/pm-demand

name: pm-demand
description: |
  Use when:
    已完成 /pm-brainstorm 后，需要系统化收集需求、验证产品想法真伪、分析用户痛点
    用户明确要求"需求调研""需求验证""验证痛点""分析用户痛点"
    用户明确选择跳过 brainstorm，直接进入需求调研
  Do NOT auto-select when:
    用户用自然语言说"我想做一个XX""帮我规划XX产品""帮我设计一下需求"
    → 这些必须先路由到 start-super-pm → pm-brainstorm
  Direct slash-command use is allowed:
    用户显式输入 /pm-demand 时可直接进入，但必须通过前置门禁
allowed-tools:
  - Read
  - Write
  - AskUserQuestion
  - Agent
  - Bash
  - WebSearch
  - mcp__exa__web_search_exa
  - mcp__exa__web_fetch_exa

Preamble (run first)

bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")/../../check-update.sh" 2>/dev/null || true
# 创建需求调研目录
mkdir -p docs/01-需求调研

# 检查是否已有需求调研报告
if [ -f "docs/01-需求调研/需求调研报告.md" ]; then
  echo "⚠️  检测到已有需求调研报告"
  echo ""
  echo "您可以选择："
  echo "A) 查看现有报告"
  echo "B) 重新调研（会覆盖现有报告）"
  echo "C) 补充调研（在现有基础上补充）"
fi

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前置门禁

无论从哪个入口进入，都必须执行前置文档检查：

1. 检查 `docs/01-需求调研/` 中是否有创意方案库（pm-brainstorm 的输出文档） 2. 如果有 → 读取文档，判断是否与当前用户描述的产品相关

• 相关 → 前置已满足，继续执行
• 不相关 → 停止，建议先执行 `/pm-brainstorm`

3. 如果没有 → 检查用户是否明确说"跳过 brainstorm / 直接需求调研 / 已完成头脑风暴"

• 明确跳过 → 继续执行
• 否则 → 停止，建议先执行 `/pm-brainstorm`

不得在门禁不满足时生成需求调研报告。

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跨 Agent 交互规则

当流程要求与用户交互时：

1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion，使用 AskUserQuestion（最佳体验）。 2. 如果当前环境不支持 AskUserQuestion，必须用普通聊天消息提出同样问题。 3. 一次只问一个问题。 4. 提问后必须停止当前回合，等待用户回答（STOP and WAIT）。 5. 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。 6. 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。

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执行流程

所有步骤均为 [MANDATORY]，不得跳过任何步骤。完成当前步骤之前不得进入下一步骤。

步骤 1 [MANDATORY]: 收集产品基础信息

**关键原则**：

• 使用 AskUserQuestion **逐个询问**
• 每个问题清晰、聚焦
• 等待用户回答后再问下一个

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**问题 1: 产品名称**

使用 AskUserQuestion 询问：

> 请问您的产品名称是什么？ > > 💡 提示：例如"每日优鲜"、"小红书"、"微信"

用户输入后，记录到变量 `PRODUCT_NAME`

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**问题 2: 目标用户**

> 目标用户是谁？ > > A) C端用户（个人消费者） > B) B端用户（企业客户） > C) 双边市场（平台模式） > D) 其他（请手动输入） > > 💡 提示：选择后请进一步细化，如"25-35岁一线城市女性"、"中小型餐饮老板"

用户回答后，记录到变量 `TARGET_USER`

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**问题 3: 核心业务目标**

> 您希望达成的核心业务目标是什么？ > > A) 提升收入（如GMV、付费转化） > B) 提升用户规模（如DAU、MAU） > C) 提升用户留存（如复购率、日活） > D) 降低成本（如人力、运营成本） > E) 其他（请手动输入） > > 💡 提示：目标应该可量化，如"3个月内GMV达到100万"

用户回答后，记录到变量 `BUSINESS_GOAL`

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**问题 4: 核心痛点（关键验证）**

> **关键问题**：用户现在面临的最大痛点是什么？ > > A) 效率低下（耗时太长、步骤太多） > B) 体验糟糕（难用、不友好） > C) 成本过高（太贵、负担重） > D) 无法解决（现有方案无法满足需求） > E) 其他（请手动输入） > > 💡 提示：思考"用户为什么需要这个产品，而不是用竞品或维持现状？"

用户回答后，AI 立即进行痛点强度判断：

**痛点验证逻辑**：

如果用户选择 A/B/C/D：

✅ 痛点强度：⭐⭐⭐⭐⭐（强痛点）
💡 理由：用户有明确的痛点，愿意为解决方案付费/花时间

继续收集更多信息...

如果用户选择 E（其他）且描述模糊：

⚠️ 痛点强度：⭐⭐（弱痛点）
💡 建议：痛点不够清晰，可能是伪需求

您可以选择：
A) 继续调研（我需要更深入挖掘痛点）
B) 重新思考产品定位
C) 暂停，我需要更多信息

是否继续？

记录到变量 `USER_PAIN_POINT` 和 `PAIN_INTENSITY`

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**问题 5: 行业赛道**

> 您的产品属于哪个行业赛道？ > > A) 电商零售（生鲜、服装、综合电商等） > B) 社交娱乐（社交、游戏、内容社区等） > C) 企业服务（SaaS、工具、B2B服务等） > D) 金融科技（支付、理财、保险等） > E) 其他（请手动输入） > > 💡 提示：明确的赛道有助于后续市场分析

记录到变量 `INDUSTRY`

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步骤 2: 收集初步需求清单

使用 AskUserQuestion 询问：

> 现在请列出您想到的核心需求（每个需求一行） > > 例如： > - 快速下单 > - 订单追踪 > - 会员体系 > > 💡 提示：输入"完成"结束需求录入

用户逐行输入需求，AI 收集到列表 `REQUIREMENT_LIST`

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步骤 3: 需求真伪验证（快速模式）

对每个需求快速验证（只验证明显的问题）：

AI 对每个需求提问：

> 需求"{需求名称}"是真需求吗？ > > 判断标准： > - 用户愿意为此付费或花时间吗？ > - 这个需求解决了实际痛点吗？ > > A) 是真需求 ✅ > B) 可能是伪需求 ⚠️（请说明原因） > C) 不确定，需要进一步验证

记录验证结果到 `VERIFIED_REQUIREMENTS`

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步骤 3.5: Subagent 并行市场验证（v2.0 新增）

在需求验证完成后，派发 subagent 并行进行市场验证，为主观判断提供数据支撑。

使用 Agent 工具并行派发：

**Subagent 1 - 竞品验证**：

{
  "type": "general-purpose",
  "prompt": "你是一个市场调研专家。请验证以下产品需求的竞品情况。\n\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\n行业赛道: {INDUSTRY}\n核心痛点: {USER_PAIN_POINT}\n需求清单: {VERIFIED_REQUIREMENTS}\n\n搜索工具优先级（必须遵守）：\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~/.claude/skills/anysearch/scripts/ ~/.opencode/skills/anysearch/scripts/ ~/.openclaw/skills/anysearch/scripts/ ~/.cursor/skills/anysearch/scripts/ ~/.anysearch/scripts/ 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 <路径> search \"查询词\" --max_results 5\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\n\n搜索要求：\n1. 搜索该产品领域的竞品信息\n2. 搜索哪些竞品已经解决了类似痛点\n3. 提取竞品关键功能、用户规模、市场表现\n\n输出 JSON 格式：\n{\"dimension\":\"竞品验证\",\"findings\":[{\"competitor\":\"竞品名\",\"features\":\"功能描述\",\"market_position\":\"市场表现\"}]}"
}

**Subagent 2 - 用户声音验证**：

{
  "type": "general-purpose",
  "prompt": "你是一个用户研究员。请验证以下产品需求在用户侧的真实性。\n\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\n目标用户: {TARGET_USER}\n核心痛点: {USER_PAIN_POINT}\n\n搜索工具优先级（必须遵守）：\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~/.claude/skills/anysearch/scripts/ ~/.opencode/skills/anysearch/scripts/ ~/.openclaw/skills/anysearch/scripts/ ~/.cursor/skills/anysearch/scripts/ ~/.anysearch/scripts/ 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 <路径> search \"查询词\" --max_results 5\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\n\n搜索要求：\n1. 搜索目标用户群体对相关痛点的讨论\n2. 搜索：site:zhihu.com OR site:xiaohongshu.com {核心痛点}\n3. 分析用户真实反馈，验证痛点真实性\n\n输出 JSON 格式：\n{\"dimension\":\"用户声音\",\"findings\":[{\"source\":\"来源\",\"quote\":\"用户原话\",\"pain_point\":\"对应痛点\"}]}"
}

**Subagent 3 - 市场规模验证**：

{
  "type": "general-purpose",
  "prompt": "你是一个行业分析师。请评估以下产品的市场机会。\n\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\n行业赛道: {INDUSTRY}\n\n搜索工具优先级（必须遵守）：\n1. 首选 AnySearch：先定位 anysearch_cli.py（检查 ~/.claude/skills/anysearch/scripts/ ~/.opencode/skills/anysearch/scripts/ ~/.openclaw/skills/anysearch/scripts/ ~/.cursor/skills/anysearch/scripts/ ~/.anysearch/scripts/ 或 which anysearch_cli.py），找到后 Bash 调用 python3 <路径> search \"查询词\" --max_results 5 --domain finance --sub_domain finance.cn_stock\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch，并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\n\n搜索要求：\n1. 搜索该行业市场规模数据\n2. 搜索：{INDUSTRY} 市场规模 2026\n3. 分析市场增长潜力\n\n输出 JSON 格式：\n{\"dimension\":\"市场规模\",\"findings\":[{\"metric\":\"指标\",\"value\":\"数据值\",\"source\":\"来源\"}]}"
}

**等待所有 subagent 完成**，将结构化结果整合到需求调研报告中。

**优化说明**：

• 优化前（v1）：主 agent 串行搜索，搜索结果占用上下文
• 优化后（v2）：subagent 并行搜索，主 agent 只处理结构化结果
• 效率提升：搜索耗时从 ~3 分钟降至 ~1 分钟，Token 节省约 70%

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步骤 4: 生成需求调研报告

使用 Write 工具创建 `docs/01-需求调研/需求调研报告.md`：

# 需求调研报告

## 一、产品基础信