Product Insight
执行模式
| 模式 | 触发条件 | 数据源 | 深度 | 产出 |
|---|---|---|---|---|
| 首次分析 | SHA 为空 | 文档+源码+社区 | 深度全面 | 5-10 Issue |
| 增量分析 | SHA 已存在 | Releases+Issues | 快速聚焦 | 1-3 Issue |
模式一:首次分析(深度调研)
目标:建立对竞品的全面认知,理解架构、能力、用户痛点。
Phase 1: 官方文档解读(必需)
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1. README.md - 产品定位、核心价值、快速开始 2. 官方文档 - docs/ 目录(如果存在) 3. 架构文档 - ARCHITECTURE.md, DESIGN.md 等 4. API 文档 - API 路由、数据模型
Phase 2: 核心源码解读(必需)
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1. 目录结构 - 了解代码组织方式 mcp__zread__get_repo_structure(owner, repo, "/") 2. 核心模块 - 根据产品定位选择: - AI Agent 系统: agent/, router/, llm/ - 数据存储: store/, database/, models/ - API 层: api/, routes/, handlers/ - 配置系统: config/, settings/ 3. 关键文件解读 - 使用 mcp__zread__read_file 或 GitHub get_file_contents - 找到"核心逻辑"文件(通常在 src/, lib/, core/ 等目录) - 读取主要接口、数据结构、算法实现 - 理解技术栈和架构模式
Phase 3: 用户痛点挖掘(必需)
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1. Issues - 最新 90+ 个(分 3 页) mcp__plugin_github_github__list_issues(state=open, limit=30, page=1) mcp__plugin_github_github__list_issues(state=open, limit=30, page=2) mcp__plugin_github_github__list_issues(state=open, limit=30, page=3) 分类统计: - bug: 功能缺陷、崩溃、性能问题 - enhancement: 功能请求、改进建议 - documentation: 文档问题 2. Releases - 最新 10 个 mcp__plugin_github_github__list_releases(limit=10) - 版本演进方向 - 官方重视的功能 3. 社区讨论(可选) - 热门 Issue 的评论 - Discussion 板(如果有的话)
Phase 4: 能力矩阵与价值三问
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1. 构建能力矩阵(对比) 2. 对每个差距进行价值三问 3. 按价值密度排序 4. 筛选 Top 5-10 候选
模式二:增量分析(快速聚焦)
目标:快速了解新增变化,判断是否需要更新认知。
数据收集(轻量级)
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1. 最新 Releases - 自上次 SHA 后的新版本 mcp__plugin_github_github__list_releases() 2. 新增 Issues - 自上次 SHA 后的新 issue mcp__plugin_github_github__list_issues(sort=comments, order=desc) 3. 核心:识别变化模式 - 新功能 vs bug fix - 方向性变化 vs 迭代优化
快速判断
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- 如果只是 bug fix / 小优化 → 无需产出 Issue - 如果有新功能方向 → 进入价值三问 - 如果有架构变化 → 更新能力矩阵
通用步骤(两种模式都适用)
Step A: DivineSense 能力扫描
bash
./.claude/skills/product-insight/scripts/scan.py summary
Step B: 构建差距矩阵
| 功能领域 | 竞品 | DivineSense | 差距分析 |
|---|---|---|---|
| (待填充) |
Step C: 价值三问
| 阶段 | 问题 | 输出 |
|---|---|---|
| Q1 | 解决了什么痛点? | 这不仅是[X],而是【Y模式】 |
| Q2 | 为什么有价值? | 主要价值:效率/成本/可能性 |
| Q3 | 能否更好实现? | 利用我们的[优势]实现[价值] |
Step D: HITL 确认
此时才询问用户,展示能力矩阵差距,确认优先级。
Step E: 批量产出 Issue
筛选标准:
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价值密度 = 用户需求 × 我们优势 × 实现成本 强制分类: P0 (核心差异化) ≤ 3 个 P1 (重要增强) ≤ 5 个 P2 (未来考虑) ≤ 2 个
输出格式
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╔════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ 📊 执行摘要 ║ ╠════════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ 分析范围: [竞品] @ SHA (+N commits) ║ ║ 核心发现: [一句话总结] ║ ║ 战略建议: 做 X / 不做 Y / 差异化 Z ║ ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝ ╔════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ 🎯 战略建议 ║ ╠════════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ P0 (核心差异化): ║ ║ • [功能] - 利用[优势]实现[价值] ║ ║ P1 (重要增强): ║ ║ • [功能] - 用户强需求 ║ ║ 不做: ║ ║ • [功能] - [理由] ║ ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝ ╔════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ 🔄 下一步 ║ ╠════════════════════════════════════════════════════════════╣ ║ 对选中功能进行深度技术调研: ║ ║ /idea-researcher [功能名称] ║ ╚════════════════════════════════════════════════════════════╝
快捷指令
| 指令 | 行为 |
|---|---|
| "完整分析" | 首次对标,全面扫描(5-10 Issue) |
| "增量分析" | 基于已有状态,只看新增内容 |
| "快速分析" | 跳过 HITL,直接输出战略建议 |
| "跳过 X" | 跳过某个数据源(当 MCP 不稳定时) |
| "总结" | 当前阶段总结 |
故障排查
| 问题 | 原因 | 解决方案 |
|---|---|---|
| MCP 工具 JSON-RPC 错误 | MCP 服务器连接断开 | 继续 Skill,会自动降级到 gh CLI |
| 分析中断 | 会话超时或工具失败 | 重新触发 Skill,状态已保存 |
| 状态文件损坏 | JSON 格式错误 | 删除 state.jsonl,重新 init |
输出说明
- •洞察报告:输出到对话(实时),可选择保存到
docs/research/benchmark/report-YYYYMMDD.md - •GitHub Issue:显示预览,询问用户是否创建(不自动创建)
- •状态更新:自动写入
docs/research/benchmark/state.jsonl - •能力矩阵:通过
scripts/scan.py实时扫描 DivineSense 项目
辅助脚本
bash
# 状态管理 ./.claude/skills/product-insight/scripts/state.py summary ./.claude/skills/product-insight/scripts/state.py query openclaw_sha # 能力扫描 ./.claude/skills/product-insight/scripts/scan.py summary ./.claude/skills/product-insight/scripts/scan.py has "pattern"
参考文档
| 文档 | 内容 |
|---|---|
| REFERENCE.md | 价值三问详细方法论 |
| ADVANCED.md | HITL 交互设计 |
| templates/issue.md | Issue 模板 |