需求接收助手(sdlc-intent)
SkillDocs & knowledgeDigests and health-checks product requirement documents (PRD). Stage 1 produces a structured digest (roles, concepts, feature map, flow diagrams, state machines) to build shared understanding; stage 2 audits the requirement against a seven-layer defect taxonomy (six in-document consistency layers plus an external-reference layer for missing-content defects) and produces a graded issue report plus a PM clarification checklist. Use when the user shares a requirement/PRD document (Feishu/wiki link or local file) and wants to understand it, prepare for design, or find problems before development. 触发词:需求文档、需求梳理、需求体检、需求评审、产品需求、帮我理解这个需求、PRD digest、requirement audit.
Use 需求接收助手(sdlc-intent) in Claude, ChatGPT or Ahel Desktop
Free. Sign in, add 需求接收助手(sdlc-intent) and connect your AI. About a minute.
Also: Claude Code · Cursor · Codex
Then ask your AI: use the 需求接收助手(sdlc-intent) skill
Details
Instructions available. Your AI can read the instructions. Execution depends on the setup they require.
Account requirements not reviewed. Check the skill instructions before use; Ahel provides instructions and does not run this skill.
No other account needed.
Add Ahel to your AI once: Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex. Then ask it to use this.
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by tscarpe/claude-sdlc-skills in skills/sdlc-intent/SKILL.md and read by Ahel’s review.
两段式:第一段梳理建立对需求的共识理解,第二段体检尽早暴露需求缺陷。梳理是体检的前提——先与用户对齐理解,再找问题。
选择工作流
用户说「评审 / 梳理 / 找问题」时先确认宾语:对象是需求文档才进本 skill;是设计/用例走 sdlc-gate,是技术方案走 sdlc-doubt,是上线配置走 sdlc-config-review。
按用户意图选择分支:
- 用户说「梳理需求 / digest / 理解需求」,或首次给出需求文档 → 只跑【第一段:需求梳理】,跑完暂停
- 用户说「体检 / 需求评审 / 给需求找问题 / review」→ 跑【第二段:需求体检】;若已存在梳理文档(
sdlc/*/intake/digest-*.md)优先复用,不存在则提示先梳理 - 复用梳理文档前强制版本校验:体检本身要重新读取原文,读取后将本次原文的版本/修订时间与梳理文档头「版本」字段比对——一致 → 直接复用;不一致 → 告知用户「原文已从 vX 更新至 vY,梳理文档基于旧版」,建议重梳理(用户明确说沿用才沿用);原文无版本信息时,向用户展示梳理文档的梳理日期,请其确认原文是否有更新
- 用户只给文档未指明 → 两段连跑:梳理完成后暂停,向用户展示摘要并提示「请确认或补充业务理解,完成后说“继续体检”」,得到确认再跑体检
输入读取
- 飞书链接(feishu.cn / doubao.com 的 /docx/、/wiki/):
lark-cli docs +fetch --doc "<URL>" --doc-format markdown(权限不足时向用户说明,不要反复重试) - 原文预处理(v1.2,仅飞书输入;正文与评论读取后执行一次):拉取块级 XML(
lark-cli docs +fetch --doc "<URL>" --doc-format xml --detail with-ids),运行scripts/parse_doc.py产出sdlc/<需求名>/intake/doc-<YYYYMMDD>.json与 media/ 目录(输入提取、命令行、块模型、条款级出处、锚点附加与失败回退详见 references/doc-pipeline.md);doc.json 存在时,梳理/体检出处尽量写到条款级(「详述N·<小节名>」/「详述N·<序数>」);解析失败不阻塞梳理(平台回退文本定位) - 飞书链接在读取正文后必须同步读取评论区:
lark-cli drive +list-comments --url "<URL>" --solved-status all --comment-scope all --need-relation --format json(权限不足时同样只向用户说明一次、不重试,正文流程照常继续) - 评论区是正文的补充信息源,正文外的关键决策/变更说明/答疑常在评论区;评论结论与正文不一致时以最新评论为准。本地文件输入或评论数为 0 时记「无评论」,权限不足记「未读取(原因)」,均如实写入梳理文档头「评论区」字段
- 本地 markdown/text 文件:直接 Read
- 文档内嵌表格已随正文返回;若正文出现
<sheet>/<bitable>引用且与核心流程相关,用 lark-sheets/lark-base 下钻读取(有权限时) - 正文出现内嵌附件块(
<figure ...><source ... token="...">)且为原型/演示文件(html 等)时,必须下载读取:lark-cli docs +media-download --token "<token>" --output <本地路径>——markdown 拉取后附件只剩一个自闭合标签,不下载则原型功能面信息完全缺失(原型有而正文无的功能是体检高价值线索)。html 原型体量大(可达数百 KB),只提取结构(页面/导航/弹窗/字段/操作)入上下文,不全量读取。下载失败记「未读取(原因)」写入梳理文档头「原型附件」字段,同评论区口径不重试。原型结构仅供体检阶段交叉核对,不并入梳理功能地图——梳理仍忠实正文+评论区 - 原文内容(正文 + 评论区 + 原型附件)在后续体检阶段还要反复引用,梳理时先在本地留存原始内容(如
/tmp/下临时文件;评论 JSON、正文 markdown、原型文件分开存放)
第一段:需求梳理
复制此 checklist 跟踪进度:
梳理进度:
- [ ] Step 1: 通读原文,提取角色与术语
- [ ] Step 2: 按 references/digest-template.md 生成 8 区块梳理文档
- [ ] Step 3: 落盘 sdlc/<需求名>/intake/digest-<YYYYMMDD>.md
- [ ] Step 4: 终端展示摘要(含风险分级提议)+ 暂停等待用户确认与分级拍板
Step 2 是核心:读取 references/digest-template.md,严格按模板 8 区块产出,功能地图、流程图、状态机、规则表必须图表化(markdown 表格 + mermaid)。
梳理纪律(违反即返工):
- 忠实转述原文,不评价、不脑补、不优化——评价是体检阶段的事
- 原文缺失的流转/触发/字段,用 🤔 标注,禁止自行补全
- 对模糊内容的个人理解,逐条记入「假设清单」区块(编号 + 原文位置 + 按 X 理解),并标注类型(推断 = 有原文推导链 / 假设 = 无依据拍板)
- §7 关键规则逐条编 FR 号、状态机图每条流转须有原文出处——编号与出处纪律详见 digest-template 标注约定(FR 编号稳定性、ID 命名空间、评论区判定口径均以模板为权威)
Step 3 落盘路径:当前项目 sdlc/<需求名>/intake/ 目录(不存在则创建),文件名 digest-<YYYYMMDD>.md。
Step 4 暂停:展示各区块摘要(尤其 🤔 集中处和假设清单)与风险分级提议——按 references/risk-tiering.md 评分卡给出 A/B/C 提议+影响面命中依据(拿不准从高,降级需附可核对证据),明确说「请确认或补充业务理解,并对风险分级拍板,完成后说“继续体检”」;拍板后将 digest 头「风险分级」的确认改为日期,然后停止等待。
第二段:需求体检
分级路由(Step 1 时判读):读 digest 头「风险分级」字段——A 级全阶段跑(阶段0+阶段1+七层);B/C 级跳过阶段1(视角推导),主会话顺序跑。无该字段(存量文档)= 未分级 = 按 A 级处理并提示补标。判定结果写入体检报告执行摘要首句。分级判定与回写规则见 references/risk-tiering.md。
复制此 checklist 跟踪进度:
体检进度:
- [ ] Step 1: 准备输入(原文 + 梳理文档,含用户补充)+ 分级路由(读 digest 头风险分级,缺失按 A 级)
- [ ] Step 2: 阶段0 参照系构造——按 references/ref-tables.md 产 refs-<日期>.md(可先跑 scripts/scan_refs.py --mode seeds 供料,构表后 --mode verify 校验)
- [ ] Step 3: 阶段1 视角推导(仅 A 级)——按 references/perspectives.md 扇出实现者/测试者推导,产出 D2 候选
- [ ] Step 4: 按 references/dimensions.md 七层维度逐层检查(第 7 层汇流 D1/D2/D3 候选做语义判定)
- [ ] Step 5: 按 references/report-template.md 产出体检报告 + PM 确认清单(命中带来源标注)
- [ ] Step 6: 终端摘要(各级问题数 + 阻断项列表)
- [ ] Step 7: 交互收尾(用户逐条回应后回写梳理文档)
Step 2(阶段0·参照系) 读取 references/ref-tables.md:从梳理产物构造四张参照表(数据字典/指标字典/平行结构矩阵/引用图,按触发特征裁剪),落盘 sdlc/<需求名>/intake/refs-<YYYYMMDD>.md。表中空格、断链、⚠️冲突格即缺失类候选,交给 Step 4 做语义判定;某张表构造不出来本身也是信号,如实记录。可选机械辅助:python3 scripts/scan_refs.py --mode seeds --doc <原文|doc.json>(构表前产断链/并列章节 seed)、--mode verify --doc <原文> --refs <refs.md>(构表后产字段出现位置清单——有录无消的证据义务、机械候选与计数核对);脚本不可用或输入不含时跳过,不阻塞。
Step 3(阶段1·视角推导,仅 A 级) 读取 references/perspectives.md:以实现者/测试者身份执行推导任务(产出数据流草图/断言草稿,缺陷是推导副产品),用 Agent 工具扇出全新上下文子代理(喂料纪律:只喂任务卡+模块切片+相关表行,不喂全文);候选按收敛纪律(反向锚点/不与 D1 重复/待裁决只追问)回主会话,标 D2。
Step 4(七层核对) 读取 references/dimensions.md,按层序检查:概念层最先(术语表是后续所有检查的基准),第 7 层外部参照层最后——汇流阶段0 候选(D1)、阶段1 候选(D2)与本层推导(D3)做语义判定与统一分级。该文件定义了每个检查项的命中标准与严重度;规则类/决策类命中按其「决策类型标注」规则在报告类型列标 C 约束 / H 假设(初判带问号)。
体检纪律:
- 每条命中必须附原文定位(章节名 + 关键引文片段),禁止脱离原文泛泛而谈;缺失类无引文可引时按「全文未见 X」问式(见 report-template 撰写规则)
- 七层维度是启发式锚点而非封闭清单:发现维度外的问题也应记录,标注维度为「补充」
- 严重度从严不从宽:拿不准阻断还是严重时,标高一级并在描述中说明(第 7 层例外见 dimensions.md)
- 冲突不裁决:构表或层间检查撞到的口径冲突一律记命中交 PM 裁决,禁止静默择一
Step 5 读取 references/report-template.md,产出两个文件到 sdlc/<需求名>/intake/:
audit-<YYYYMMDD>.md(五章结构:执行摘要/阻断速览/分层明细/主题关联/状态汇总——唯一的成段文字在执行摘要,其余表格化)pm-checklist-<YYYYMMDD>.md(可直接整篇复制发给产品经理的确认清单)
两个文件产出后,必须按 report-template.md 的「终检」清单核对(统计表重数 / 跨文件计数一致 / 主题组关联核对),通过后才进入 Step 6。
Step 7 交互收尾:引导用户对每条问题回应「问 PM」/「按假设 X 处理」/「忽略」;有结论后将其回写至梳理文档的假设清单,形成共识版。用户不想逐条过时直接结束,不强制。
边界
- 本 skill 只处理需求文档本身,不读代码库、不做技术设计(设计属后续任务)
- 体检只审需求本身的质量,不评估技术方案的合理性(方案合理性属后续技术设计评审范围)
- 一次处理一份需求文档;多份文档时请用户明确主文档
- 产出语言跟随需求文档语言(中文文档产出中文)
Signals
- GitHub stars
- 62
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Item type
- skill
- Key
sdlc-intent- Source
- github.com/tscarpe/claude-sdlc-skills
github.com/tscarpe/claude-sdlc-skills
More in Docs & knowledge
Skill · mattpocock
More in Docs & knowledgecanvas-design
Skill · anthropics
More in Docs & knowledgedoc-coauthoring
Skill · anthropics
More in Docs & knowledgepopups
Skill · coreyhaines31
More in Docs & knowledgewriting-for-agents
Skill · mattpocock
More in Docs & knowledgespec-driven-development
Skill · addyosmani
More in Docs & knowledge