p7

p7 skill 概覽

p7 skill 是拿來做什麼的

p7 skill 是一種偏資深工程師執行風格的程式工作模式：它的設計目的，是先接住一個範圍明確的實作任務，先提出解法、評估影響，再動手寫程式，最後用簡短的自我檢查收尾。講白一點，p7 skill 適合用在 Code Generation，但前提是你不想要那種直接「先把程式碼吐出來」的回應，而是希望整個建置流程更有紀律。

誰適合用 p7 skill

p7 skill 很適合這類使用者：你已經有任務負責人、既定架構方向，或上層 agent，現在需要一個可靠的執行者來完成明確定義的子任務。若你本來就在多 agent 工作流中協作，或你希望 code generation 在修改前先有清楚計畫，p7 skill 特別有用。

p7 skill 真正解決的是什麼問題

多數考慮 p7 skill 的人，核心需求其實是降低實作時的猜測成本。它的價值不只是產出程式碼而已。更準確地說，p7 skill 的工作是：把一個邊界清楚的需求，轉成可執行的做法，先思考可能影響，再完成實作，最後用精簡的自我檢查來驗證結果是否站得住腳。

p7 skill 和一般 coding prompt 的差別在哪

p7 skill 最主要的差異在於工作流程的形狀。它不是一個大而全、可自主規劃整體架構的 agent。根據描述，它是受 P8 監督的執行角色，採用方案驅動模式，而且有明確要求的完成格式。這讓 p7 skill 比一般「幫我做這個功能」的 prompt 更有結構，但又比頂層規劃 agent 更聚焦、更窄。

這個 repository 實際提供了什麼

從 repository 能看到的證據不多，但算清楚：SKILL.md 定義了角色、觸發語句、輸出期望，並引用了一份外部 protocol 檔。對安裝評估來說，這代表 p7 skill 很容易快速理解；但某些實際運作細節，仍然依賴更大的 /pua 系統，以及它所引用的 protocol。

p7 skill 何時適合、何時不適合

適合用 p7 skill 的情況：

• 你希望實作與推理依固定順序進行
• 任務可以被切成明確子任務委派出去
• 你重視在改程式前先做 impact analysis

不適合用 p7 skill 的情況：

• 你還需要先做產品範圍界定或架構主導
• 你想要的是大範圍、開放式的探索與發想
• 你沒有足夠上下文，還無法清楚定義子任務

如何使用 p7 skill

安裝 p7 skill

一條實際可行的安裝方式是：

npx skills add tanweai/pua --skill p7

安裝後，如果你的環境採用與 repo 類似的目錄結構，可先打開 skills/p7/SKILL.md；或者直接到 GitHub repository 裡查看上游檔案 skills/p7/SKILL.md。

建議先看這些檔案

對 p7 skill 來說，最有價值的閱讀順序是：

1. skills/p7/SKILL.md
2. 如果你的環境有提供，先看 repository 層級的 /pua core skill
3. 若本機安裝後存在，再看 references/p7-protocol.md

這點很重要：SKILL.md 本身很短，而且把關鍵行為委派給 protocol 與 /pua core 規則。如果你只快速掃過最上層檔案，很可能會漏掉重要的執行限制。

p7 skill 在實務上怎麼觸發

原始內容明確寫到，當使用者說出像 P7模式 或 方案驱动 這類語句時，或是由 P8 將 p7 作為子任務執行者啟動時，就會進入 p7 skill。實際使用上，這表示你應該透過明確點名這個 mode，並交給它一個範圍清楚的實作任務來啟動，而不是丟一個開放式的策略問題。

p7 skill 需要哪些輸入才會發揮得好

p7 skill 在以下資訊齊全時效果最好：

• 目標 repository 或程式碼區域
• 明確的功能、新增修正或重構目標
• 限制條件，例如語言、framework、風格要求，或不能碰的區域
• 預期輸出形式
• impact analysis 應特別檢查的風險

如果這些資訊缺漏，p7 skill 仍然可以回應，但它的「方案驅動」階段就會變得比較空泛，實用性也會下降。

把模糊需求改寫成更好的 p7 skill prompt

較弱的輸入：

• 「Use p7 to improve auth.」

較強的輸入：

• 「Use p7 for Code Generation on the login flow. In a Next.js app, add refresh-token rotation for existing JWT auth. Do not change database schema unless necessary. First propose the implementation plan and impact analysis, then implement server and client changes, then finish with a 3-question self-review.」

後者之所以更適合 p7 skill，是因為它把範圍、技術棧、限制條件與輸出順序都講清楚了。

一套實用的 p7 skill 工作流程

比較好的操作順序是：

1. 先把子任務定義得夠窄
2. 請 p7 skill 先提出實作計畫
3. 檢查 impact analysis 裡是否有高風險假設
4. 確認或調整範圍
5. 再讓 p7 skill 生成程式碼
6. 最後檢視它的 self-review，看是否有缺漏、回歸風險或未解問題

這樣比起一開始就直接要程式碼，更符合 p7 skill 的設計價值。

p7 skill 預期輸出格式

根據 repository 的描述，p7 skill 會產出：

• implementation plan
• code
• 3-question self-review
• 並透過 [P7-COMPLETION] 交付

如果你的 tooling 支援結構化 agent handoff，建議保留這個 completion marker。若不支援，也至少要要求相同的內容區塊，這樣 p7 skill 才能維持與原本 protocol 一致。

如何把 p7 skill 用在 Code Generation

在 Code Generation 場景裡，p7 skill 最適合那些「設計選擇會直接影響實作品質」的任務，例如多檔案修改、會牽動下游行為的變更，或可能破壞相鄰模組的重構。相對地，如果只是很小的一行修正，前期規劃帶來的額外成本，未必划算。

採用 p7 skill 前要先注意什麼

有兩個採用阻礙特別值得注意：

• 部分 protocol 細節是被引用出來，而不是完整寫進 SKILL.md
• p7 skill 依賴更大的 /pua 生態語言，包括 core guardrails 與 narration protocol

所以如果你要的是一個完全自包含的 skill，p7 skill 可能會讓你覺得文件資訊還不夠，除非你也一併載入它的上層系統脈絡。

第一次跑 p7 skill 要怎麼評估品質

首次執行時，可以檢查 p7 skill 是否有做到：

• 把規劃與實作清楚分開
• 指出受影響的檔案、模組或介面
• 遵守你的限制條件
• 最後給出有內容的 self-review，而不是形式化的勾選清單

如果這些部分都沒出現，通常代表你的呼叫方式或執行環境，沒有把 p7 skill 按照預期載入成功。

p7 skill 常見問題

p7 skill 對新手友善嗎？

算中等。p7 skill 本身不難理解，但它不是特別為完全新手教學而設計。它預設你有能力界定任務、看懂實作計畫，並判斷 impact analysis 是否合理。

沒有 P8 也能用 p7 skill 嗎？

可以，但有限制。原始描述把 p7 skill 放在 P8 監督之下，所以它最理想的使用情境，是作為被委派的執行者。不過你仍可單獨使用 p7 skill，只要你自己模擬那個角色：給它一個邊界清楚的子任務，以及明確限制即可。只是不要期待它會主動扮演頂層協調者。

p7 skill 什麼時候比一般 prompt 更好用？

當你需要的是針對明確工程任務的紀律化執行時，p7 skill 會比一般 prompt 更好。如果工作適合採用「先規劃、再寫碼、最後檢查」的順序，p7 skill 能補上一般 prompt 常常略過的結構。

什麼情況下不該用 p7 skill？

以下情況不建議使用 p7 skill：

• 模糊的產品發想
• 在需求尚未清楚前，就要做大範圍架構選型
• 任務高度依賴 repo 專屬 protocol 知識，而你還沒把那些內容載入
• 修改非常瑣碎，結構化規劃只會拖慢速度，卻沒有明顯提升品質

p7 skill 有附安裝腳本或額外資源嗎？

就目前 repository 可見的證據來看，在 skill directory 視圖中沒有看到額外 script 或打包好的支援檔。核心檔案是 SKILL.md，它也引用了 references/p7-protocol.md，因此請確認這個檔案在你的安裝環境裡是否存在。

p7 skill 對輸出格式有明確偏好嗎？

有。skill 描述指向一個固定的 completion wrapper，以及一組特定順序的交付內容。對想讓 agent 輸出保持一致的團隊來說，這很適合；但如果你偏好自由對話式的 coding 互動，p7 skill 就未必那麼合拍。

如何改進 p7 skill 的使用效果

先把 p7 skill 的子任務邊界切得更銳利

想讓 p7 skill 產出更好，最快的方法就是把任務縮小、切清楚。不要只說「refactor payments」，而是直接指出 endpoint、component、module，或特定 failure mode。p7 skill 本質上是執行者；邊界越清楚，code generation 的品質通常越高。

要求 p7 skill 明確檢查哪些 impact analysis 目標

不要只說「做 impact analysis」，而要直接點名該檢查什麼：

• API 相容性
• schema 變更
• test 影響
• 效能風險
• migration 需求
• rollback 顧慮

這會讓 p7 skill 的規劃階段變得更具體、真正有幫助。

一開始就提供 repository 線索給 p7 skill

如果你已經知道可能會動到哪些檔案，請直接說。例子如下：

• src/auth/session.ts
• app/api/login/route.ts
• tests/auth.spec.ts

這能減少 p7 skill 在大型 repository 中到處摸索的情況，也能提升 code generation 真的改到對的位置的機率。

如果上下文太薄，先要求 p7 skill 列出假設再寫碼

很常見的失敗模式，是在資訊不足時過早進入實作。如果你的需求說明還不完整，可以直接告訴 p7 skill：List assumptions and blockers before coding. 這樣可以保留這個 skill 原本方案驅動的特性，而不是硬逼它產出低信心的結果。

把 p7 skill 的 self-review 當成修訂工具來用

那個 3-question self-review 不該被當成裝飾。你應該從裡面讀出：

• 隱含假設
• 邊界情況是否處理不完整
• 是否缺少測試或驗證步驟

接著把這些缺口再餵回去，做第二輪 p7 skill。這是在不修改 skill 本身的前提下，提升結果品質最簡單的方法之一。

用 acceptance criteria 強化 p7 skill prompt

如果你想讓 p7 skill 在 Code Generation 上更穩，請加入成功條件，例如：

• 「existing tests must still pass」
• 「no breaking API changes」
• 「support both mobile and desktop UI」
• 「keep public function signatures stable」

acceptance criteria 能讓 p7 skill 從「會寫程式的人」變成更可靠的執行者。

及早抓出 p7 skill 常見失敗模式

請特別留意：

• 規劃過於空泛，無法真正引導實作
• 程式碼忽略了你明講的限制
• self-review 沒有提到真正的取捨
• 解法預設了你其實沒有提供的上層系統脈絡

這些情況通常是 prompt 品質或 context 載入問題，不代表 p7 skill 本身不能用。

p7 skill 作為 skill 本身還可以怎麼改進

如果 repository 能把更多 protocol 內容直接放進 skill 內文，或更直接連到 skill 資料夾中的支援檔，p7 skill 會更容易被採用。另外，若能補上更具體的呼叫範例、預期 completion 結構，以及 standalone 使用方式，也能有效降低新使用者的上手成本。