--- title: "产品与项目参考：OpenRequirementsAI - 产品与项目 | 思行致远" canonical: "https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-library/product-project/skill-library-product-project-openrequirementsai/" dateModified: "2026-06-30" datePublished: "2026-06-30" --- 打开 AI·外脑目录 AI·外脑 [返回专栏首页](https://siyuanailab.com/knowledge/) × 站内搜索 ⌕ 主要栏目 - [AI 核心概念](https://siyuanailab.com/knowledge/ai-core/) - [工作流](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) - [工具配置与选型](https://siyuanailab.com/knowledge/toolkits/) - [信源与标准](https://siyuanailab.com/knowledge/sources/) - [场景案例 待开发](https://siyuanailab.com/knowledge/scenarios/) - [职业与能力](https://siyuanailab.com/knowledge/career/) 专题 - [从这里开始](https://siyuanailab.com/knowledge/start/) - [获取与安装](https://siyuanailab.com/knowledge/install/) - [建设日志](https://siyuanailab.com/knowledge/ops/) [工作流子目录](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/) 基础设施层 - [浏览器自动化 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/browser-automation/) - [MCP 工具 **5**](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/infrastructure/mcp-tools/) - 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关键模块：单个 `SKILL.md` 内定义触发、输入类型、7 个 analyst prompt、报告结构、confidence/severity 规则、pipeline JSON 和 diff mode。 - 调用链路：requirements file/text -> parse -> 7 analysts -> findings/business stories/scenarios -> aggregate -> md/html/json report。 - 输入输出：输入是需求材料；输出是缺陷清单、场景、故事、glossary 和报告文件。 - 核心依赖：Claude Code/Cowork/Claude.ai，Claude Code 下可用 Agent、Read、Write、Edit、Bash 等工具。 ## 为什么值得参考 它把“需求评审”从泛泛建议变成了固定检查维度，每个角色只看一种缺口，最后再聚合。这种结构非常适合改造成内部 PRD 质检 Skill，因为每条 finding 都有 confidence、severity、recommendation 和所属原则。 ## 为什么不建议直接套用 当前仓库核心实现几乎都在 `SKILL.md`，包含大量角色提示词，工程边界比较薄。它会写报告文件，落点和覆盖策略要先确认。并行 subagent 结果可能重复或互相矛盾，需要人工判断。需求涉及商业机密时，不应直接粘到无合规保障的环境。 ## 如何改造成自己的版本 保留 DeFOSPAM 七维框架，但把输出改成你的 PRD 审核表：P0 blocking、P1 clarify、P2 improve。减少角色人格描述，增加可机器校验的 finding schema。把 HTML 报告设为可选，默认先生成 Markdown 和 JSON，便于进入项目评审流。 ## 适用场景 - PRD、用户故事、需求说明的质量评审。 - 测试人员从需求生成场景和预测检查。 - CI/pre-commit 中做轻量需求检查。 ## 不适用场景 - 需求本身还没有业务上下文。 - 涉密需求不能进入外部模型。 - 想让 AI 代替 PO/BA 做最终需求决策。 ## 参考信息 - 原项目：[OpenRequirementsAI](https://github.com/AgenticTesting/OpenRequirementsAI) - 作者：AgenticTesting - 相关概念：[[需求评审]]、[[Specification by Example]] - 相关卡片：保守留空 ## 参考对象信息 **名称：**OpenRequirementsAI **作者：**AgenticTesting **链接：**[https://github.com/AgenticTesting/OpenRequirementsAI](https://github.com/AgenticTesting/OpenRequirementsAI) ## 适用场景与行动 **场景：**Skill 参考库 / 产品与项目 **适合谁：**关注 AI 工作流、Skill 生产和 Agent Building 的读者 **下一步：**先阅读边界说明，再判断它是否适合改造成自己的产品与项目流程。 当前内容按公开来源和已审核草稿整理，只作为工作流理解与方法论参考。 涉及客户数据、外部平台、会议记录和业务系统的场景，必须保留人工确认与授权边界。 [上一张：产品与项目参考：oh my pm](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-library/product-project/skill-library-product-project-oh-my-pm/) [下一张：产品与项目参考：product management ai agents](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-library/product-project/skill-library-product-project-product-management-ai-agents/) [返回当前分类](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/skill-library/product-project/) [返回工作流专栏](https://siyuanailab.com/knowledge/workflows/)