product-analysis

产品分析

多路径并行产品分析，结合 Claude Code agent teams 和 Codex CLI，通过跨模型扩展测试时计算。

核心原则：相同的分析任务，多种 AI 视角，深入综合。

工作原理

/product-analysis full
         │
         ├─ Step 0: Auto-detect available tools (codex? competitors?)
         │
    ┌────┼──────────────┐
    │    │              │
 Claude Code         Codex CLI (auto-detected)
 Task Agents         (background Bash)
 (Explore ×3-5)      (×2-3 parallel)
    │                   │
    └────────┬──────────┘
             │
      Synthesis (main context)
             │
      Structured Report

步骤 0：自动检测可用工具

启动任何 Agent 之前，先检测可用工具：

# Check if Codex CLI is installed
which codex 2>/dev/null && codex --version

决策逻辑：

• 如果找到 codex：告知用户——“已检测到 Codex CLI（版本 X）。将运行跨模型分析，以获得更丰富的视角。”
• 如果未找到 codex：仅使用 Claude Code Agent 继续执行，不作提示。不要要求用户安装任何内容。

还要检测项目类型，以便定制 Agent 提示词：

# Detect project type
ls package.json 2>/dev/null    # Node.js/React
ls pyproject.toml 2>/dev/null  # Python
ls Cargo.toml 2>/dev/null      # Rust
ls go.mod 2>/dev/null          # Go

范围模式

解析 $ARGUMENTS 以确定分析范围：

范围	涵盖内容	常用 Agent
full	UX + API + 架构 + 文档（默认）	5 个 Claude + Codex（如果可用）
ux	前端导航、信息密度、用户旅程、空状态、引导流程	3 个 Claude + Codex（如果可用）
api	后端 API 覆盖范围、端点健康状况、错误处理、一致性	2 个 Claude + Codex（如果可用）
arch	模块结构、依赖关系图、代码重复、关注点分离	2 个 Claude + Codex（如果可用）
compare X Y	自我审计 + 竞争基准分析（调用 /competitors-analysis）	3 个 Claude + competitors-analysis

阶段 1：并行探索

使用 Task 工具（后台模式）同时启动所有探索 Agent。

Claude Code Agent（始终运行）

针对每个维度，启动一个 Task Agent，并设置 subagent_type: Explore 和 run_in_background: true：

Agent A — 前端导航与信息密度

Explore the frontend navigation structure and entry points:
1. App.tsx: How many top-level components are mounted simultaneously?
2. Left sidebar: How many buttons/entries? What does each link to?
3. Right sidebar: How many tabs? How many sections per tab?
4. Floating panels: How many drawers/modals? Which overlap in functionality?
5. Count total first-screen interactive elements for a new user.
6. Identify duplicate entry points (same feature accessible from 2+ places).
Give specific file paths, line numbers, and element counts.

Agent B — 用户旅程与空状态

Explore the new user experience:
1. Empty state page: What does a user with no sessions see? Count clickable elements.
2. Onboarding flow: How many steps? What information is presented?
3. Prompt input area: How many buttons/controls surround the input box? Which are high-frequency vs low-frequency?
4. Mobile adaptation: How many nav items? How does it differ from desktop?
5. Estimate: Can a new user complete their first conversation in 3 minutes?
Give specific file paths, line numbers, and UX assessment.

Agent C — 后端 API 与健康状况

Explore the backend API surface:
1. List ALL API endpoints (method + path + purpose).
2. Trace frontend, CLI, integration and documented external/API consumers. Mark unused only with consumer and lifecycle evidence; otherwise report coverage unknown.
3. Check error handling consistency (do all endpoints return structured errors?).
4. Check authentication/authorization patterns (which endpoints require auth?).
5. Identify any endpoints that duplicate functionality.
Give specific file paths and line numbers.

Agent D — 架构与模块结构（仅适用于 full/arch 范围）

Explore the module structure and dependencies:
1. Map the module dependency graph (which modules import which).
2. Identify circular dependencies or tight coupling.
3. Find code duplication across modules (same pattern in 3+ places).
4. Check separation of concerns (does each module have a single responsibility?).
5. Identify dead code or unused exports.
Give specific file paths and line numbers.

Agent E — 文档与配置一致性（仅适用于 full 范围）

Explore documentation and configuration:
1. Compare README claims vs actual implemented features.
2. Check config file consistency (base.yaml vs .env.example vs code defaults).
3. Find outdated documentation (references to removed features/files).
4. Check test coverage gaps (which modules have no tests?).
Give specific file paths and line numbers.

Codex CLI Agent（自动检测）

如果在步骤 0 中检测到 Codex CLI，则通过后台 Bash 启动并行 Codex 分析。

每次 Codex 调用都使用相同的维度提示词，但采用不同模型的视角：

codex -m o4-mini \
  -c model_reasoning_effort="high" \
  --full-auto \
  "Analyze the frontend navigation structure of this project. Count all interactive elements visible to a new user on first screen. Identify duplicate entry points where the same feature is accessible from 2+ places. Give specific file paths and counts."

并行运行 2–3 条 Codex 命令（后台 Bash），每条命令对应一个主要维度。

重要：Codex 在项目的工作目录中运行，拥有完整的文件系统访问权限。--full-auto 标志（或旧版本中的 --dangerously-bypass-approvals-and-sandbox）可启用自主执行。

阶段 2：竞争基准分析（仅适用于 compare 范围）

当范围为 compare 时，针对每个竞争对手调用 competitors-analysis 技能：

Use the Skill tool to invoke: /competitors-analysis {competitor-name} {competitor-url}

此操作委托给正交的 competitors-analysis 技能，由其负责：

• 克隆并验证代码仓库
• 基于证据的代码分析（文件:行号引用）
• 生成竞争对手档案

阶段 3：综合分析

所有 Agent 完成后，在主对话上下文中综合分析结果。

交叉验证

使用综合分析方法比较各 Agent 的发现。将一致和不一致之处视为审查线索；针对原始资料或对相关使用者的可复现观察，核实重要主张。置信度应基于测量有效性、范围覆盖情况和证据独立性，而非投票结果或模型身份。合并计数前，先协调不同的范围。使用计数定位可能造成任务阻碍的因素；在声称存在可用性或业务影响之前，先核实其对任务的实际影响。

量化

从 Agent 报告中提取具体数据：

指标	测量内容
首屏交互元素	新用户可见的按钮、链接和输入框总数
功能入口重复度	具有 2 个或更多入口的功能数量
API 使用方覆盖情况	有观察到使用方的路由、已验证未使用的路由和覆盖情况未知的路由，包括 CLI、集成和外部客户端
首次获得价值所需的引导步骤	从启动到首次成功操作所需的步骤
模块耦合度评分	循环依赖或双向依赖的数量

结构化输出

生成分层优化报告：

## Product Analysis Report

### Executive Summary
[1-2 sentences: key finding]

### Quantified Findings
| Metric | Value | Assessment |
|--------|-------|------------|
| ... | ... | ... |

### P0: Critical (block launch)
[Issues that prevent basic usability]

### P1: High Priority (launch week)
[Issues that significantly degrade experience]

### P2: Medium Priority (next sprint)
[Issues worth addressing but not blocking]

### Cross-Model Insights
[Findings that only one model identified — worth investigating]

### Competitive Position (if compare scope)
[How we compare on key dimensions]

工作流检查清单

• 解析 $ARGUMENTS 以确定范围
• 自动检测 Codex CLI 是否可用（which codex）
• 自动检测项目类型（package.json / pyproject.toml / 等）
• 启动 Claude Code Explore Agent（3-5 个并行运行，后台执行）
• 若检测到 Codex CLI，则并行启动 Codex CLI 命令（2-3 个，后台执行）
• 若范围包含 compare，则调用 /competitors-analysis
• 收集所有 Agent 的结果
• 交叉验证发现
• 量化指标
• 生成包含 P0/P1/P2 优先级的结构化报告

参考资料

• references/analysis_dimensions.md — 详细的审计维度定义和提示词
• references/synthesis_methodology.md — 如何对多 Agent 发现进行加权和合并
• references/codex_patterns.md — Codex CLI 调用模式和标志参考