智能化改造

SKILL开发
开发 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

智能化改造方法与执行 Skill(Smartware):面向已有业务系统做智能化升级,也支持从业务需求新建智能化系统。解析业务需求文档或已有系统代码,产出结构化需求层(业务模块、页面结构、核心流程、数据对象、边界与证据回指);从固定候选池识别并澄清适配的智能能力——智能问数、智能导航、智能填录、智能报告、智能巡检、业务报表、知识问答;逐能力澄清适用业务场景、使用方式与展现形式,每个决策点都回指需求层实体;产出需求规格说明(数据需求、交互设计、组件、Prompt 配置)与技术规格说明(技术总览、slot 装配方式、跨模块数据对齐),并生成可直接交给 Coding Agent 的移交提示词。覆盖老系统智能化改造、业务系统智能化、系统智能化升级、给业务系统加 AI 能力、智能化能力识别与澄清、需求规格说明书与技术规格说明书编写、智能化方案设计。当用户说『智能化改造』『给这个系统加 AI』『老系统怎么做智能化升级』『业务系统智能化改造方案』『识别一下这个需求里能做哪些智能能力』『帮我出智能化需求规格』时使用。

一句话选型结论

按资料字段整理

智能化改造是开发类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类开发 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_94ace838/smartware-ai-upgrade-zh
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

开发
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_94ace838仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验未标注上游最后核验时间 · 数据更新 1791621727
正文体量10.3 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写代码与改 bug

按需求补代码、定位并修掉报错。

读仓库与生成改动

让模型读懂项目结构,再给出可落地的改动。

跑测试与排查故障

按现象排查问题,补测试用例并复跑。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在开发场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
智能化改造当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
技能审查员 浏览器控制 ClawHub 市场 877.9 万 OpenClaw 有
Vercel React 最佳实践 浏览器控制 GitHub 仓库 849.1 万 Codex、Claude、Cursor 有
GitHub 代码协作 联网访问 ClawHub 市场 763.3 万 OpenClaw 有
网页设计指南 联网访问 GitHub 仓库 668.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
本体论 只读 ClawHub 市场 663.7 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

10.3 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

智能化改造

面向已有业务系统做智能化升级,或从业务需求新建智能化系统。本技能处于 AI Coding 全链路的方案设计阶段:

①业务需求与功能设计 → ②【本技能】智能化方案设计 → ③技术方案设计 → ④编码实现 → ⑤测试验证 → ⑥部署上线

本技能不写业务代码。它把"这家业务系统该上哪些智能能力、每项能力是什么样"定义到可以直接编码的程度,然后移交给 Coding Agent。

拒绝通用化模板:每一项能力都必须绑定到该业务系统真实存在的单据、字段、页面和流程上。

这个技能产出什么

产出物 定义什么 模板
结构化需求层 系统现状/需求的结构化理解,每条结论带证据回指 references/requirement-parsing.md
能力识别与澄清结论 纳入哪些智能能力、每项能力的决策点答案 assets/clarify-questions.md
需求规格说明 做什么:数据需求、交互设计、组件、Prompt 配置 assets/req-spec-template.md
技术规格说明 怎么做:技术总览、slot 装配、跨模块数据对齐 assets/tech-spec-template.md
移交提示词 给 Coding Agent 的开工指令 references/handoff-to-coding.md

何时用 / 何时不用

用:已有业务系统要加 AI 能力且需要可落地的方案;有业务需求文档要新建带智能能力的系统;需要把"给系统加 AI"从模糊想法变成可编码的规格说明。

不用:只要一段示例代码、纯 bug 修复、纯 UI 改版、业务系统本身的功能设计(那属于阶段①,本技能只做智能化部分)。

第 0 步 · 场景检测

判据 场景 后续动作
用户给了代码库/系统源码路径 老系统改造 读代码提取模块、页面、单据、字段、流程;强调"增强非重建"
用户只给了需求描述或需求文档 新系统新建 走需求访谈式解析
两者都有 按老系统处理 新需求并入能力设计

向用户确认一句:"按 {老系统智能化改造 / 新建智能化系统} 处理,对吗?"再往下走。

第一步 · 理解(确认门 1)

产出结构化需求层(详见 references/requirement-parsing.md):

层 内容 证据要求
业务模块 系统有哪些业务域 模块名 + 出处
页面结构 每个模块下的页面清单 页面名 + 出处
核心流程 关键业务流程的节点顺序 流程步骤 + 出处
数据对象 单据/实体及其关键字段 对象名 + 关键字段 + 出处
边界 本次做/不做的范围 明确写出
非功能 并发、权限、数据量等约束 有则写,无则标"未提及"

证据回指:每条结论后标出处(需求文档的章节/行号,或代码的 文件:行号)。没有出处的结论不得写入。

确认门 1:输出理解摘要,问用户:"以上对 {现状/需求} 的理解是否准确,是否进入能力识别?"选项:理解准确,进入场景识别 / 需要调整。

第二步 · 能力识别与澄清(确认门 2)

只能从固定候选池里选(七大能力见下表),不得自造能力名。

  1. 识别:逐项判断该能力是否适配本系统,给出理由(引用需求层实体)。
  2. 选择:多选列表让用户圈定纳入范围。
  3. 逐能力澄清:按 assets/clarify-questions.md 的决策点提问(适用业务场景[多选可自定义]、使用方式[多选]、展现形式[单选]、数据来源、异常态处理)。每个决策点都必须回指需求层实体,不能问"你想要什么"。
  4. 汇总需求方案:把澄清结论整理成能力清单。

确认门 2:问用户:"以上业务建模与能力范围是否确认?"选项:全部纳入 / 只纳入通用能力 / 只纳入部分能力(说明哪几项) / 返回调整。

第三步 · 需求规格说明(确认门 3)

按 assets/req-spec-template.md 输出文档包:

分册 内容
00-总览说明 系统概述、能力清单、上下游关系
01-需求文档分析 结构化需求层 + 证据索引表
02-智能化能力需求 每项能力一节:数据需求 / 交互设计 / 组件 / Prompt 配置
03-页面与规则配置 能力挂载点、规则与阈值配置
04-测试验收 每项能力的验收用例
05-工作台 汇聚入口与历史留存

每项能力的四要素写法:

  • 数据需求:引用真实单据与字段(例:销售单 sales_order:客户、销售金额、发货时间、单据状态 —— 用于销售经营分析的金额与趋势来源)。
  • 交互设计:触发方式、上下文、流程、结果呈现、异常态(success / no_data / unsupported 三种都要写)。
  • 组件:列出复用组件(指标卡、图表、数据表、报告段等)并标基础/扩展。
  • Prompt 配置:角色、能力、输出规范、约束、变量替换清单。约束必须写明"数值与底层查询一致不得编造""口径跨场景一致"。

同一份数据被多项能力引用时,口径必须唯一并在总览里对齐。

确认门 3:问用户:"需求规格是否冻结,进入技术规格说明?"选项:冻结,进入技术方案 / 需要调整。

第四步 · 技术规格说明与移交

按 assets/tech-spec-template.md 输出:00-技术总览 + 各能力分册。写清每个模块的 slot 装配方式与跨模块数据对齐,让 Coding Agent 能照装配。

然后按 references/handoff-to-coding.md 生成移交提示词,明确两条并行任务线:

  1. 业务功能实现(原有增删改查 / 新系统业务模块);
  2. 智能能力实现(按需求规格 + 技术规格逐项装配)。

老系统改造必须额外写变更影响:新增文件清单、需修改的既有文件清单、不破坏原有功能的自检项。

七大能力候选池(固定,不得自造)

能力 做什么 适配特征 常用挂载点
智能问数 自然语言查询业务数据 数据查询/复杂计算/结果展示需求多 通用侧边助手 + 各业务页
智能导航 引导用户直达目标功能与页面 模块多/层级深/入口分散 首页 + 全局助手
智能填录 从文件或文本识别字段,预填表单 录入量大/数据需自动补充 各新增/编辑表单页
智能报告 基于业务数据生成分析与洞察 需要趋势判断与行动建议 各业务页 + 工作台
智能巡检 主动发现异常并提醒 需要监测与告警 规则配置页 + 工作台
业务报表 跨模块指标汇总呈现 多模块指标需横向对比 报表中心
知识问答 基于业务知识的自然语言问答 业务规则多/新人上手成本高 通用侧边助手

每项能力的适用特征、输入/输出 schema 与澄清决策点见 references/capability-catalog.md。

质量红线

  • 不自造能力:只能从七大候选池选;确需新增时,明确标注"候选池外·待产品确认"。
  • 不脱离业务:每项能力必须引用本系统真实存在的单据、字段、页面;引用不上的能力不得纳入。
  • 不编造字段与口径:字段名、计算口径必须来自需求层;不确定就标"待确认",不得猜测。
  • 不写业务代码:本技能产出规格说明,编码由 Coding Agent 完成。
  • 不跳过确认门:三个确认门必须逐一得到用户明确答复。
  • 不留占位:不得用"详见…"、"适当处理"、"TODO"代替内容。

参考文件索引

  • references/capability-catalog.md —— 七大能力:适用特征、输入/输出 schema、澄清决策点清单
  • references/requirement-parsing.md —— 需求文档/已有系统的结构化解析方法与证据回指要求
  • references/handoff-to-coding.md —— 移交提示词模板与 Coding Agent 验收标准
  • assets/clarify-questions.md —— 逐能力澄清问题清单(可直接照问)
  • assets/req-spec-template.md —— 需求规格说明文档包模板
  • assets/tech-spec-template.md —— 技术规格说明文档包模板

关于产品(可选接入)

本技能自包含、可独立使用,不依赖任何外部系统,也不要求接入任何特定平台。

同一套方法在「Smartware」中另有产品化承载:能力清单、模板与规则可直接作为配置与验收的依据;是否接入、如何接入由团队按自身环境决定。

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
智能化改造怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_94ace838/smartware-ai-upgrade-zh。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

智能化改造支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

智能化改造权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

智能化改造收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

智能化改造用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

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技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 未标注。