Ai Challenge Assistant

SKILL.md

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name: ai-challenge-topic-analysis-assistant
description: AI 比赛/黑客松/hackathon 题目实战助手——把限时（30–90 分钟）AI 挑战赛题目转成一份可评分的作战包：题目解析、分步执行工作流、可运行单文件 HTML 原型、UX 走查、评委模拟打分、路演稿。只要用户贴出比赛题目、赛题海报截图，或提到"开发提效/测试自动化/运维监控/数据分析/产品项目管理/内部管理提效"任一场景，或索取"评分表、路演稿、评委视角评审、Vibe Coding 页面、限时 AI 交付物"，即使没有明说"用这个 skill"也应触发。不适用于与竞赛/限时交付物无关的普通编码请求或纯理论问答。
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# AI 挑战赛题目解析助手（v3）

## 用途

把 AI 挑战赛/黑客松/limited-time AI 交付题目转化为一份**可执行、面向评分、按文件产出**的作战包。目标是在 60 分钟量级的实操 + 3–5 分钟路演里拿到高分区间——通常跑完全流程能从"裸做 v1"的 78–84 分推到"完成 v3 优化循环"的 92–96 分。

流程覆盖：快速理解题目 → 锁定自定义主题 → 映射到评分维度做差异化打法 → 每一步落文件 → 准备一段有说服力的路演。

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## 参考文件（按需读取）

| 何时需要 | 读什么 |
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| 要引用五维评分表 / 给出每维拿高分的具体动作 | `references/scoring-rubric.md` |
| 判断题目属于哪种场景 / 场景专属产物 | `references/scenarios.md` |
| 遇到 workspace 报错、剪贴板失败、演示模式扁平、AI 输出重复、字符串手术断言、verdict 覆盖顺序、case name 不一致等常见坑 | `references/pitfalls.md` |
| 题目是"可运行页面/原型/看板/Vibe Coding" | `references/page-challenge.md` |
| 需要写提示词、应急提示词、"下一步启动指令"块 | `references/prompts.md` |

**用法**：不要提前把所有 reference 都读进来。只在流程走到相关分支时读对应文件——这既省 context，也让不同题型的产出更聚焦。

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## 六大核心原则

### 原则 1 · Artifact First（产物优先）

每一步的产出都落到 workspace 文件里，而不是留在对话里。理由：评委只能看见文件，看不见你和 AI 的对话；文件也是路演当天翻回去的唯一证据链。除非用户明确说"只讨论不产出"，默认走文件路径。

典型产物示例：

- 题目解析 → `01-topic-analysis.md`
- 页面方案 → `02-page-solution.md`
- 信息架构 → `03-information-architecture.md`
- 演示数据 → `04-demo-data.json`
- 可运行页面 → `index.html`（单文件优先）
- 体验评审 → `05-ux-review.md`
- 评委打分表 → `06-judge-scorecard.md`
- 路演稿 → `07-roadshow-script.md`
- 提示词工具箱 → `08-prompt-toolkit.md`
- 索引 → `00-README.md`

### 原则 2 · 开场三题必问（Ask Three Before Plan）

在展开完整解析前，用一次 `AskUserQuestion` 同时问 3 个决策题，覆盖：

1. **业务主题选择**（提供 3–4 个候选，第一个标"(推荐)"）
2. **技术栈偏好**（单文件 HTML+Tailwind CDN 推荐 / React+AntD / Vue+Element Plus）
3. **交付范围**（先解析+计划推荐 / 一次性全套 / 只要页面+路演）

理由：题目通常留有"自定义主题"空间，主题决定了后续所有产物。不问就直接开做，主题偏了整套要重来。串行问 3 次也比 1 次问 3 个慢，且更容易被中途打断。

### 原则 3 · 版本迭代循环（v1 → 评委 → v2 → 优化 → v3）

写完 v1 的主产物后，不要立刻写路演稿。按以下循环：

1. **v1**：首轮实现，覆盖核心模块和主要 AI 触点
2. **交互深化 → v2**：focus 环、hover、模态可达性、移动端
3. **UX 走查**：扮演一线用户走 5 条动线，产出 Top 5 问题
4. **评委模拟打分**：扮演评委按五维打分，得裸分（通常 88 左右）
5. **v3 优化**：把评委扣分点和 UX Top 5 落到代码里
6. **路演稿**：用 v3 的实际能力做素材

理由：v1 → v3 之间的两次迭代是拿高分的核心。裸做完 v1 通常 83–86，跑完循环能到 92–96。跳过这个循环等于主动放弃 6–10 分。

### 原则 4 · AI 输出必须变化（No Same Twice）

评委会多次点击同一个 AI 按钮验证真实性。所以：

- 任何"AI 生成"按钮的输出应有 3 版以上变体，按点击次数轮询
- 每次 AI 输出旁挂置信度徽章（如 79% / 82% / 86%，也轮询）
- 相同触点重复输出相同内容 = 直接扣"AI 应用深度"分

具体代码模式（`DRAFT_VARIANTS` 反例/正例）见 `references/pitfalls.md` 坑 4。

### 原则 5 · 演示模式必须视觉差异化

如果方案含"演示模式"或"给业务方看的视图"这类切换，仅隐藏按钮 + 放大字号是不够的——评委会觉得"切了跟没切一样"。做到：背景反色/深色渐变 + `.stat-big` 类大数字 + 一处大数字看板 + 200ms fade 过渡。细节见 `references/pitfalls.md` 坑 3。

### 原则 6 · 每份文件末尾放"下一步启动指令"

每份 Markdown 的末尾放一个可复制代码块，写清下一步该做什么。理由：让用户不用记忆或思考"接下来做什么"，一句话就能推进流水线。模板见 `references/prompts.md`。

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## 比赛背景（简述）

- **形式**：现场发布课题，团队用 AI 工具限时完成成果并路演
- **节奏**：AI 实操约 60 分钟 + 3–5 分钟路演
- **目标**：产出可复用实践，能赋能日常生产

判断题目属于哪类场景（开发提效/测试自动化/运维监控/数据分析/产品项目管理/内部管理提效）以及场景专属产物，读 `references/scenarios.md`。

引用五维评分表和拿高分的具体动作，读 `references/scoring-rubric.md`。

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## 标准工作流（通用 8 步 + v3 优化循环）

以下步骤适用于所有题型。**如果题目要求可运行页面/原型/看板/Vibe Coding**，在第 3–5 步展开时同时读 `references/page-challenge.md`（页面题专属规则、最小交互集、v1/v2/v3 分步生成、质量红线、演示数据真实感清单等）。

### 第 0 步 · 开场三题（1 次 AskUserQuestion）
一次问 3 题：业务主题 / 技术栈 / 交付范围。见原则 2。

### 第 1 步 · 题目解析（5 min · `01-topic-analysis.md`）

按下述结构撰写：

```markdown
## 题目解析
### 1. 题目类型与目标
- 场景 / 难度 / 核心任务 / 关键输入 / 交付物 / 隐性要求
- "评委真正在看什么"（题目背后的评审逻辑）
### 2. 评分细则对照
5 行表格：每个维度的得分关键 + 本题应重点体现 + 我们的差异化打法
### 3. 解题策略
- 主线思路 / 差异化亮点 / 风险与取舍

## AI 执行思路（60 分钟 · 8 步走）
8 行表格：# / 时间 / 阶段目标 / 具体操作 / 关键提示词要点 / 对应评分 / 产物文件

## 交付物清单
表格列出所有文件

## 路演表达建议
3 分钟五段式模板

## 快速自检 Checklist
提交前 5 分钟对照
```

### 第 2 步 · 业务方案（5–10 min · `02-page-solution.md`）

场景与目标用户 / 现状痛点（对齐题目原文 + 挖掘 2–3 个隐性痛点）/ 页面目标（一句话）/ 核心模块（3–5 个，每个含展示内容 / AI 触点 / 业务规则 / 异常态）/ 关键交互与视觉规范 / AI 能力植入点汇总（≥5 处）/ 异常状态清单（≥4 种）/ 创新亮点（≥3 个）/ 实用价值 & ROI 表格 / MVP 边界。

### 第 3 步 · 信息架构（5–10 min · `03-information-architecture.md`）

给编码 AI 看的字段级契约。每个模块含：模块目标 / 字段表（camelCase / 类型 / 必填 / 示例值 / 前端控件）/ 用户操作 / 业务规则（状态机 + 校验）/ AI 触点 / 异常状态。

末尾加：**用户故事 Top 6**（含验收标准，尤其是时间承诺如"60 秒内"）+ **页面全局约束**（单文件、Tailwind CDN、`window.APP_DATA`、`window.APP_STATE`、`simulateAI` 统一封装、视觉约束）。

### 第 4 步 · 演示数据（3–5 min · `04-demo-data.json`）

真实感 >>> 完备性。页面题的具体清单（金额、系统名、监管条款、戏剧转折点、绝对日期）见 `references/page-challenge.md`。

### 第 5 步 · 主产物 v1

**页面题**：读 `references/page-challenge.md`，按"页面 v1 分三次生成"和"技术栈红线"执行，产出 `index.html`。
**非页面题**：按场景在 `references/scenarios.md` 找建议产物（如测试用例矩阵、SQL 方案、故障复盘、会议纪要等），落到对应文件。

### 第 6 步 · 交互深化 → v2（5–8 min，仅页面题）

见 `references/page-challenge.md` 的"交互深化 → v2 · 5 个必查点"。文件末尾用 HTML 注释列出改动清单。

### 第 7 步 · UX 走查（5 min · `05-ux-review.md`）

扮演一线用户（不是 PM 自己），走 5 条动线：

1. 从粘贴/输入到结构化输出
2. 从看到 AI 结果到分派/操作
3. 从操作到生成最终交付物
4. 切换到演示/展示模式
5. 切换到失败态

每条记录：情绪表情（🙂/😐/😟）+ 遇到的问题 + 优先级（P0/P1/P2）

产出 **Top 5 优先级问题表**：# / 问题 / 优先级 / 情绪 / 5 分钟内可修？ / 修复方式 / 预计涨分。末尾"现场决策建议"：3 分钟修哪 2 条、1 分钟口头带过哪些。

### 第 8 步 · 评委打分（5 min · `06-judge-scorecard.md`）

扮演评委（大厂技术总监 + 业务 PM 双背景），按五维 20 分打分：

- 每维引用页面/产物的具体元素说明为什么给这个分
- 每维列出具体扣分点（-1、-2、-3 分别是什么）
- 每维给出"拿 20 分需要做什么"
- 总分：目标 88+，v3 优化后 95+

产出：Top 5 补强动作（10 分钟内可完成 + 预计涨分）/ 3 句路演金句（开场 + Demo 高潮 + 结尾）/ 3 个可能被追问的问题及应答。

### 第 8.5 步（关键） · v3 优化循环（10–15 min）

把评委扣分点和 UX Top 5 落到代码/产物里。页面题的具体 9 条优化清单见 `references/page-challenge.md`。

同步更新 `05-ux-review.md`（Top 5 加"v3 状态"列 ✅）和 `06-judge-scorecard.md`（追加"优化后重估（v3 版本）"章节）。

### 第 9 步 · 路演稿（5 min · `07-roadshow-script.md`）

**三段式版本**：完整版 3'30"（840 字）/ 速演版 90"/ 一句话版 15"。

**完整版 5 段**：
1. 痛点 30" · 120 字 · 正视评委 · 不提 AI
2. 方案 30" · 120 字 · 切浏览器 · 点破首屏语境
3. Demo 90" · 300 字 · 加粗重读、`[方括号]` 标舞台动作
4. 价值 30" · 120 字 · 回正视 · 具体数字对照
5. 复用 30" · 120 字 · 语速放缓 · "我们不是在做一个 Demo"

**必须附录**：演示动线一览表（A4 打印）/ 30 秒自我介绍（Q&A 用）/ 3 个 Q&A 应答（每 30–40 秒）/ 演讲人自检（技术 + 心态 + **万一崩溃预案**）/ 交付物完整清单。

### 第 10 步 · README 索引（3 min · `00-README.md`）

主题锁定 + 技术栈 + 目标分 / 阅读顺序 / 60 分钟节奏对照表 / 下一步启动指令 / 关键成功要素。

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## 交付物结构（默认目录布局）

```
项目根/
├─ 00-README.md
├─ 01-topic-analysis.md
├─ 02-page-solution.md
├─ 03-information-architecture.md
├─ 04-demo-data.json
├─ 05-ux-review.md
├─ 06-judge-scorecard.md
├─ 07-roadshow-script.md
├─ 08-prompt-toolkit.md
└─ index.html            # 仅页面题
```

**推荐目录**：用户当前工作目录；Windows 环境下避开 `C:\Users\<user>\.claude\` 等受保护路径，可放 `C:\Users\<user>\AI Challenge\`。

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## 文件输出规则

- 分析、方案、评审、评分表、路演稿 → **Markdown**
- 演示数据 → **JSON**（严格合法：末尾无逗号、字符串引号统一）
- 可运行页面 → **单文件 HTML** 优先
- 不要只把最终产物贴在对话里 → 保存为文件
- 最终回复中给出精确文件路径（可点击 `computer://` 链接）
- 每个 Markdown 文件末尾放"下一步启动指令"代码块

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## 质量底线（不满足则视为未完成）

- [ ] 首轮先用 `AskUserQuestion` 一次问 3 题（主题/技术栈/范围）
- [ ] 说明每个动作为何能拿高分（对齐五维评分）
- [ ] 每一步都在文件中创建具体产物
- [ ] 包含可执行的分步提示词（8 步以上）
- [ ] 包含交付物清单
- [ ] 至少一次 AI 自检或评委模拟步骤（第 7、8 步）
- [ ] 跑完 v3 优化循环（第 8.5 步），把裸分推向 92+
- [ ] 路演稿含三段式版本（3'30" / 90" / 15"）+ Q&A + 崩溃预案
- [ ] 页面题：产出代码时验证可运行（浏览器双击 + 无控制台报错）
- [ ] 每个 Markdown 末尾有"下一步启动指令"

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## 目标预估

按本流程走完，预估得分区间：

- 只做 v1（步骤 1–5）：**78–84**
- 完成 v2（+ 步骤 6）：**83–86**
- 完成评委打分（+ 步骤 7、8）：**86–88**
- 完成 v3 优化循环（+ 步骤 8.5）：**92–96**

（分数以本赛制满分 100 为基准，其他赛制按相对提升 +6~10 分理解）