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konglong87
pm-tech

Use when: 需要与技术团队对接技术方案、评估技术可行性、制定技术架构、评估第三方服务 Do NOT use when: 技术方案已由技术团队确定、仅需功能描述无需技术评估

Overview

Publisherkonglong87
RepositorysuperPM
Skill namepm-tech
Stars
86
Forks
8
Bundled files
1
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 1 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by konglong87 on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Pm Tech AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/konglong87/superPM/tree/main/skills/02-solution-design/pm-tech
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/konglong87/superPM.git /tmp/superPM
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/superPM/skills/02-solution-design/pm-tech .claude/skills/pm-tech
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Pm Tech in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Pm Tech on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Pm Tech is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

Preamble (run first)

bash
echo "📊 正在检查前置文档..."
if [ -f "docs/02-方案设计/PRD产品需求文档.md" ]; then
  echo "✅ PRD文档 - 已找到"
else
  echo "⏳ PRD文档 - 未找到"
fi
if [ -f "docs/02-方案设计/原型设计方案.md" ]; then
  echo "✅ 原型设计方案 - 已找到"
else
  echo "⏳ 原型设计方案 - 未找到"
fi

写入时边界

只讨论时不写文件,启动检查不创建目录。用户要求保存产物时,先确认当前产品、精确输出路径及已有文件的覆盖/追加选择;确认后仅在实际 Write 前创建该输出文件的父目录。完整安装可参见 skills/_shared/artifact-policy.md,单独安装本 skill 也按本段执行。


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。

执行流程

步骤 1: 确定技术对接范围

使用 AskUserQuestion 询问:

您需要哪方面的技术对接支持?

A) 整体技术方案(技术栈、架构、第三方服务) B) 功能可行性评估(评估功能实现难度) C) 接口设计(API接口规划) D) 性能与扩展性(性能要求、扩展方案) E) 其他(请手动输入)

💡 提示:产品规划→整体方案,功能设计→可行性评估,技术评审→接口设计

记录到变量 TECH_SCOPE


步骤 2: 读取前置数据

必需文档:PRD产品需求文档、原型设计方案(需其一) 可选文档:MVP方案、需求调研报告

如果 PRD 不存在:

⚠️ 未找到 PRD 文档

您可以选择: A) 执行 /pm-docs 生成 PRD B) 使用 MVP 方案作为输入 C) 手动输入功能需求(快速模式)


步骤 3: 提取关键需求

从 PRD 提取:功能列表、非功能需求(性能/安全/兼容性)、数据需求 从原型设计提取:交互流程、页面复杂度


步骤 4: 技术方案设计

4.1 技术栈推荐

基于产品需求,推荐以下技术栈:

前端:方案A React+TS+Ant Design / 方案B Vue3+TS+Element Plus / 方案C 小程序原生 后端:方案A Java+Spring Boot+MySQL / 方案B Node.js+Express+MongoDB / 方案C Python+Django+PG / 方案D Go+Gin+MySQL

选择依据:团队熟练度、项目规模、性能要求、开发周期

A) 使用推荐方案 B) 需要调整 C) 已有技术栈约束

4.2 架构设计

📐 推荐架构方案:

  • 前端层 → 接入层(Nginx) → 应用服务层 → 数据层
  • 核心模块:用户服务、业务服务、数据服务

A) 架构合理,继续 B) 需要调整 C) 我有其他想法


步骤 5: 功能可行性评估

5.1 逐个功能分析

对每个核心功能提交以下评估:

📋 {功能名称}

  • 技术实现:前端方案、后端方案、数据存储、第三方依赖
  • 难度:⭐简单 / ⭐⭐中等 / ⭐⭐⭐复杂
  • 风险:{风险点}
  • 建议周期:{预估时间}

A) 继续评估下一个 B) 需要调整这个功能 C) 查看所有评估结果

5.2 高风险功能识别

⚠️ 高风险功能汇总:列出风险项及缓解方案(替代方案/分阶段/引入第三方)

A) 接受推荐方案 B) 需要进一步讨论 C) 调整功能需求降低风险


步骤 6: 接口设计

6.1 核心API规划

🔌 核心API接口:

用户模块:POST /api/auth/login, POST /api/auth/register, GET/PUT /api/user/profile 业务模块:GET /api/products, GET /api/products/{id}, POST /api/cart, POST /api/orders

是否需要详细设计某个接口?

A) 需要详细设计 B) 已经足够 C) 导出Swagger格式

6.2 接口详细设计(可选)

对关键接口提供详细设计:请求方法、路径、请求头、请求参数(JSON Schema)、响应参数、错误码


步骤 7: 第三方服务评估

7.1 服务推荐

🔧 第三方服务:支付(支付宝/微信)、短信(阿里云/腾讯云)、地图(高德/百度)、存储(OSS/COS)、推送(极光/个推)

7.2 成本预估

💰 成本参考:支付手续费0.6-1%,短信0.03-0.05元/条,存储{单价}/GB/月


Subagent 并行分析(v2.0 新增)

在步骤 4(技术方案设计)前,主 agent 可派发 subagent 并行执行独立分析任务:

markdown
使用 Agent 工具并行派发:

Agent 1: 技术栈调研
  - 调研各技术栈的社区活跃度、生态成熟度、人才市场
  - 输出:技术栈对比报告(JSON)

Agent 2: 成本预估
  - 估算开发成本、第三方服务费用、运维成本
  - 输出:成本预估明细(JSON)

Agent 3: 风险分析
  - 识别技术风险、替代方案、降级策略
  - 输出:风险评估矩阵(JSON)

主 agent 等待所有 subagent 完成,整合结果用于技术方案设计。

版本对比(v1 vs v2)

维度v1(串行)v2(Subagent 并行)
技术栈调研主 agent 手动分析Subagent 并行调研
成本预估手动计算Subagent 自动计算
风险分析逐个评估Subagent 并行评估
Token 占用分析细节占用主上下文Subagent 独立上下文
执行效率线性顺序并行 3x 加速

步骤 8: 输出技术对接方案

使用 Write 工具创建 docs/02-方案设计/技术对接方案.md。

参考 references/output-template.md 模板,填充用户输入数据。文档结构:

  1. 技术概述 - 产品背景、技术目标
  2. 技术栈选择 - 前端、后端、开发工具
  3. 系统架构 - 整体架构、核心模块
  4. 功能可行性评估 - 功能列表与难度、高风险分析
  5. API接口设计 - 规范、核心接口、详细设计
  6. 数据库设计 - 核心表结构、索引
  7. 第三方服务 - 服务清单、成本预估
  8. 非功能性需求 - 性能、安全、可用性
  9. 部署方案 - 部署架构、CI/CD
  10. 项目风险与应对
  11. 开发排期建议 - 阶段划分、人力需求

兜底机制

场景: 无前置文档

如果PRD和原型都不存在,提供快速模式手动输入功能列表。


注意事项

  1. 技术栈推荐应考虑团队现有技术积累
  2. 接口设计遵循RESTful规范
  3. 第三方服务成本需基于实际用量预估
  4. 完整输出模板参见 references/output-template.md

输出质量对比

✅ Good 示例:

- 有数据引用:「根据 Q4 数据,留存率从 35% 降至 28%」
- 有验证来源:「数据来源:Google Analytics, 2025-12-01」
- 有明确建议:「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」

❌ Bad 示例:

- 模糊结论:「数据表明留存率有所下降」
- 无来源:「根据经验,这个功能很重要」
- 没有行动建议:「留存是个问题」

常见误区 / Red Flags — STOP

出现以下情况立即停止并回溯:

误区正确做法
使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论必须基于实际数据和验证
未运行检查就声称已完成先验证,再陈述
因时间紧迫跳过关键步骤没有例外,时间紧更要严格
"这次应该没问题"的想法每次都要重新验证

产出质量检查 / Verification Checklist

  • 前置依赖已满足(输入文档/数据已收集)
  • 核心步骤已全部执行
  • 输出文档已生成到 docs/ 目录
  • 每个判断都有数据/证据支撑
  • 已推荐 2-3 个后续 skill

⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。


Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Pm Tech AI skill do?

Use when: 需要与技术团队对接技术方案、评估技术可行性、制定技术架构、评估第三方服务 Do NOT use when: 技术方案已由技术团队确定、仅需功能描述无需技术评估

Why use Pm Tech on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Pm Tech is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Pm Tech in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/konglong87/superPM/tree/main/skills/02-solution-design/pm-tech. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Pm Tech?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Pm Tech?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Pm Tech with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Pm Tech AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by konglong87 under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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