在行动之前先理解，避免接到任务就瞎干。
一个专为 AI Agent（智能体） 设计的结构化思维框架 Skill。
当用户提出任务、问题或模糊需求时，智能体不再"立刻回复、瞎干、再返工"——而是先经过 7 部分系统化拆解，确保理解准确再行动。
核心理念： 停顿 3 秒，拆解再行动。理解得越清楚，执行得越漂亮。
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│ 用户消息 / 任务 │
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│ ⚡ 停顿 3 秒！
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│ 1️⃣ 核心意图 ── 用户真正想要什么？一句话概括 │
│ 2️⃣ 关键约束 ── 时间、资源、限制条件 │
│ 3️⃣ 隐含需求 ── 用户没明说但重要的 │
│ 4️⃣ 歧义澄清 ── 哪些地方需要确认？ │
│ 5️⃣ 信息缺口 ── 还缺什么信息？ │
│ 6️⃣ 可选方案 ── 2~5 个方案，让用户选（给出一切可能） │
│ 7️⃣ 执行计划 ── 确认后怎么干 │
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│ ✅ 用户确认
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│ 高效执行 │
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不要只看字面意思，要理解深层需求。
用户说"帮我查 X"，可能真正想要的是"了解 X 的决策依据"
列出时间、资源、权限等限制条件，避免提出不可行的方案。
用户没说但重要的——可能是用户自己也没意识到的需求。
关键技巧： 列出 2~5 个可能的理解让用户选，而不是自己猜。
❌ 错误： 自己猜"是那个框架" ✅ 正确：
您说的"框架"可能是： 1. 7 部分需求拆解框架 2. 理解/执行/检索框架 3. WRKFLOW.md 的 6 步工作流 4. 还是别的？
明确列出缺少的具体信息，区分"必须有"和"有了更好"。
至少给出 2~5 个方案，不要只给 3 个！ 打破"3 的魔咒"。每个方案标注推荐度，给出推荐理由。
用户确认后具体的执行步骤、预估时间、依赖条件。
| 场景 | 怎么用 |
|---|---|
| 🗣️ 用户提出任务 | 完整 7 部分拆解 |
| ❓ 用户问问题 | 核心意图 + 歧义澄清 + 可选方案 |
| 🔗 用户分享链接 | 核心意图 + 隐含需求 + 可选方案 |
| 🤷 用户说模糊的话 | 列出 2~5 个理解 + 追问 |
| 🏗️ 复杂任务 | 完整 7 部分 + 详细执行计划 |
## 🎯 7 部分拆解
### 1️⃣ 核心意图
用户想了解某个项目的概况、价值评估或可行性。
### 2️⃣ 关键约束
- 可能需要考虑项目的技术栈、团队背景
- 可能需要对比同类项目
### 3️⃣ 隐含需求
- 用户可能想了解是否值得投入时间/资源
- 用户可能想了解潜在风险
### 4️⃣ 歧义澄清
您说的"看看"是指：
1. 🔍 技术架构分析
2. 💰 商业价值评估
3. ⚖️ 与竞品对比
4. ⚠️ 风险识别
5. 📋 以上全部
### 5️⃣ 信息缺口
- 项目名称/链接
- 关注的重点维度
- 预期用途（学习/投资/参考）
### 6️⃣ 可选方案
A. ⭐⭐⭐⭐⭐ 完整分析（全部维度）
B. ⭐⭐⭐⭐ 快速概览（只给结论）
C. ⭐⭐⭐ 单维度深度分析
### 7️⃣ 执行计划
请先告诉我项目名称和您关注的重点~| 传统方式 | 7 部分框架 |
|---|---|
| 接到任务就开干 ❌ | 先拆解再行动 ✅ |
| 出错了再返工 ❌ | 第一次就做对 ✅ |
| 用户表达不清就猜 ❌ | 系统化追问 ✅ |
| 给 3 个方案（套路） ❌ | 给 2~5 个（灵活） ✅ |
| 忽略深层需求 ❌ | 挖掘隐含需求 ✅ |
- 类型： OpenClaw AgentSkill
- 安装方式：
clawhub install demand-analyzer - 触发： 自动检测用户消息中的任务/问题/模糊表达
- 依赖： 无（纯框架类 Skill，不需要外部 API）
MIT © zcz-user