Brainstorming 技能分析报告
技能名称： brainstorming
来源： obra/superpowers/brainstorming
安装量： 1,268
链接： skills.sh/obra/superp…
分析日期： 2026-02-11
一、技能用途
Brainstorming 是一个创意工作前置流程技能，强制 AI 在动手写代码之前，先与用户进行结构化的头脑风暴对话，把模糊的想法打磨成清晰的设计方案。
适用场景
- 新功能设计：在开始编码前，先梳理需求、约束和成功标准
- 组件构建：通过对话探索不同的架构方案和权衡取舍
- 行为修改：理解现有系统后，再决定如何改动
- 任何创意性开发工作：技能描述中明确要求"在任何创意工作之前必须使用"
核心价值
解决 AI 编程中常见的"直接开干"问题——AI 往往跳过需求分析直接写代码，导致返工。这个技能通过流程约束，确保先想清楚再动手。
二、目录结构
brainstorming/
└── SKILL.md # 技能定义文件（唯一文件，约 55 行）
结构极其简洁，整个技能仅由一个 Markdown 文件构成，没有脚本、没有模板、没有额外配置。这是一个纯提示词驱动的方法论技能。
三、作用机制分析
3.1 触发机制
通过 YAML frontmatter 中的 description 字段定义触发条件：
"You MUST use this before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior."
关键词是 MUST——这是一个强制性前置技能，AI 在检测到创意类任务时应自动激活。
3.2 三阶段对话流程
技能定义了一个渐进式的对话流程：
阶段一：理解想法
- 先查看项目现状（文件、文档、最近提交）
- 每次只问一个问题，避免信息过载
- 优先使用选择题，降低用户回答成本
- 聚焦三个维度：目的、约束、成功标准
阶段二：探索方案
- 提出 2-3 个不同方案及其权衡
- 以推荐方案为主导，附带理由
- 用对话方式呈现，而非冷冰冰的列表
阶段三：呈现设计
- 将设计拆成 200-300 字的小段落逐步呈现
- 每段之后确认用户是否认可
- 覆盖：架构、组件、数据流、错误处理、测试
- 随时可以回退澄清
3.3 核心设计原则
技能内嵌了六条关键原则，本质上是对 AI 行为的约束规则：
| 原则 | 作用 |
|---|---|
| 一次一问 | 防止 AI 一次抛出大量问题让用户不知所措 |
| 优先选择题 | 降低用户认知负担，加速决策 |
| YAGNI 原则 | 从设计中剔除不必要的功能，保持精简 |
| 探索替代方案 | 避免锁定第一个想到的方案 |
| 增量验证 | 分段呈现、分段确认，降低大幅返工风险 |
| 保持灵活 | 允许回退和重新澄清 |
3.4 后续衔接
设计完成后，技能定义了两个后续动作：
- 文档化：将设计写入
docs/plans/YYYY-MM-DD-<topic>-design.md并提交 Git - 实施衔接：可选择继续进入实施阶段，调用
using-git-worktrees创建隔离工作区，调用writing-plans生成实施计划
这体现了 obra/superpowers 系列技能之间的链式协作设计——brainstorming 是起点，后续可串联其他技能完成完整工作流。
3.5 机制总结
这是一个纯方法论技能，不包含任何代码或脚本，完全通过结构化的提示词来约束 AI 的行为模式。它的核心思路是：
用流程纪律替代自由发挥，用渐进对话替代一次性输出，用用户确认替代 AI 自作主张。
简单但有效，特别适合那些需要在编码前充分思考的场景。
📄 文档地址: github.com/mylinwu/ski…
