p9

p9 skill 概覽

p9 skill 是拿來做什麼的

p9 是一個偏 tech lead 風格、用於 Agent Orchestration 的 skill。它不是直接下手寫程式，而是把專案目標轉成可交付給其他 agent 的執行提示，特別是 P8 團隊。p9 的核心工作是委派：釐清範圍、拆分工作、分配責任，並透過 prompts 推進交付，而不是自己實作。

誰適合使用 p9 skill

如果你要協調多個 agents、管理較大型的功能，或是在執行前先做好清楚的任務拆解，p9 就很適合。它適合想在 coding agents 之上多一層規劃與協作編排的人，不適合把它當成 code generator 來用的使用者。

p9 真正解決的工作需求

p9 的實際價值，在於當任務大到無法靠單一 prompt 或單一 agent 處理時，能有效降低混亂。如果你需要把一個需求拆成可平行推進的軌道、定義交接點，或讓整個團隊對輸出格式與限制條件保持一致，p9 會比一般「請幫我規劃這個專案」的 prompt 提供更穩固的起手架構。

p9 skill 有什麼不同

p9 的差異化在於角色紀律。這個 skill 明確停留在 manager mode：它負責撰寫 task prompts、協調 P8 agents，但不會自己扮演實作者。這條界線很重要，因為它能讓規劃更乾淨，也讓後續委派更容易稽核與追蹤。

安裝 p9 skill 前要先知道什麼

這個 skill 在 repo 內本身很輕量。你看得到的 SKILL.md 會指向其他協議文件，例如 references/p9-protocol.md 和 references/agent-team.md，但這些檔案在目前提供的 tree snapshot 中並不存在。這代表你可以在高層次理解 p9，但某些執行細節可能仍依賴較完整的 tanweai/pua 系統，以及核心 /pua skill。

如何使用 p9 skill

p9 skill 的安裝脈絡

這個 repository family 的基本安裝指令是：

npx skills add tanweai/pua --skill p9

由於 p9 看起來依賴共用的 /pua 慣例，實際上比較適合把它視為較大 skill system 的一部分，而不是一個完全獨立可用的 prompt 檔。

先讀哪個檔案

先從這裡開始：

• skills/p9/SKILL.md

接著再檢查上層 repository 中的共用行為，以及 skill 引用但目前可能缺失的協議檔：

• core /pua skill instructions
• references/p9-protocol.md
• references/agent-team.md

如果這些支援檔案在你的安裝環境中取不到，請預期有些 workflow 細節需要你自行補完與還原。

p9 skill 需要什麼輸入

p9 最適合接收的是 orchestration 等級的輸入，而不只是單純的功能需求。較有用的輸入包括：

• 產品或 repo 的目標
• 目前專案狀態
• 可用的團隊或 agent 角色
• 限制條件，例如期限、技術棧、風險容忍度、review 標準
• 哪些工作適合平行化、哪些應維持順序執行
• 預期交付物

少了這些資訊，p9 仍然可以拆解工作，但產出的 task prompts 通常會比較泛。

把模糊目標改寫成適合 p9 的請求

較弱的輸入：

Build user auth for my app.

更適合 p9 的寫法：

Use p9 for Agent Orchestration. We need to add email/password auth to a Next.js app with Prisma and PostgreSQL. We have 3 implementation agents available. Split work into parallel tracks where safe, define dependencies, create task prompts for each agent, and include acceptance criteria, shared constraints, and integration checkpoints.

第二種寫法提供了足夠的結構，讓 p9 可以真正分派工作，而不只是把功能需求換句話說重述一次。

p9 skill 應該產出什麼

一個好的 p9 輸出應該包含：

• 範圍明確的目標
• 任務拆解
• 角色或 agent 分派
• 可直接交付給下游 agent 的 prompt-ready instructions
• 限制條件與品質標準
• 整合檢查點

原始內容明確提到「Task Prompts」與「P8 team delivery」，所以判斷 p9 是否成功，不是看它有沒有自己把任務做完，而是看它有沒有替其他人產出可執行的 prompts。

使用 p9 skill 的最佳 workflow

實務上可以這樣跑：

1. 先把專案目標與運作限制交給 p9。
2. 要它識別工作流、依賴關係與先後順序。
3. 讓它起草針對各 agent 的 task prompts。
4. 檢查是否缺少 acceptance criteria、責任歸屬是否有漏洞、是否存在整合風險。
5. 把這些 prompts 交給像 P8 這類偏執行型的 coding agents。
6. 再把結果帶回 p9，做整合、重排優先順序，或規劃下一步。

這也是 p9 比一般規劃 prompt 更強的地方：它本來就是設計來位在 execution agents 之上的協調層。

什麼情況下該用 p9 skill，而不是 coding skill

以下情況適合用 p9：

• 工作會跨多個檔案或多個系統
• 需要多個 agents 平行處理
• 任務交接品質很重要
• 專案需要排程、順序控管與持續監督
• 真正的問題在於模糊性、協調成本，或 prompt 設計

如果你只是想要一個 agent 快速寫出一個小 patch，就不要用 p9。

p9 skill 的實用 prompt 模板

一個穩定好用的模板是：

Use p9 skill as tech lead. Do not write code. Break this goal into agent-executable task prompts for a P8 team. Include scope, owner, inputs, outputs, constraints, dependencies, and acceptance criteria. Goal: ... Context: ... Available agents: ... Constraints: ... Done means: ...

這個 prompt 會再次強化 SKILL.md 裡定義的核心行為：manager mode、負責寫 prompts，而不是直接寫程式。

影響是否採用 p9 skill 的邊界條件

採用 p9 最大的注意點，是它對隱藏協議的依賴。SKILL.md 會引用外部文件與核心 /pua 行為模型，包括「three red lines」與 narration protocol，但這些細節在這裡並沒有攤開。如果你的平台只會匯入單一 skill 檔案，那你可能需要自行補上對委派品質、升級處理與安全性的運作規則。

第一次跑完 p9 後要檢查什麼

當 p9 產出計畫後，請確認：

• 每個 task 都有明確 owner
• 依賴關係有被清楚寫出
• 共用限制條件有重複帶入各個 sub-prompts
• integration 與 testing 沒有變成沒人負責的孤兒工作
• 沒有任何 task 不小心要求 p9 去寫程式

這些檢查會實質提升結果品質，因為 orchestration 失敗通常不是高層規劃太差，而是交接定義太模糊。

p9 skill 常見問題

p9 是 coding skill 嗎？

不是。p9 skill 的定位很明確，就是 manager 或 tech-lead 模式。它負責寫 prompts、管理 P8 團隊，而不是自己實作程式碼。

p9 skill 適合新手嗎？

適合，前提是你的問題核心在協調，而不是程式語法本身。但新手要先知道，p9 不是實作捷徑。你仍然需要下游 agents，或有自己的執行 workflow。

什麼時候 p9 會比一般 planning prompt 更好？

當你需要可重複使用的 task prompts、清楚的角色分工，以及多 agent 協作時，p9 會更有優勢。一般 prompt 可能只會給你一份計畫；p9 的目標則是產出可委派執行的工作單元。

什麼情況下不該使用 p9 skill？

如果是小型、封閉、可自行完成的任務，緊急的一檔修補，或是一個強力 coding agent 就能比 manager 層更快完成的情境，就應該跳過 p9。

p9 能在 PUA 生態系外使用嗎？

可以，但只到部分程度。高層的 orchestration 概念本身可移植，但這個 skill 看起來是圍繞 P8 agents 與 /pua 核心規則設計的。如果你使用的是不同的 agent stack，預期需要做一些調整。

「p9 for Agent Orchestration」到底是什麼意思？

意思是 p9 最有價值的定位，是作為 execution agents 之上的協調層。它的價值不在於原始生成能力有多強，而是在於能把 prompts 寫得更清楚、把分工切得更乾淨，並讓多 agent 交付更可控。

如何改善 p9 skill 的使用效果

給 p9 skill 足以決策的上下文

想最快提升 p9 輸出品質，最有效的方法就是提供一個 tech lead 真正會問的管理資訊：範圍、風險、架構、可用 agents、期限，以及不可妥協的限制。協調問題定義得越具體，p9 就會越強。

要求 p9 明確輸出 task prompt 欄位

如果第一次輸出看起來太鬆散，可以要求每個委派任務都使用固定 schema，例如：

• objective
• owner
• inputs
• required files
• implementation constraints
• deliverable
• acceptance criteria
• dependency notes

這樣做可以把 p9 從「planner」進一步變成真正的「prompt packager」。

避免 p9 最常見的失敗模式

最常見的失敗模式是拆解太淺：任務看起來有條理，但其實無法直接執行。要避免這件事，請明確要求 p9 讓每個 task 都能在不額外來回釐清的情況下，被另一個 agent 直接採取行動。

用更好的限制條件提升 p9 skill 表現

很值得補充的限制條件包括：

• stack 與 framework 版本
• 範圍內的檔案或目錄
• coding standards
• test expectations
• review gates
• 哪些內容不能改

這些細節能降低下游 agents 因為各自解讀 prompts 不同而造成的返工。

不只優化拆解，也要迭代整合面

在 p9 產出 task prompts 之後，可以再追問一次：

Review this plan for integration risk, duplicated work, hidden dependencies, and missing validation steps.

在真實交付裡，這一步往往比要求更細的任務拆解更有幫助。

若缺少支援參考檔，請先自行調整 p9 的運作規則

如果引用的協議檔拿不到，在大規模使用 p9 前，先定義一套本地規則：

• p9 never writes production code
• every delegated task must include acceptance criteria
• one task owns integration
• one task owns verification
• unresolved dependencies must be surfaced early

即使沒有完整的 repository 脈絡，這樣的調整也能讓 p9 skill 變得更可用。