核心用法
/validate <创业想法名称或描述>
该 skill 提供端到端的创业想法验证框架，在用户说出 "validate idea"、"score this idea"、"should I build this"、"go or no-go"、"generate PRD" 等触发词时自动激活。核心流程包括：解析想法 → 知识库搜索 → Manifest 原则对齐检查 → S.E.E.D 四层 niche 筛选（Searchability/Evidence/Ease/Demand）→ Devil's Advocate 逆向论证（5 种失败路径 + 死亡创业公司搜索 + 悲观单元经济学测试）→ STREAM 六层深度分析 → 技术栈自动检测 → PRD 文档生成。
显著优点
- 诚实优先的设计哲学：明确声明"宁可 5 分钟杀死坏想法，也不浪费 3 个月开发"，强制要求 Devil's Advocate 逆向论证步骤不可跳过
- 多层防御机制：S.E.E.D 前置过滤 + kill flags（搜索巨头垄断、无真实痛点证据、MVP 需超 1 周）→ Manifest 原则违规检测 → 悲观单元经济学压力测试 → STREAM 六层评分
- 数据驱动的 PRD 输出：生成的 PRD 必须包含可测量的验收标准、Kill/Iterate/Scale 阈值、乐观与悲观双版本单元经济学、死亡创业公司先例、Manifest 冲突清单
- 技术栈智能推断：基于 product_type 自动映射到推荐技术栈（ios-swift/kotlin-android/nextjs-supabase/astro-static/python-api 等）
- MCP 工具优先：优先使用 kb_search、project_info、web_search 等 MCP 工具，回退到本地 Grep/Glob/WebSearch
潜在缺点与局限
- 依赖前置研究：明确声明不替代深度研究（需先使用 /research），若无 research.md 会建议用户先执行研究步骤，否则 PRD 质量受限
- 主观评分风险：STREAM 六层评分（1-10）和权重计算（Meta/Stakes 1.5x）仍依赖人工判断，不同执行者可能给出差异较大的分数
- 技术栈推断局限：复杂 hybrid 场景（如同时需要移动端 + AI 能力）可能需要人工确认，auto-detection 规则可能过于简化
- Manifest 原则刚性：9 项原则和 6 个 red flags 可能过滤掉某些需要长期投入的硬科技机会，更适合敏捷 MVP 模式
- 未集成真实数据：单元经济学测试依赖假设数据，未直接对接 Stripe/Mixpanel 等真实数据源进行验证
适合人群
- 独立开发者 / 技术型创始人：在编码前快速过滤想法，避免沉没成本
- 早期创业团队：需要标准化决策框架，减少团队内部关于"做不做"的争论
- 产品经理：需要生成包含验收标准和风险清单的 PRD 模板
- 投资人 / 顾问：需要结构化框架评估被投项目的可行性
常规风险
- 过度自信杀死好想法：过于严格的 Devil's Advocate 可能在数据不足时错误否定潜在机会
- 忽视执行质量：框架验证的是想法本身，不保证团队执行能力（同个想法不同团队结果差异巨大）
- 市场时机误判：S.E.E.D 和 STREAM 侧重当前市场结构，对"时机"（too early/too late）的判断较弱
- confirmation bias 残留：尽管强制逆向论证，用户仍可能选择性引用有利证据，需配合外部评审