AI Delivery Spec
将模糊需求转化为明确开发任务的AI协作框架
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：AI Delivery Spec。 它的用途是：将模糊需求转化为明确开发任务的AI协作框架 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/ai-delivery-spec/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘我们想做一个能让用户记录每日心情并生成月度情感报告的功能，但具体形式还没想好。’ 它会先问你一系列问题来发散思路，比如报告的可视化形式、隐私设置、分享方式等，然后帮你收敛成一个包含前端组件、后端API和数据存储设计的详细开发任务清单。
介绍
AI Delivery Spec 是一个专注于需求澄清与任务拆解的AI协作框架。它解决了在开发过程中，面对模糊、不完整或过于宏大的需求时，开发者和产品人员难以直接将其转化为可执行开发任务的问题。
该框架通过一套结构化的交互流程来工作。用户首先提出一个初始需求，AI会引导用户区分需求的明确程度。对于明确需求，AI会直接生成具体的交付物或代码；对于模糊需求，AI则会先进行发散性提问，帮助用户探索需求的边界和可能性，再通过精准收敛，最终形成一个清晰、可执行的任务规格说明。
它特别适合产品经理、项目经理、全栈开发者和智能体开发者在项目初期或需求评审阶段使用，尤其当团队需要将抽象的产品想法落地为具体的开发指令时。
使用建议是，在与AI交互时，尽量提供需求的背景和目标，而不仅仅是功能描述，这样有助于AI更好地发散和收敛。注意事项是，该框架更侧重于需求分析和任务定义，而非替代具体的编码或设计执行，对于已经非常技术化的具体实现问题，可能不是最高效的工具。
核心特点
核心区别在于其“先发散再收敛”的双阶段处理逻辑，专门针对模糊需求设计，而非仅处理明确指令。它通过引导式对话将不确定性转化为确定性，而同类工具往往假设需求一开始就是清晰的。
注意事项
不适合处理已经极端细化、无需进一步澄清的纯技术执行指令（如“将这个函数从Python翻译成Go”）。
常见问题
AI Delivery Spec 是什么？
一个帮助你将模糊产品需求转化为清晰、可执行开发任务说明的AI协作框架。
如何使用它来写代码？
先描述你想要实现的功能或解决的问题（即使是模糊的），框架会通过提问帮你理清细节，最终输出具体的代码任务或片段。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/ai-delivery-spec/raw/index.md 读取 AI Delivery Spec 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/ai-delivery-spec/raw/index.md（查看排版版本）