需求考古五步法
SkillAI & modelsThe five-step requirements archaeology method. Requirements as stated by users are just the tip of the iceberg; real requirements are often buried in historical decisions, organizational structures, and business evolution. This Skill teaches you how to dig up deep requirements.
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What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills in skills/p0d-needs-archaeologist/SKILL.md and read by ahel’s review.
一句话定位
用户说出来的需求是最新的土壤层,真正的需求往往埋在历史决策、组织结构和业务演化中。用考古的方法一层层挖下去。
何时触发
- 表面需求和深层问题明显不匹配
- 用户自己也说不清楚到底想要什么
- 需要理解业务的历史演化和组织约束
- 多个利益相关者的需求相互矛盾
输入
一个需求线索 + 可获取的业务背景信息。
示例输入:
场景: 客户成功团队反馈说"客户总是说系统不好用,但具体哪里不好用又说不清楚"
背景: SaaS 企业软件,客户续费率下降
输出
五步考古结果 + 深层需求报告 + 历史约束分析。
五个步骤
Step 1: 现状层挖掘(描绘当前的"正常"是什么)
任务:不要立刻分析问题,先描绘当前的"正常状态"是什么。
关键问题:
- 现在大家都是怎么做的?
- 这个"正常"是从什么时候开始的?
- 谁定义了这个"正常"?
输出格式:
当前正常状态:
process: "现在的流程是什么"
roles: ["涉及角色及其行为"]
artifacts: ["产出的文档/数据/交付物"]
when_started: "什么时候开始的"
who_defined: "谁定义的这个正常"
Step 2: 历史层追溯(这个"正常"是怎么来的)
任务:追溯当前流程的历史演化,找出"为什么会变成这样"。
关键问题:
- 之前是怎么做的?为什么改了?
- 这个改变是因为什么事件/决策/人员变动?
- 当时的选择在当时是否合理?
输出格式:
历史演化:
previous_state: "之前是什么"
trigger_event: "什么事件导致改变"
decision_maker: "谁做的决定"
decision_context: "当时的约束和信息"
was_reasonable_then: "当时是否合理"
Step 3: 约束层识别(是什么让大家不能做更好)
任务:识别当前流程背后的约束条件,找出"为什么大家都知道不好但还在这么做"。
关键问题:
- 是什么组织结构/制度/技术/人员约束导致了现状?
- 如果这些约束消失,大家会怎么做?
- 这些约束是硬性的还是软性的?
输出格式:
约束条件:
organizational: ["组织结构约束"]
procedural: ["流程/制度约束"]
technical: ["技术约束"]
human: ["人员/能力约束"]
hard_vs_soft: "哪些是硬性约束,哪些是软性约束"
if_removed: "如果消失会怎么做"
Step 4: 失败层分析(之前尝试过什么,为什么没成功)
任务:查找之前解决这个问题的尝试,分析失败原因。
关键问题:
- 之前有没有人尝试解决过?怎么做的?
- 为什么没成功?是方案问题、执行问题还是时机问题?
- 那些失败留下了什么遗产(负面印象、防御机制)?
输出格式:
历史尝试:
attempts:
- what: "尝试了什么"
how: "怎么做的"
why_failed: "失败原因"
legacy: "遗留影响"
collective_memory: "团队对这个问题的共同记忆是什么"
defense_mechanism: "有没有因此产生的防御机制"
Step 5: 深层需求层提取(真正要解决的是什么)
任务:综合前四层,提取真正的深层需求。
关键问题:
- 如果所有约束都消失,用户真正想要的是什么?
- 这个深层需求是否能够被产品化?
- 如果解决了这个,表面的问题是否自然消失?
输出格式:
深层需求:
surface_problem: "表面问题"
deep_need: "真正的需求"
why_hidden: "为什么被埋住"
productizable: "能否被产品化"
if_solved: "解决后表面问题会怎么变"
综合输出格式
needs_archaeology:
input: "原始线索"
background: "业务背景"
step1_current:
normal_state: "当前正常状态"
roles: ["角色"]
artifacts: ["产出物"]
origin: "起源"
definer: "定义者"
step2_history:
previous: "之前状态"
trigger: "触发事件"
decision: "决策"
context: "当时约束"
was_reasonable: "当时是否合理"
step3_constraints:
organizational: ["组织约束"]
procedural: ["流程约束"]
technical: ["技术约束"]
human: ["人员约束"]
hard_soft: "硬软性分析"
step4_failures:
attempts: ["尝试列表"]
legacy: "遗留影响"
defense: "防御机制"
step5_deep_need:
surface: "表面问题"
deep: "深层需求"
hidden_reason: "为什么被埋住"
productizable: "能否产品化"
cascade_effect: "解决后的连锁效应"
recommendation:
approach: "建议方法"
risks: ["风险"]
stakeholders: ["需要拉通的人"]
quick_wins: ["可以先做的小胜利"]
快速使用法
- 找一个具体的需求线索(不要抽象)
- 逐层走完五步
- 每一步都要找到具体证据,不要靠推断
- 第五步的结论要能解释第一步的"正常"为什么会导致问题
示例:完整走一遍
线索:
"客户总是说系统不好用,但具体哪里不好用又说不清楚"
考古结果:
| 层次 | 发现 |
|---|---|
| 现状层 | CS 团队每月打电话回访,客户说"还行",但续费时却说"要考虑"。这个"还行"是 CS 团队定义的正常。 |
| 历史层 | 3 年前产品简化了界面,但把高级功能藏得更深了。当时的决策是"降低新手难度"。 |
| 约束层 | 产品团队不能改界面(因为上次改版被老用户抗议),CS 团队不能说"产品不好"(KPI 是续费率)。 |
| 失败层 | 1 年前尝试做过"用户成功指南",但没人看,因为内容是产品写的,不是用户语言。 |
| 深层需求 | 客户真正想要的不是"更好用的界面",而是"能让他们在内部证明产品价值的证据"——他们需要向老板解释为什么买这个。 |
重定义:
- 表面需求:"改进界面易用性"
- 深层需求:"提供价值证明工具,帮助客户在组织内部推广"
- 方法:不改界面,增加"成功案例生成器"和"价值报告自动化"
常见误判
- 急于分析:还没描绘清楚"正常"就开始批判
- 忽视历史合理性:当时的决策在当时可能是合理的
- 忽视失败遗产:之前的失败可能留下了防御机制
- 深层需求过大:提取出来的深层需求可能超出产品能力范围
一句判断
用户说出来的需求是最新的土壤层,真正的需求往往埋得更深。
Signals
- GitHub stars
- 46
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
p0d-needs-archaeologist- Source
- github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills