正文
,
"@modelcontextprotocol/server-sequential-thinking"
] },
"software-planning"
: {
"command"
:
"npx"
,
"args"
: [
"-y"
,
"@NightTrek/Software-planning-mcp"
] } } }
完成这步后,你的Claude已获得"系统思考"和"软件规划"双重超能力!
接下来是关键环节—编写一个高质量的项目需求提示词。好的提示词能让AI更准确地理解你的需求,产出更有价值的结果。
我需要开发一个[项目名称]应用。请先使用Sequential Thinking分析需求和架构,然后使用Software Planning Tool创建详细实施计划。 项目背景: [简要介绍项目背景和目标用户] 核心功能需求: [功能1][功能2][功能3] ... 技术栈偏好: [列出已确定的技术选择] 特别关注点: [列出特别需要考虑的约束或要求] 请在分析过程中特别关注数据流、模块划分和潜在风险,并在规划阶段将任务拆分到足够详细的粒度。
对于我的"AI内容创作助手"项目,实际使用的提示词是:
我需要开发一个AI内容创作助手应用。请先使用SequentialThinking分析需求和架构,然后使用SoftwarePlanningTool创建详细实施计划。 项目背景: 这是一个面向自媒体创作者的应用,目标是将内容创作效率提升3倍以上。用户是各平台的内容创作者,包括公众号作者、知乎创作者、B站UP主等。 核心功能需求: 热门选题发现和分析(包括热度计算、竞争度分析) 内容大纲自动生成 AI文案创作和润色 图文排版建议 SEO优化 多平台一键发布 内容表现数据分析 技术栈偏好: 后端:Python 3.9+ Web框架:Streamlit 1.22+ AI模型:OpenAIGPTAPI (可替换为其他LLMAPI) 数据库:初期使用SQLite,后续可能升级至PostgreSQL 部署:StreamlitCloud 特别关注点: 成本控制:如何优化AIAPI调用次数和成本 用户体验:保持界面简洁直观 扩展性:未来可能添加更多平台支持 数据隐私:确保用户内容安全 请在分析过程中特别关注数据流、模块划分和潜在风险,并在规划阶段将任务拆分到足够详细的粒度。
现在,开启一个新的Claude对话,粘贴上面的提示词,然后见证奇迹的发生!
当你发送提示词后,Claude会立即启动Sequential Thinking进行系统分析。这个过程中你会看到它的思考过程:
目标用户:自媒体创作者(公众号、知乎、B站等)
核心目标:提升内容创作效率3倍以上
主要痛点:选题困难、创作耗时、多平台适配复杂
...
采用模块化设计,分为8个核心功能模块
使用Streamlit同时处理前端展示和后端逻辑
引入外部API整合层连接OpenAI和第三方服务
数据持久化层使用SQLite
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