我最近新开发了一个 Skill，可以把存量的产品设计文档或者代码仓库直接转换成一份可视化的报告。报告里会包含业务逻辑的整体梳理、产品有哪些概念、目标用户和用户旅程，还有设计规范。它的工作方式是先给 AI 一个大体的模板框架，让 AI 读取这些设计文件，把内容抽离出来，最终形成一份可读性比较强的报告。
报告长什么样
先看效果。这份报告是我基于自己做的一个开源游戏 Wolfcha 生成的，它是一个 AI 狼人杀：一个人玩的狼人杀，你是唯一的真人，其他玩家都是 AI。
报告最开始是标题和一句话描述，下面是几个核心指标，再往下是目标用户，也就是谁在玩这个产品。
接下来是整个游戏的流程，比如开局选好设置、等 AI 到齐。除了文字描述，报告里还有模拟出来的 HTML 演示。它不是基于整个大系统生成的，而是参考代码规范或者 PRD 设计稿，分析出页面大概的样子。通过这种可视化的页面结合文字，我们可以快速上手一个产品，比如刚刚入职、接手一个新项目，或者想给同事介绍已有项目的业务，都可以用这份报告。
报告会把一些核心流程做成演示图，底下配上对图片的描述。描述写得简单易懂，Skill 的规范里要求它不过度倾向技术，即便不懂技术也能看懂，哪怕报告是基于代码仓库生成的。
报告里还有一类内容是对变更影响的分析。比如我们新增一个产品资源，或者给某个资源新增一个变体，它会影响哪些流程。以狼人杀里新增一个角色为例，报告会列出每种人数的角色配比都要重新平衡、有夜晚能力会让夜晚轮次变长、界面上需要提供能力说明不然玩家容易误操作、好人阵营变强需要验证游戏平衡。做产品设计的时候肯定要考虑新东西对存量资源的影响，这一部分就是针对变更影响给出的建议。
比较长的流程，报告会画成流程图。报告里我还做了一些可视化组件，比如顶部的 tab，不会占用过多的垂直空间。我们自己也可以用 AI 直接分析仓库代码或者 PRD，但最重要的还是最终输出的内容和结构是否可读、是不是产品经理真正想要的，我觉得这个 Skill 可以帮大家更好地做到这一点。
再往下是关键决策点和产品概念。结构是我提供的，但具体哪些是关键决策点是它自己分析出来的，比如游戏的积分怎么算、角色配比怎么定。针对每个产品概念，它会说明这个概念是怎么来的、影响范围是什么。最底下还有外部依赖，比如项目调用了 Stripe 或者外部的 AI 提供商，都会展示出来。很多东西在以前的 PRD 里产品经理关心得没那么深，但业务上其实有必要了解。
安装和使用
这个 Skill 已经开源了，仓库在 oil-oil/panova。安装只需要一条命令：
npx skills add oil-oil/panova
安装完成之后，就可以在 Claude Code、Codex 或者 Cursor 这类 Agent 里使用。这里我以 Claude Code 为示例，分析的对象是前阵子 Claude Code 源码泄露之后有人逆向出来的那个项目，我基于它做了一次完整的产品设计分析。
打开 Claude Code，输入斜杠就能看到 panova 这个 Skill，选中之后直接回车，不用说任何东西。
最开始它会问我们：是有 PRD 给它读，还是让它直接读现有的代码进行全量分析。所以使用上有两种准备方式：
- 如果是代码仓库，最好在要分析的那个项目的仓库目录里执行；
- 如果没有代码仓库、只有 PRD，最好在本地建一个目录，把全部 PRD 放进去，方便 AI 查看。
我这里选的是读当前代码仓库做全量分析。
这次分析我用的是 GLM 5.1，我觉得它的理解能力和输出效果比较好。这种全量扫代码再写报告的操作，token 开销会比较高，效果最好的肯定是 Claude，但如果没有 Claude，用一些理解能力和文字能力比较强的国产模型也没问题，GLM 5.1 我自己最近用得比较多，实测下来是够用的。
另外这个 Skill 里我做了不少 token 优化的设计。报告内置的 JS、CSS 和整体结构是比较固定的，我还有一个聚合这些固定结构的脚本，AI 自己需要写的内容其实没有那么多，它只要把文字写出来，样式和逻辑的组装都由程序完成。我觉得这也是一个 Skill 的意义：重复的工作用程序去做，而不是让 AI 从头生成，效率更高，也更节省 token。
用 Claude Code 源码生成的报告
这是基于 Claude Code 生成的报告。因为 Claude Code 本身是没有 UI 的，所以报告里不会像 Wolfcha 那样有很多小 demo，但整理出来的内容并不少。上面是核心指标，然后是三类核心用户，用 tab 区分：开发者、AI Agent 的开发者（也就是开发 Claude Code 的这类开发者），还有 Anthropic 的内部员工，因为代码里有给内部员工用的一些工具。
再往下是用户旅程，从打开 Claude Code 到完成编码任务的整个过程，左侧有目录，每一步都有流程演示和 AI 针对流程的解释，整体读起来比较通顺，不晦涩。后面还有比较大的流程图，从用户输入、构建系统提示词、调用 Claude，到执行了哪些流程、工具结果再返回，以及系统提示词是怎么拼出来的。Claude Code 的所有工具，包括语言服务器和从外部获取网站信息的工具，也都整理在里面了。
报告里还有一些有趣的发现，比如 Claude Code 里的 Buddy 电子宠物：可以通过斜杠 buddy 创建一个宠物，有抽卡机制、不同的稀有度和 18 种物种。
这个我自己还没用过，后续再给大家介绍。另外报告还提到，Anthropic 员工用 Claude Code 向公共仓库贡献代码时会开启隐身模式，剥离掉一些身份信息。
这个 Skill 适合什么场景
我觉得这个 Skill 最大的作用，是帮助产品经理在刚接触一个产品的时候，看到 UI 上看不到的东西。很多逻辑埋在边缘情况的 corner case 里，必须去查看代码才能梳理出来，还有一些资源之间的关联，我们早期是意识不到的。前期通过 AI 做这种梳理性的工作，可以帮助我们对整个项目建立大框架上的认知。
这份文档创建出来之后是可以持续维护的，不是建好了就放在那里不动，后续加了新功能，可以让它继续往里补。之后我可能会给这个 Skill 增加一个飞书文档版本，通过飞书的 CLI 直接把文档创建到飞书文档里，方便大家持续迭代。