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需求启发方法学Skill elicitation-methodology

这个技能是需求启发方法学的中心技能，用于选择启发技术、编排工作流程、应用LLMREI模式以及配置自主级别。适用于从利益相关者收集需求、进行启发会话或准备需求规格的场景。关键词：需求启发、技术选择、工作流程编排、LLMREI模式、自主级别配置、利益相关者需求、需求收集。

需求分析 0 次安装 0 次浏览 更新于 3/11/2026

name: 需求启发方法学 description: 需求启发的中心技能。提供技术选择、编排指导、LLMREI模式和自主级别配置。在收集利益相关者需求、进行启发会话或准备需求规格时使用。 allowed-tools: Read, Glob, Grep, Write, Skill, Task

需求启发方法学

需求启发方法学、技术选择和工作流程编排的中心枢纽。

何时使用此技能

关键词： 需求收集、启发、利益相关者需求、需求发现、用户需求、功能请求、访谈、需求会话

在以下情况调用此技能：

  • 开始新的需求启发工作
  • 选择合适的启发技术
  • 编排多源启发
  • 配置AI辅助的自主级别
  • 理解LLMREI访谈模式

快速决策树

场景 推荐方法
有利益相关者访谈 使用 interview-conducting 技能
有文档/PDF挖掘 使用 document-extraction 技能
独自工作，需要视角 使用 stakeholder-simulation 技能
需要领域知识 使用 domain-research 技能
检查完整性 使用 gap-analysis 技能
准备规格 使用 /export 命令

启发技术

1. 利益相关者访谈（LLMREI模式）

AI主导的访谈，使用研究支持的提示策略。

何时使用：

  • 直接访问利益相关者
  • 复杂领域需要探索
  • 需要捕获隐性知识

技术参考： 参见 references/llmrei-patterns.md

2. 文档提取

从现有文档挖掘需求。

何时使用：

  • 现有需求文档
  • 会议记录
  • 监管文档
  • 竞争对手分析

委托给： document-extraction 技能

3. 利益相关者模拟

为独立需求工作模拟多角色。

何时使用：

  • 无直接利益相关者访问时工作
  • 需要多样化视角
  • 验证完整性

委托给： stakeholder-simulation 技能

4. 领域研究

MCP驱动的研究获取领域知识。

何时使用：

  • 不熟悉的领域
  • 需要行业标准
  • 竞争分析
  • 技术约束

委托给： domain-research 技能

自主级别

引导模式（人在环）

autonomy: guided
behavior:
  - AI建议问题，人类批准
  - 每个需求单独验证
  - 人类控制访谈流程
  - 最大透明度
use_when:
  - 敏感或受监管领域
  - 学习启发过程
  - 高风险需求

半自主模式

autonomy: semi-auto
behavior:
  - AI以检查点进行访谈
  - 人类验证需求批次
  - 定期进度审查
  - 速度与控制平衡
use_when:
  - 标准启发项目
  - 中等领域复杂度
  - 信任AI能力

完全自主模式

autonomy: full-auto
behavior:
  - 完整端到端启发
  - 人类仅审查最终输出
  - 最大效率
  - AI处理所有决策
use_when:
  - 良好理解的领域
  - 时间压力
  - 初步发现

工作流程编排

标准发现工作流程

1. 上下文收集
   ├── 加载任何现有业务上下文
   ├── 识别可用源（利益相关者、文档等）
   └── 选择自主级别

2. 多源启发
   ├── 访谈（如果利益相关者可用）
   ├── 文档提取（如果文档可用）
   ├── 领域研究（MCP查询）
   └── 利益相关者模拟（如果独自模式）

3. 综合
   ├── 整合所有源的需求
   ├── 移除重复
   ├── 按类型分类（功能、非功能、约束）
   └── 应用MoSCoW优先级

4. 验证
   ├── 差距分析
   ├── 完整性检查
   ├── 冲突检测
   └── INVEST评分

5. 输出
   ├── 保存到 .requirements/{domain}/
   ├── 生成摘要报告
   └── 准备规格导出

输出格式

预规范需求

# .requirements/{domain}/requirements.yaml
id: REQ-SET-{number}
title: "{Domain} 需求"
domain: "{domain-name}"
elicitation_date: "{ISO-8601日期}"
autonomy_level: "{guided|semi-auto|full-auto}"

sources:
  - type: interview|document|simulation|research
    reference: "{source-identifier}"
    timestamp: "{ISO-8601日期}"

requirements:
  - id: REQ-{number}
    text: "{requirement statement}"
    source: "{source-type}"
    source_ref: "{specific-reference}"
    priority: must|should|could|wont
    category: functional|non-functional|constraint|assumption
    confidence: high|medium|low
    validation_status: pending|validated|rejected

gaps_identified:
  - category: "{requirement-category}"
    description: "{what's missing}"
    severity: critical|major|minor

metadata:
  total_sources: {number}
  total_requirements: {number}
  gap_count: {number}
  ready_for_specification: true|false

导出选项

启发后，需求可以导出到各种规格格式：

/requirements-elicitation:export --to canonical  # 规范格式
/requirements-elicitation:export --to ears       # EARS模式格式
/requirements-elicitation:export --to gherkin    # Gherkin/BDD格式

相关技能

  • interview-conducting - 详细LLMREI访谈模式
  • document-extraction - 文档挖掘技术
  • stakeholder-simulation - 角色模拟
  • gap-analysis - 完整性检查
  • domain-research - MCP研究协调

参考

  • references/llmrei-patterns.md - LLMREI提示策略
  • references/technique-matrix.md - 技术选择指导
  • references/autonomy-levels.md - 详细自主配置

最后更新： 2025-12-26