需求澄清助手

技能简介

该技能用于在任务描述不完整时，向用户提出关键澄清问题，避免基于错误假设开始工作。它通过结构化流程判断需求是否充分，并以最小问题集获取必要信息。

业务背景

在需求模糊时主动拦截，防止团队基于错误理解开工返工。通过结构化诊断快速锁定目标、标准、范围等关键缺口，用封闭式提问替代开放式扯皮，显著缩短需求确认周期，降低沟通成本与项目风险。

落地案例：产品经理说

能做什么

• 自动检测需求中的模糊点（目标、完成标准、范围、约束、环境、安全）
• 生成1-5个高优先级问题，消除主要歧义分支
• 提供多选选项和默认值，降低用户回答成本
• 支持快速回复格式（如defaults或1a 2b）
• 在获得确认前阻止执行可能错误的工作

使用说明

安装指令：该技能无需安装，由系统显式调用，不可自动触发。

使用步骤：

1. 当收到任务请求后，先评估是否存在以下未明确项：目标定义、完成标准、范围边界、技术约束、运行环境、回滚方案
2. 若存在多种合理解读，判定为”描述不充分”
3. 构造1-5个必答问题，优先使用多选形式，标注推荐选项
4. 暂停所有执行操作，等待用户回复
5. 收到答案后，用1-3句话复述确认，再开始实际工作

输入与输出

见下方输入与输出表格。

风险提示

• 禁止在关键问题未答复前执行命令或修改文件
• 避免提出可通过快速查阅代码/配置自行解答的问题
• 不要以开放式提问替代封闭式多选
• 用户要求跳过时，必须列出假设清单并获得书面确认

来源信息

原始链接：https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/lc0rp/ask-questions-if-underspecified/SKILL.md
来源类型：GitHub 开源技能文档