用途：把模糊的提示词或功能请求（如“做个仪表盘”“做个提醒应用”）转化为精确、可测试的规格说明，适用于需求缺少具体条件、触发条件或可衡量结果，以及用户明确要求优化提示或细化需求的场景。
主要能力：采用四层增强流程——EARS 语法转换、领域理论支撑、示例提取、结构化提示生成。EARS 提供五种核心模式：Ubiquitous（The system shall <action>）、Event-driven（When <trigger>, the system shall <action>）、State-driven（While <state>, the system shall <action>）、Conditional（If <condition>, the system shall <action>）、Unwanted behavior（If <condition>, the system shall prevent <unwanted action>）。领域理论按需求关键词匹配 2-4 个互补框架（如生产力对应 GTD、番茄钟、艾森豪威尔矩阵；行为改变对应 BJ Fogg 模型；UX 对应希克定律、菲茨定律、格式塔原则；安全对应零信任、纵深防御、隐私设计）。
使用方式：按六步工作流执行——分析原始需求弱点、应用 EARS 转换、识别领域理论、提取含真实数据的具体示例、按 Role/Skills/Workflows/Examples/Formats 框架生成增强提示、以结构化格式呈现结果（原始需求、识别问题、EARS 转换、领域与理论、增强提示、使用说明）。可按需加载参考文件：references/ears_syntax.md、references/domain_theories.md、references/examples.md、references/advanced_techniques.md。
适用场景：模糊功能请求、需求细化、提示优化、多利益相关方需求、非功能性需求（性能、安全、可扩展性）与复杂条件逻辑。
限制：资料未提供具体安装命令、收费方式、平台支持或效果数据；其方法论受阿星AI工作室启发。避免使用模糊语言、占位符示例，不将多个动作混入单条语句。