用途：为 AI/LLM/智能体产品或 AI 功能组合定义可执行的产品策略，把 AI 的不确定性（非确定性、涌现风险）转化为带评估与埋点的实证计划，并确定产品形态（助手/副驾/智能体）、自主性边界和安全姿态，最终产出供团队对齐执行的策略包。
主要能力：按固定顺序生成 Markdown 格式的 AI 产品策略包，涵盖背景快照、策略论点（价值主张、为何现在、差异化、非目标）、用例组合（含可行性与风险的优先级排序）、自主性政策（助手到智能体的边界与人工控制点）、系统方案（自建/采购、数据、评估、成本与延迟预算）、实证学习计划（实验、埋点、迭代节奏）、路线图（阶段、里程碑、退出标准、负责人），并始终包含风险、开放问题与下一步。工作流共 8 步，从框定决策与边界、映射用户工作流与角色变化，到用例排序、差异化论证、形态与自主性选择、系统方案、实验埋点、路线图与质量门。
使用方式：需提供产品背景、目标用户及其痛点、策略周期（默认 3–12 个月）与约束（预算、延迟、政策/法律、数据访问、平台）、AI 形态与工作流位置、成功指标（1–3 个）与护栏（2–5 个，含安全信任、成本、延迟）。信息缺失时最多提 5 个问题（每次 3–5 个），仍缺失则用明确标注的假设继续，并给出 2–3 个选项。策略包在对话内产出，也可按需生成文件。
适用场景：定义 AI 产品/LLM/智能体策略、排序 AI 用例并转化为路线图、为现有产品添加 AI 时确定构建内容与衡量方式、上线智能体前定义自主性、安全与发布方式。
限制：不用于长期产品/公司愿景（用 defining-product-vision）、深度竞品研究（用 competitive-analysis）、功能级 PRD/设计文档（用 writing-prds / writing-specs-designs）、模型架构研究/训练/基础设施设计（交由 ML/工程团队），或在尚无清晰问题与 ICP 假设时使用。质量门要求使用 references/CHECKLISTS.md 和 references/RUBRIC.md。具体实现细节、价格与平台信息暂未提供。