# 从用户问题到可演示的 AI 产品验证 — NEWVAR composition SKILL.md

把资料研究、AI 小应用原型、落地页和产品汇报串成一条可检查的验证路径，适合个人创业者和小团队。

## Safety contract

- This composition is read-only guidance.
- Do not purchase, publish, upload private data, or accept legal terms without explicit human approval.
- Stop when a required input is missing or a human checkpoint fails.
- Preserve every intermediate output so a person can inspect or replace it.

## Sequence

## 1. 从问题到带来源的研究简报

先找原始来源，再让 AI 帮你比较、归纳和找缺口。

- Input: 研究问题；时间范围；可接受的来源类型
- Output: 来源表；证据矩阵；研究简报；未知问题清单
- Human instructions: /workflows/research-brief
- Machine-readable: /api/workflows/research-brief
- Reusable skill: /api/workflows/research-brief/skill
## 2. 从任务想法到可试用的 AI 小应用

先验证一个核心任务，再接模型和界面，不从复杂技术栈开始。

- Input: 明确任务；测试样例；模型访问方式；隐私边界
- Output: 产品任务书；可用原型；测试记录；发布清单
- Human instructions: /workflows/ai-app-prototype
- Machine-readable: /api/workflows/ai-app-prototype
- Reusable skill: /api/workflows/ai-app-prototype/skill
## 3. 从需求到可发布的产品落地页

先讲清用户问题，再完成文案、页面、检查与发布。

- Input: 用户问题；产品承诺；唯一主要行动
- Output: 页面文案；响应式网站；发布检查表；可回滚版本
- Human instructions: /workflows/landing-page
- Machine-readable: /api/workflows/landing-page
- Reusable skill: /api/workflows/landing-page/skill
## 4. 从散乱资料到可以直接讲的产品汇报 PPT

先形成一条清楚的结论线，再生成页面，不让 AI 只负责堆字。

- Input: 汇报目标；听众信息；原始资料；时间限制
- Output: 结论大纲；页级脚本；演示文稿；讲解备注
- Human instructions: /workflows/product-presentation
- Machine-readable: /api/workflows/product-presentation
- Reusable skill: /api/workflows/product-presentation/skill

## Human checkpoints

- 至少用三条独立证据说明问题存在
- 原型只保留一条核心用户路径
- 演示材料明确标注尚未验证的假设

## Completion

- [ ] 问题证据简报
- [ ] 可演示的小应用
- [ ] 产品落地页
- [ ] 决策汇报