Requirement Clarifier — AI skill for Claude Code

Requirement Clarifier（需求澄清器）

一个适用于 OpenCode、Claude Code 及所有兼容 OpenCode / Claude Code skill 规范的 AI Agent 的需求澄清 skill。

它帮助开发者把**没法直接开工的需求**——业务方口述、群聊碎片、只写了正常流程的模糊 PRD、自己的产品构想，以及藏在现有 Excel/老系统里没人说得清的规则——变成**边界清晰、每条决定可追溯、可直接落地的开发规格**，并在项目里持续沉淀业务上下文。

不管需求以什么形态进来，出口只有一种：一份挑过漏洞、逐条带溯源标签、需求方签过字的规格文档。

适用平台

本 skill 采用通用 skill 目录结构，兼容以下平台：

• OpenCode
• Claude Code
• 任何支持 SKILL.md + references/ + templates/ + scripts/ 目录结构的 AI Agent 平台

核心能力

能力	说明
需求澄清	接住口述/群聊/模糊 PRD/自有构想等任意形态的原始需求，用盲区清单系统性挑漏洞，把问题变成需求方能回答的选择题，最终输出开发规格 + 确认单。
变更管理	业务中途改需求时，判定变更来源、定位受影响条目、分析返工量，让业务知情拍板。
上下文沉淀	维护 docs/requirements/context.md，积累业务黑话、干系人、系统约束、已确认决定，越用越懂这个业务。
逆向工程	把现有 Excel / 老系统的公式和规则逆向成文档，找规则 owner 验真，用对数回归保证新老系统结果一致。
链路审计	有代码库时，主动审计实体状态 × 操作的组合矩阵，发现守卫缺失、规则未定义等隐患。
证据纪律	所有结论必须贴溯源标签（【业务确认】/【开发拟定】/【假设】），引用可核验，交付前可机检。

一句话：不管需求多不成型，让开发者少被来回折磨，把每次需求对接的成果沉淀成可维护的规格文档。

快速开始

在 Agent 对话中输入：

"业务方说想加一个审批功能，让我理一下需求。"

Agent 会按 skill 指示：

1. 将原始需求归档到 docs/requirements/raw/
2. 对照 docs/requirements/context.md 翻译业务黑话
3. 读取盲区清单，产出可填写的问题清单
4. 你带回业务回答后，生成 docs/requirements/specs/<功能>.md 和最终确认单

工作模式

模式	触发语	输出
A. 新需求澄清	"帮我理一下这个需求"	问题清单 + 开发规格 + 确认单
B. 需求变更	"业务说要改 XX"	影响分析 + 更新规格 + 返工代价确认单
C. 上下文维护	"记一下，'单子'指采购单"	更新 context.md
D. 链路审计	"审计一下 XX 链路有没有坑"	组合矩阵 + 问题清单 + 修复项

完整走查案例

[examples/](examples/) 里有一个可以亲手跑的缩微闭环（逾期提醒）：从一句微信语音原话，到挑漏洞出确认单、验收带脏答案的回执（新需求剥离、"看着办"落为【开发拟定】），最终产出通过机检的开发规格。两个 harness 脚本都能在案例上直接运行验证。

示例

新需求澄清

用户：业务方在群里说"想加一个审批功能，越快越好"，让我把需求整理一下。

Agent（本 skill 触发后）：
1. 把聊天记录归档到 raw/2026-07-14-审批功能-聊天记录.md
2. 对照 context.md 确认"审批"在业务方语境中具体指什么
3. 产出问题清单：
   - 谁能发起审批？谁能审批？谁能看审批记录？
   - 审批不通过时，状态是"驳回"还是"打回修改"？
   - 是否需要支持多级审批？
   - 审批记录要保留多久？
4. 你带回业务回答后，生成 specs/审批功能.md 和确认单

需求变更

用户：业务又说审批通过之后还要再加一个财务复核。

Agent：
1. 先判定变更来源是否与前一轮相同
2. 定位 specs/审批功能.md 中受影响