前言¶
在 DSH（DeepSeek Harness）裏給智能體加能力，常見思路是寫腳本、接工具鏈。但產品調研這類工作不太一樣：它的核心是分析和結構化輸出，腳本幫不上太多忙，真正起作用的是一套寫清楚的提示詞。
bigplan 就是把這類工作封裝成技能的嘗試。下面介紹它的定位、安裝方法和使用方式。
這是什麼¶
bigplan 是 kobenfang 維護的一個 Agent Skills 技能，一句話定位：按產品方向分析市場、技術、供應鏈，輸出高中低三套產品規格方案。
它遵循 Agent Skills 開放標準（SKILL.md + YAML frontmatter），因此不侷限於 dsh，OpenClaw、Claude Code 等支持該標準的框架也能加載。npm 包名爲 @kobenfang/dsh-bigplan，版本 1.0.0，許可證爲 MIT。
倉庫結構很簡單，核心就一個技能定義文件：
bigplan/
├── SKILL.md # 技能定義（Agent Skills 標準）
核心功能¶
已覈實的能力有下面幾項：
- 按產品方向分析市場、技術、供應鏈
- 輸出高中低三套產品規格方案
- 覆蓋產品調研、競品分析、市場分析、產品規劃
- 純提示詞驅動，無腳本依賴；建議配合聯網搜索使用
注意最後一條：它本身不帶腳本，分析質量取決於模型能力和提示詞。如果運行環境支持聯網搜索，建議開啓，否則市場相關內容只能依賴模型已有知識。
安裝與啓用¶
先克隆倉庫，再啓動 dsh 驗證。README 給出兩種安裝方式。
方式一（推薦）：放入用戶級共享目錄，多個項目可以複用。
mkdir -p ~/.agents
git clone https://github.com/kobenfang/bigplan.git ~/.agents/bigplan
方式二：放入當前項目目錄，只對這個項目生效。
mkdir -p .agents
cp -r bigplan .agents/
經過上面的步驟，dsh 啓動後即可在技能列表中找到 bigplan。
如果你用的是 OpenClaw，這個技能也發佈在 ClawHub（clawhub.ai）上，可以直接安裝：
npx clawhub install bigplan
搜索驗證用：
npx clawhub search bigplan
典型用法¶
技能安裝後由框架按需觸發，完整功能說明在倉庫內的 SKILL.md。README 給出的搜索關鍵詞包括：
產品調研, 市場分析, 競品分析, 產品規劃, product research, market analysis
實際使用時，在對話裏圍繞這些關鍵詞描述需求即可，例如讓智能體按某個產品方向做完整調研，得到高、中、低三檔規格方案。輸出可以直接作爲立項討論的起點，再人工補充數據、覈對結論。
適用場景與注意¶
適合誰：
- 需要在立項前快速產出產品規格候選方案的獨立開發者或小團隊
- 已經在用 dsh 或其他支持 Agent Skills 的框架，想把調研流程沉澱成可複用技能的人
注意幾點：
1、bigplan 是純提示詞技能，輸出依賴模型與可選的聯網搜索，結論需要人工覈實，不能直接當決策依據。
2、技能安裝後會以當前 dsh 進程的權限運行。安裝前建議先讀一遍倉庫源碼——核心就是 SKILL.md 一個文件，成本很低——並確認 MIT 許可證符合你的使用方式。
結尾¶
bigplan 的價值在於把產品調研這種「看起來不需要插件」的工作，標準化成了一個技能文件：裝進 ~/.agents 就能在不同項目間複用，輸出固定爲高中低三檔規格方案，方便比較取捨。如果你正在做產品方向探索，可以把它加進自己的技能庫。
- 社區目錄頁：https://www.skillhub.cn/plugins/kobenfang/BigPlan
- GitHub 倉庫：https://github.com/kobenfang/BigPlan
- 同作者更多技能：https://github.com/kobenfang/dsh-skills
需要說明的是，skillhub.cn 是社區維護的獨立目錄站點，與 DeepSeek / 幻方沒有官方從屬關係。
