或不一致均拒装。
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镜像托管

怎么用

技能原文 SKILL.md作者撰写 · MIT · 72f7781
Preamble (run first)
bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")"/check-update.sh 2>/dev/null || true
# 读取技能包版本号
SKILL_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" 2>/dev/null && pwd)" || true
if [ -f "$SKILL_ROOT/VERSION" ]; then echo "📦 super-pm $(cat "$SKILL_ROOT/VERSION")"; fi
mkdir -p docs/02-方案设计

echo "📊 正在检查前置文档..."
if [ -f "docs/02-方案设计/PRD产品需求文档.md" ]; then
  echo "✅ PRD文档 - 已找到"
else
  echo "⏳ PRD文档 - 未找到"
fi
if [ -f "docs/02-方案设计/原型设计方案.md" ]; then
  echo "✅ 原型设计方案 - 已找到"
else
  echo "⏳ 原型设计方案 - 未找到"
fi

跨 Agent 交互规则

当流程要求与用户交互时:

  1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion,使用 AskUserQuestion(最佳体验)。
  2. 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。
  3. 一次只问一个问题。
  4. 提问后必须停止当前回合,等待用户回答(STOP and WAIT)。
  5. 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。
  6. 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。

执行流程
步骤 1: 确定技术对接范围

使用 AskUserQuestion 询问:

您需要哪方面的技术对接支持? A) 整体技术方案(技术栈、架构、第三方服务) B) 功能可行性评估(评估功能实现难度) C) 接口设计(API接口规划) D) 性能与扩展性(性能要求、扩展方案) E) 其他(请手动输入) 💡 提示:产品规划→整体方案,功能设计→可行性评估,技术评审→接口设计

记录到变量 TECH_SCOPE


步骤 2: 读取前置数据

必需文档:PRD产品需求文档、原型设计方案(需其一) 可选文档:MVP方案、需求调研报告

如果 PRD 不存在:

⚠️ 未找到 PRD 文档 您可以选择: A) 执行 /pm-docs 生成 PRD B) 使用 MVP 方案作为输入 C) 手动输入功能需求(快速模式)

步骤 3: 提取关键需求

从 PRD 提取:功能列表、非功能需求(性能/安全/兼容性)、数据需求 从原型设计提取:交互流程、页面复杂度


步骤 4: 技术方案设计
4.1 技术栈推荐
基于产品需求,推荐以下技术栈: 前端:方案A React+TS+Ant Design / 方案B Vue3+TS+Element Plus / 方案C 小程序原生 后端:方案A Java+Spring Boot+MySQL / 方案B Node.js+Express+MongoDB / 方案C Python+Django+PG / 方案D Go+Gin+MySQL 选择依据:团队熟练度、项目规模、性能要求、开发周期 A) 使用推荐方案 B) 需要调整 C) 已有技术栈约束
4.2 架构设计
📐 推荐架构方案: - 前端层 → 接入层(Nginx) → 应用服务层 → 数据层 - 核心模块:用户服务、业务服务、数据服务 A) 架构合理,继续 B) 需要调整 C) 我有其他想法

步骤 5: 功能可行性评估
5.1 逐个功能分析

对每个核心功能提交以下评估:

📋 {功能名称} - 技术实现:前端方案、后端方案、数据存储、第三方依赖 - 难度:⭐简单 / ⭐⭐中等 / ⭐⭐⭐复杂 - 风险:{风险点} - 建议周期:{预估时间} A) 继续评估下一个 B) 需要调整这个功能 C) 查看所有评估结果
5.2 高风险功能识别
⚠️ 高风险功能汇总:列出风险项及缓解方案(替代方案/分阶段/引入第三方) A) 接受推荐方案 B) 需要进一步讨论 C) 调整功能需求降低风险

步骤 6: 接口设计
6.1 核心API规划
🔌 核心API接口: 用户模块:POST /api/auth/login, POST /api/auth/register, GET/PUT /api/user/profile 业务模块:GET /api/products, GET /api/products/{id}, POST /api/cart, POST /api/orders 是否需要详细设计某个接口? A) 需要详细设计 B) 已经足够 C) 导出Swagger格式
6.2 接口详细设计(可选)

对关键接口提供详细设计:请求方法、路径、请求头、请求参数(JSON Schema)、响应参数、错误码


步骤 7: 第三方服务评估
7.1 服务推荐
🔧 第三方服务:支付(支付宝/微信)、短信(阿里云/腾讯云)、地图(高德/百度)、存储(OSS/COS)、推送(极光/个推)
7.2 成本预估
💰 成本参考:支付手续费0.6-1%,短信0.03-0.05元/条,存储{单价}/GB/月

Subagent 并行分析(v2.0 新增)

在步骤 4(技术方案设计)前,主 agent 可派发 subagent 并行执行独立分析任务:

使用 Agent 工具并行派发:

Agent 1: 技术栈调研
  - 调研各技术栈的社区活跃度、生态成熟度、人才市场
  - 输出:技术栈对比报告(JSON)

Agent 2: 成本预估
  - 估算开发成本、第三方服务费用、运维成本
  - 输出:成本预估明细(JSON)

Agent 3: 风险分析
  - 识别技术风险、替代方案、降级策略
  - 输出:风险评估矩阵(JSON)

主 agent 等待所有 subagent 完成,整合结果用于技术方案设计。
版本对比(v1 vs v2)

| 维度 | v1(串行) | v2(Subagent 并行) | |------|-----------|-------------------| | 技术栈调研 | 主 agent 手动分析 | Subagent 并行调研 | | 成本预估 | 手动计算 | Subagent 自动计算 | | 风险分析 | 逐个评估 | Subagent 并行评估 | | Token 占用 | 分析细节占用主上下文 | Subagent 独立上下文 | | 执行效率 | 线性顺序 | 并行 3x 加速 |

步骤 8: 输出技术对接方案

使用 Write 工具创建 docs/02-方案设计/技术对接方案.md

参考 references/output-template.md 模板,填充用户输入数据。文档结构:

  1. 技术概述 - 产品背景、技术目标
  2. 技术栈选择 - 前端、后端、开发工具
  3. 系统架构 - 整体架构、核心模块
  4. 功能可行性评估 - 功能列表与难度、高风险分析
  5. API接口设计 - 规范、核心接口、详细设计
  6. 数据库设计 - 核心表结构、索引
  7. 第三方服务 - 服务清单、成本预估
  8. 非功能性需求 - 性能、安全、可用性
  9. 部署方案 - 部署架构、CI/CD
  10. 项目风险与应对
  11. 开发排期建议 - 阶段划分、人力需求

兜底机制
场景: 无前置文档

如果PRD和原型都不存在,提供快速模式手动输入功能列表。


注意事项
  1. 技术栈推荐应考虑团队现有技术积累
  2. 接口设计遵循RESTful规范
  3. 第三方服务成本需基于实际用量预估
  4. 完整输出模板参见 references/output-template.md

输出质量对比

✅ Good 示例

- 有数据引用:「根据 Q4 数据,留存率从 35% 降至 28%」
- 有验证来源:「数据来源:Google Analytics, 2025-12-01」
- 有明确建议:「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」

❌ Bad 示例

- 模糊结论:「数据表明留存率有所下降」
- 无来源:「根据经验,这个功能很重要」
- 没有行动建议:「留存是个问题」

常见误区 / Red Flags — STOP

出现以下情况立即停止并回溯:

| 误区 | 正确做法 | |------|---------| | 使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论 | 必须基于实际数据和验证 | | 未运行检查就声称已完成 | 先验证,再陈述 | | 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外,时间紧更要严格 | | "这次应该没问题"的想法 | 每次都要重新验证 |


产出质量检查 / Verification Checklist
  • [ ] 前置依赖已满足(输入文档/数据已收集)
  • [ ] 核心步骤已全部执行
  • [ ] 输出文档已生成到 docs/ 目录
  • [ ] 每个判断都有数据/证据支撑
  • [ ] 已推荐 2-3 个后续 skill
⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。

按 MIT 许可原样转载,未经改动 · 在 GitHub 查看 →

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