需求四层拆解卡

SkillAI & models

Four-layer needs decomposition card. Many teams, upon hearing user input, immediately break it down into features. This card forces the team to first separate "what the user said" from "what the user is actually stuck on." Based on "AI rebuild

Available today. Use it from your connected AI after setup.

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Then ask your AI: use the 需求四层拆解卡 skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills in skills/p0c-needs-decomposer/SKILL.md and read by ahel’s review.

一句话定位

把一条用户原话,逐层拆到表达、场景、处境、代价四层,找到真正该解决的问题。

何时触发

  • 用户提出了一个需求,团队准备直接进入方案讨论
  • 需要区分"用户说的"和"用户真正需要的"
  • 需求评审时发现只有表达层,缺少深度

输入

用户的原始表达(一句话或一段话)。

示例输入

"希望自动把消费分类做得更准"

输出

四层拆解结果 + 问题重定义 + 方案方向建议。

四层拆解

Layer 1: 表达层(用户原话是什么)

任务:原汁原味记录用户的表达,不加工、不翻译、不推断。

输出格式

用户原话: "..."
表达方式: [direct/indirect/complaint/wish/compliment]
表达场景: [where/when/how this was expressed]

Layer 2: 场景层(问题发生在什么时候、哪一步、和谁有关)

任务:描绘问题发生的具体场景,包括时间、地点、角色、流程位置。

输出格式

时间节点: [when it happens]
地点/界面: [where it happens]
涉及角色: [who is involved]
流程位置: [which step in the workflow]
频率: [how often]

Layer 3: 处境层(他为什么在这里被困住,谁在补位,谁在党底)

任务:探索用户被困住的深层原因,找出系统性缺失和隐性代价。

输出格式

被困原因: [why the user is stuck]
系统缺失: [what the system fails to provide]
补位角色: [who is filling the gap]
党底角色: [who bears the cost]
隐性劳动: [unseen work being done]

Layer 4: 代价层(如果系统不接住,这个人会持续损失什么)

任务:量化用户因此承受的持续损失,包括可见和不可见的。

输出格式

时间代价: [minutes/hours per occurrence]
金钱代价: [direct cost]
情绪代价: [frustration/anxiety/shame/etc]
机会代价: [what they miss out on]
长期损失: [churn/disengagement/etc]

综合输出格式

needs_decomposition:
  input: "用户原始表达"

  layer1_expression:
    verbatim: "用户原话"
    expression_type: "direct/indirect/complaint/wish/compliment"
    context: "表达场景"

  layer2_scenario:
    timing: "时间节点"
    location: "地点/界面"
    roles: ["涉及角色"]
    workflow_step: "流程位置"
    frequency: "频率"

  layer3_situation:
    stuck_reason: "被困原因"
    system_gap: "系统缺失"
    filler_role: "补位角色"
    bearer_role: "党底角色"
    hidden_labor: "隐性劳动"

  layer4_cost:
    time_cost: "时间代价"
    money_cost: "金钱代价"
    emotion_cost: "情绪代价"
    opportunity_cost: "机会代价"
    long_term_loss: "长期损失"

  reframed_problem:
    original: "用户表面上说的"
    actual: "真正该解决的"
    why_different: "为什么不同"

  solution_direction:
    dont_do: "不要做的(表达层方案)"
    should_do: "该做的(处境层方案)"
    key_metric: "怎么证明做对了"

快速使用法

  1. 把一条需求写在白板/文档最上面
  2. 要求团队逐层补全四层内容
  3. 任何一层说不出来,先不要进入方案讨论

示例:完整走一遍

原始需求

"希望自动把消费分类做得更准"

四层拆解

层次内容
表达层用户说"不想每次都手动改分类"
场景层通常发生在下班后、睡前或月底对账时,想快速看懂钱花去了哪里
处境层他并不只是嫌麻烦,而是本来就对支出有点失控感;一旦分类不断出错,他还得重新回忆每笔钱为什么花,越改越想逃避
代价层如果产品长期接不住,用户失去的不只是几次修正动作,而是对财务状况的掌握感,最后很可能直接放弃记账

重定义

  • 不要做:只是提高分类准确率
  • 该做:帮助用户重新建立生活秩序感
  • 关键指标:不是"分类准确率",而是"月底对账时的焦虑程度下降"

常见误判

  • 只有表达层:变成功能愿望清单
  • 只有场景层:误把麻烦当成真问题
  • 缺少处境层:无法区分"想要更快"和"真的困扰"
  • 缺少代价层:无法判断优先级

一句判断

如果一条需求说不清处境和代价,它通常还不够成熟。

Signals

GitHub stars
46
Last commit
Sep 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
p0c-needs-decomposer
Source
github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills