用途：将用户给出的模糊功能请求（如“做个仪表盘”“做个提醒应用”）转化为精确、可执行、可测试的规格说明，并在用户明确要求优化提示或细化需求时使用。
主要能力：采用四层增强流程——EARS 语法转换（把描述性语言变为规范性规格）、领域理论支撑（引入 GTD、BJ Fogg、Gestalt 等框架）、示例提取（给出带真实数据的具体用例）、结构化提示生成（Role/Skills/Workflows/Examples/Formats 框架）。EARS 含五类核心模式：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>）。
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、提取具体示例、生成增强提示、以结构化格式呈现优化结果（含原始需求、识别问题、EARS 转换、领域与理论、增强提示及使用说明）。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：需求缺少具体条件、触发条件或可衡量结果；自然语言描述需转为可测试规格；复杂场景下的多利益相关方需求、非功能需求与复杂条件逻辑。
限制：资料未提供该技能的安装命令、收费方式、支持平台或实际效果数据；其方法论归属说明 EARS 与领域理论结合受外部文章启发，来源见 frontmatter metadata.origin。