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Agent Skill · 研究检索

elicitation-methodology(启发法)

elicitation-methodology 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

elicitation-methodology 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 56,028。

总安装 465周安装 19GitHub Stars 61下载 149核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:elicitation-methodology(启发法)
来源仓库:https://github.com/melodic-software/claude-code-plugins
仓库路径:skills/elicitation-methodology
安装命令:
npx skills add https://github.com/melodic-software/claude-code-plugins --skill elicitation-methodology
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/melodic-software/claude-code-plugins --skill elicitation-methodology

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

elicitation-methodology 用于需求整理方法论选择与流程编排,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中启动新需求工程或协调多源输入时使用。它提供启发式访谈模式、自主级别配置与 LLMREI 框架支持,帮助识别利益相关者关切与技术债务风险。

使用时应根据场景选择面谈、问卷或原型验证等组合策略,并持续迭代需求清单。安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写操作。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

来源仓库内路径:skills/elicitation-methodology

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/melodic-software/claude-code-plugins --skill e…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

elicitation-methodology 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/melodic-software/claude-code-plugins --skill elicitation…。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

elicitation-methodology 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

elicitation-methodology 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

elicitation-methodology 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

elicitation-methodology 用的人多吗?

公开数据是累计安装 465 次,近一周安装 19 次,下载 149 次,GitHub 61 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

elicitation-methodology 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
elicitation-methodology

启发法 · 本页

46561调用外部服务MIT通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Elicitation Methodology

Central hub for requirements elicitation methodology, technique selection, and workflow orchestration.

When to Use This Skill

Keywords: requirements gathering, elicitation, stakeholder needs, requirement discovery, user needs, feature requests, interview, requirements session

Invoke this skill when:

  • Starting a new requirements elicitation effort
  • Selecting appropriate elicitation techniques
  • Orchestrating multi-source elicitation
  • Configuring autonomy levels for AI assistance
  • Understanding LLMREI interview patterns

Quick Decision Tree

ScenarioRecommended Approach
Have stakeholders to interviewUse interview-conducting skill
Have documents/PDFs to mineUse document-extraction skill
Working solo, need perspectivesUse stakeholder-simulation skill
Need domain knowledgeUse domain-research skill
Checking completenessUse gap-analysis skill
Ready for specificationUse /export command

Elicitation Techniques

1. Stakeholder Interviews (LLMREI Pattern)

AI-conducted interviews using research-backed prompting strategies.

When to use:

  • Direct access to stakeholders
  • Complex domains requiring exploration
  • Need to capture tacit knowledge

Technique reference: See references/llmrei-patterns.md

2. Document Extraction

Mine requirements from existing documentation.

When to use:

  • Existing requirements documents
  • Meeting transcripts
  • Regulatory documents
  • Competitor analysis

Delegate to: document-extraction skill

3. Stakeholder Simulation

Multi-persona simulation for solo requirements work.

When to use:

  • Working without direct stakeholder access
  • Need diverse perspectives
  • Validating completeness

Delegate to: stakeholder-simulation skill

4. Domain Research

MCP-powered research for domain knowledge.

When to use:

  • Unfamiliar domain
  • Need industry standards
  • Competitive analysis
  • Technology constraints

Delegate to: domain-research skill

Autonomy Levels

Guided Mode (Human-in-Loop)

autonomy: guided
behavior:
  - AI suggests questions, human approves
  - Each requirement validated individually
  - Human controls interview flow
  - Maximum transparency
use_when:
  - Sensitive or regulated domains
  - Learning the elicitation process
  - High-stakes requirements

Semi-Autonomous Mode

autonomy: semi-auto
behavior:
  - AI conducts interviews with checkpoints
  - Human validates requirement batches
  - Periodic progress reviews
  - Balance of speed and control
use_when:
  - Standard elicitation projects
  - Moderate domain complexity
  - Trusted AI capabilities

Fully Autonomous Mode

autonomy: full-auto
behavior:
  - Complete end-to-end elicitation
  - Human reviews final output only
  - Maximum efficiency
  - AI handles all decisions
use_when:
  - Well-understood domains
  - Time pressure
  - Preliminary discovery

Workflow Orchestration

Standard Discovery Workflow

1. CONTEXT GATHERING
   ├── Load any existing business context
   ├── Identify available sources (stakeholders, docs, etc.)
   └── Select autonomy level

2. MULTI-SOURCE ELICITATION
   ├── Interviews (if stakeholders available)
   ├── Document extraction (if docs available)
   ├── Domain research (MCP queries)
   └── Stakeholder simulation (if solo mode)

3. SYNTHESIS
   ├── Consolidate requirements from all sources
   ├── Remove duplicates
   ├── Classify by type (functional, NFR, constraint)
   └── Apply MoSCoW prioritization

4. VALIDATION
   ├── Gap analysis
   ├── Completeness checking
   ├── Conflict detection
   └── INVEST scoring

5. OUTPUT
   ├── Save to .requirements/{domain}/
   ├── Generate summary report
   └── Prepare for specification export

Output Format

Pre-Canonical Requirements

# .requirements/{domain}/requirements.yaml
id: REQ-SET-{number}
title: "{Domain} Requirements"
domain: "{domain-name}"
elicitation_date: "{ISO-8601-date}"
autonomy_level: "{guided|semi-auto|full-auto}"

sources:
  - type: interview|document|simulation|research
    reference: "{source-identifier}"
    timestamp: "{ISO-8601-date}"

requirements:
  - id: REQ-{number}
    text: "{requirement statement}"
    source: "{source-type}"
    source_ref: "{specific-reference}"
    priority: must|should|could|wont
    category: functional|non-functional|constraint|assumption
    confidence: high|medium|low
    validation_status: pending|validated|rejected

gaps_identified:
  - category: "{requirement-category}"
    description: "{what's missing}"
    severity: critical|major|minor

metadata:
  total_sources: {number}
  total_requirements: {number}
  gap_count: {number}
  ready_for_specification: true|false

Export Options

After elicitation, requirements can be exported to various specification formats:

/requirements-elicitation:export --to canonical  # Canonical spec format
/requirements-elicitation:export --to ears       # EARS pattern format
/requirements-elicitation:export --to gherkin    # Gherkin/BDD format

Related Skills

  • interview-conducting - Detailed LLMREI interview patterns
  • document-extraction - Document mining techniques
  • stakeholder-simulation - Persona simulation
  • gap-analysis - Completeness checking
  • domain-research - MCP research coordination

References

  • references/llmrei-patterns.md - LLMREI prompting strategies
  • references/technique-matrix.md - Technique selection guidance
  • references/autonomy-levels.md - Detailed autonomy configuration

Last Updated: 2025-12-26

平台分布

Antigravity

27.61%
按下载量换算41

trae

25.28%
按下载量换算38

windsurf

18.93%
按下载量换算28

Claude Code

12.95%
按下载量换算19

Codex

8.39%
按下载量换算13

Gemini CLI

3.79%
按下载量换算6

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。

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