Shipwright：AI驱动的产品经理操作系统，重塑结构化工作流 1. 项目概述Shipwright为产品经理打造的AI驱动操作系统如果你是一名产品经理每天的工作流是在Notion、Figma、Jira、Slack和一堆市场报告之间来回切换同时还要和AI聊天窗口进行着“给我写个PRD”、“分析下竞品”这样的碎片化对话那么你很可能已经感受到了这种工作方式的低效和割裂。输出的质量高度依赖于你每次的提示词水平得到的文档格式五花八门决策过程也缺乏结构化的支撑。Shipwright正是为了解决这个问题而生——它不是一个简单的提示词集合而是一个运行在你终端里的、为产品工作量身定制的“操作系统”。简单来说Shipwright是一个开源的、基于Claude Code或其他AI编码工具的框架它将产品经理的核心工作流如需求发现、PRD撰写、战略规划、发布计划封装成一套由46个独立技能、7个智能体、17个链式工作流和一套决策分析系统组成的完整体系。它的核心价值主张是“确定性”和“高质量”。与直接向通用AI模型提问不同Shipwright通过一套严格的“质量门禁”和输出标准确保每一次AI协作的产出都符合产品工作的专业要求证据先行、决策明确、格式统一并且具备可追溯的推理过程。我最初接触Shipwright时正为一个新功能的市场定位报告头疼。用传统方式我需要自己搜集数据、整理框架、撰写分析再让AI帮忙润色整个过程耗时且结果不稳定。使用Shipwright的/competitive工作流后我只需要提供竞品名称和核心问题它就能自动执行一个结构化的分析流程先进行有界研究搜集公开的定价、功能、市场声量数据然后套用标准的竞争分析框架生成报告最后还会附上一个“决策框架”和“证据缺口”清单。报告的质量和一致性远超我之前的临时拼凑更重要的是它把“我是如何思考并得出结论的”这个过程清晰地记录了下来这在后续的团队对齐和复盘时价值巨大。2. 核心设计理念从“更好的提示”到“质量系统”很多AI工具都标榜自己能“提升效率”但Shipwright的独特之处在于它从根本上重新定义了AI在产品工作流中的角色。它不是试图让AI变得更“聪明”而是为AI的协作建立了一套“生产规范”。我们可以通过一个对比表格来理解这种范式转移维度原始AI提示Raw AI PromptingShipwright 质量系统一致性每次生成的文档格式、语气、详略都可能不同需要人工反复调整。通过强制性的 输出标准 所有产出物PRD、战略文档、竞品分析都遵循相同的签名式结构包括决策框架、未知项清单和通过/失败门禁。决策质量AI倾向于描述性、罗列性的输出比如“有以下几种方案…”但很少给出明确的、附带理由的推荐。要求每个产出都必须包含一个明确的Decision Frame决策框架其中必须有推荐方案、关键权衡、置信度及决策负责人/日期。这迫使思考收敛到一个可执行的行动点。证据纪律AI容易混合事实与假设引用来源模糊如“有分析指出…”难以验证。强制要求“有来源的主张”Sourced Claims。任何数据、观点或判断只要不是内部共识都必须注明可公开查证的来源如财报、新闻稿、第三方报告并将无法验证的部分列为“明确未知项”。就绪度门禁依赖人的主观判断“看起来不错”容易因审查疲劳而放过有缺陷的交付物。引入二元的 通过/失败门禁 。在进入评分或交付前文档必须通过一系列客观检查如“所有竞争性主张是否有来源”、“成本估算是否与附录需求一致”不满足则自动标记为“失败”并触发确定的修复流程。对抗性压力测试让同一个AI模型去评审自己刚生成的内容容易陷入自我确认难以发现深层次逻辑漏洞。提供可选的/challenge挑战工作流由一个独立的“红队”智能体对成品进行压力测试。该智能体使用与生成者不同的思维框架和检查清单专门寻找证据漏洞、逻辑矛盾和不诚实的权衡表述。恢复路径发现问题后通常需要人工重新构思提示词进行另一轮完整的生成过程随机且低效。提供确定性的 恢复手册 。当产出在质量门禁或挑战环节失败时系统不是简单地“重写”而是根据失败的具体类别如“证据不足”、“决策模糊”触发预设的修复步骤引导生成者补充特定信息或重构特定章节。交付质量高度依赖当次提示词的质量和工程师对AI产出的解读能力交接过程存在信息损耗。通过角色约束和检查点的可重复工作流确保从需求发现到技术交接的每个环节产出物都包含工程师所需的、格式固定的信息如清晰的验收标准、依赖关系、非功能性需求。这套设计理念的实践价值在于它将产品经理从“提示词工程师”和“质量检查员”的双重角色中解放出来。你不再需要花费大量精力去构思完美的、一次性的提示也不需要时刻担心AI的产出是否可靠。你只需要启动正确的工作流Shipwright的“操作系统”就会接管从研究、分析、撰写到评审的标准化流程而你则可以更专注于更高层次的策略思考和 stakeholder 沟通。3. 核心组件深度解析技能、智能体与工作流要真正用好Shipwright不能只停留在命令层面需要理解其内部三个核心组件是如何协同工作的。这就像理解一个操作系统的内核、进程和应用程序之间的关系。3.1 技能Skills可复用的原子能力技能是Shipwright的基石它们是存储在skills/目录下的纯Markdown文件。每个文件定义了一个单一、具体的产品管理能力单元。例如skills/strategy/working-backwards-prd/SKILL.md定义了如何按照亚马逊的“Working Backwards”方法撰写PRD。skills/execution/tech-spec/SKILL.md定义了技术方案文档的标准结构和内容要求。skills/discovery/customer-interview-analysis/SKILL.md定义了如何从用户访谈记录中提取洞察和需求。技能文件的结构通常是这样的目标清晰说明本技能要完成什么任务。输入明确列出执行此技能所需的前置信息如问题陈述、用户反馈原文。框架/步骤提供结构化的思考或操作框架。这不是死板的模板而是引导AI进行高质量推理的“脚手架”。输出标准详细描述最终产出物必须包含哪些部分以及每个部分的质量要求如“竞争分析必须包含至少3个维度的对比表格”。常见陷阱列出执行此技能时AI容易犯的错误并给出避免方法。实操心得技能的自定义与扩展Shipwright自带的46个技能已经覆盖了产品工作的绝大部分场景但真正的威力在于你可以根据自己团队或业务的特殊要求创建自定义技能。例如如果你的公司有一套独特的“产品需求卡片”格式你可以创建一个skills/execution/my-company-story-card/SKILL.md文件。创建时关键是模仿现有技能的结构并特别明确“输出标准”。之后你可以在自己的工作流中引用这个自定义技能让AI生成完全符合你内部规范的内容。这实现了AI能力的“产品化”和“标准化”。3.2 智能体Agents具备特定角色的执行者智能体是技能的“调用者”和“协调者”。Shipwright内置了7个智能体6个专家1个协调者每个都被赋予了特定的角色和职责范围发现者擅长用户研究、市场分析和机会评估。战略家专注于产品愿景、路线图规划和OKR制定。架构师负责将产品需求转化为技术方案和系统设计。交付经理精通敏捷流程、冲刺规划和故事拆分。质量分析师负责测试策略、验收标准和发布检查。红队专司对抗性评审挑战其他智能体产出的假设和结论。协调者根据用户输入的上下文判断任务类型并将其路由给最合适的专家智能体。智能体的价值在于引入了“角色扮演”。当AI以“战略家”的身份思考时它会更关注长期影响和资源分配当它以“红队”身份思考时则会切换到批判性思维模式。这种角色的分离比让同一个AI模型在“创造者”和“评审者”之间来回切换能产生更彻底、更高质量的分析。3.3 工作流Workflows预定义的端到端流程工作流是技能和智能体的编排组合。它定义了一个多步骤、有依赖关系的完整任务流程。例如/write-prd这个工作流内部可能按顺序调用了以下步骤由“协调者”解析输入确认需要撰写PRD。将任务分配给“发现者”智能体执行gather-customer-evidence技能。将收集到的证据传递给“战略家”智能体执行define-problem-statement技能。最后由“架构师”智能体结合前两步的输出执行working-backwards-prd技能生成完整的PRD文档。可选自动触发“质量分析师”进行通过/失败门禁检查。工作流的核心优势是“确定性”。你不需要记住每一步该用什么提示词只需要触发/write-prd系统就会自动执行这个经过验证的、高质量的生产流程。目前Shipwright内置了17个这样的链式工作流覆盖了从需求发现到发布上线的核心场景。4. 完整实操指南从安装到核心工作流理解了核心组件后我们来一步步完成Shipwright的部署和核心工作流的使用。我将以在Claude Code环境中操作为例这也是官方最推荐的方式。4.1 环境准备与安装首先确保你有一个Claude Code的访问权限并准备一个用于工作的项目目录。安装有三种方式我强烈推荐选项A插件安装因为它最省心并且能获得最好的集成体验。选项A通过Claude Code插件市场安装推荐在Claude Code的终端中进入你的项目目录执行claude plugin marketplace add EdgeCaser/shipwright claude plugin install shipwrightshipwright这个命令会从官方仓库拉取最新的Shipwright插件并完成安装。安装后在Claude Code的对话界面你就可以直接使用/shipwright、/discover等所有命令了。这是最无缝的体验。选项B脚本安装适合需要手动控制或离线环境如果你希望将Shipwright的文件复制到自己的项目里进行管理可以使用脚本安装。# 1. 克隆仓库 git clone https://github.com/EdgeCaser/shipwright.git # 2. 运行同步安装脚本 bash shipwright/scripts/sync.sh --install /path/to/your/project/这个脚本会做几件事将Shipwright的所有技能、智能体、命令和文档复制到你项目的.claude/目录下同时它会在你的项目根目录生成一个shipwright-sync.sh脚本。以后当Shipwright仓库更新时你只需要在项目目录下运行bash shipwright-sync.sh它就会比对差异并让你选择更新哪些文件非常方便。选项C完全手动安装仅供理解或深度定制手动安装就是完全手动复制文件结构适合那些希望深入研究每一个文件或者需要在非Claude Code工具如Cursor、Codex中配置的用户。步骤就是按照目录结构将shipwright/skills/,shipwright/agents/等文件夹复制到对应工具的配置目录下。具体路径需要参考对应工具的文档。注意事项项目上下文文件CLAUDE.md安装完成后最重要的一步是配置你的项目上下文。Shipwright的智能体需要了解你的产品背景才能输出定制化的内容。# 从示例文件复制 cp shipwright/examples/CLAUDE.md.example /path/to/your/project/CLAUDE.md然后用文本编辑器打开这个CLAUDE.md文件填写你的产品名称、核心用户画像、关键业务指标、当前战略优先级等信息。即使信息不完整也没关系有总比没有好。这个文件会被Shipwright的协调者智能体读取并用于在所有工作流中注入你的产品上下文。例如当它为你撰写竞品分析时会自动将你的产品定位和已知的竞争对手考虑进去而不是生成一份泛泛而谈的报告。4.2 三大核心工作流实战解析Shipwright将产品工作归纳为三条主要路径对应三种最常见的任务模式。选择哪条路取决于你本周最重要的“待办事项”是什么。路径一新功能开发/discover → /write-prd → /tech-handoff这是最经典的从0到1的流程。假设你要为一个SaaS产品设计一个“团队协作仪表盘”新功能。启动发现在Claude Code中输入/discover然后描述你的初步想法例如“我们需要一个团队仪表盘功能让经理能实时查看成员任务进度和团队效能指标。”过程与产出Shipwright的“发现者”智能体会被激活。它可能会引导你思考目标用户是谁经理成员他们当前如何解决这个问题手动报表周会核心痛点是什么信息滞后数据分散最终它会输出一份发现报告包含用户画像、问题陈述、机会大小评估和初步的功能假设列表。撰写PRD基于发现报告输入/write-prd。智能体会套用“Working Backwards”框架帮你生成一份结构完整的PRD包含新闻稿、常见问答、用户故事、非功能性需求等。关键在这里生成的PRD末尾会自动附上“决策框架”例如推荐先做核心指标可视化模块因为开发成本低且能快速验证价值和“未知项清单”例如具体使用哪些图表库性能最优。技术交接PRD通过评审后输入/tech-handoff。系统会将PRD转化为工程师需要的技术规格文档、设计评审要点和初步的史诗/用户故事列表。这一步极大地减少了产品经理和工程师之间的沟通摩擦。路径二季度规划/customer-review → /strategy → /okrs适用于制定季度或年度计划。客户复盘输入/customer-review。智能体会分析你提供的近期客户反馈、支持工单、NPS评论等数据输出一份客户情报报告总结出最频繁的需求、最严重的痛点和潜在的风险信号。制定战略输入/strategy并引用客户情报报告中的关键发现。智能体会帮你梳理战略重点形成一份战略文档明确本季度的“赌注”Bets、要避免的“陷阱”Traps以及清晰的“击杀标准”Kill Criteria即什么情况下会放弃某个方向。制定OKR输入/okrs并关联上一步的战略文档。Shipwright不仅会帮你起草OKR更关键的是它会执行一次OKR审计检查每个KR是否与战略赌注直接对齐、是否可衡量、是否有明确的负责人。它会指出模糊的KR如“提升用户满意度”并建议修改为可衡量的版本如“将NPS分数从X提升到Y”。路径三发布上线/strategy → /plan-launch → /sprint当你有一个成熟功能准备推向市场时使用。锁定策略即使是发布也需要清晰的策略。输入/strategy聚焦于发布阶段的问题如本次发布的核心信息是什么目标用户是谁我们希望市场产生怎样的认知制定发布计划输入/plan-launch。智能体会生成一份完整的GTM发布计划涵盖发布时间线、渠道策略博客、邮件、社交媒体、内容资产清单产品教程、案例研究、内部沟通计划等。冲刺规划输入/sprint。系统会将发布计划中的任务分解为可执行的冲刺待办列表明确每个故事的任务、估算点和依赖关系确保发布工作能顺利融入敏捷开发流程。实操心得工作流的选择与组合这三条路径是预设的“高速公路”但你完全可以自由组合单个工作流命令。例如你可以单独运行/competitive来做一次快速的竞品分析或者单独运行/pricing来研究定价策略。/shipwright命令就像一个总入口你向它描述你的任务协调者会为你推荐最合适的工作流。但如果你已经明确知道要做什么直接输入具体的工作流命令如/write-prd会更高效因为它跳过了路由判断的步骤。4.3 对抗性评审用/challenge提升决策质量这是Shipwright中最具颠覆性的功能之一。它模拟了现实工作中最宝贵的环节——同行的严厉挑战。当你完成一份重要的PRD或战略文档后先别急着发出对它运行一次/challenge。操作示例 在Claude Code中上传你的PRD文档然后输入/challenge 以标准深度评审这份PRD在我发送给工程负责人之前。系统会做什么 一个独立的“红队”智能体会被激活。它不会简单地夸赞或提一些泛泛的修改意见而是会像一位苛刻的投资者或竞争对手一样系统性地攻击你文档中的每一个核心主张。它会生成一份挑战报告通常包含一个类似下面的表格被挑战的主张攻击向量严重性为何此主张脆弱解决方案“企业市场是我们的最高增长板块”证据完整性中等引用的市场报告覆盖整个品类而非我们的具体产品。缺少企业渠道的销售漏斗或成交率数据。引用企业渠道的销售数据或将此主张降级为“假设”。“工程增量成本极低”结构诚实性严重附录中列出了SSO、审计日志、SLA要求但这些并未反映在成本估算或时间线中。将附录中的需求与工作量估算进行协调或将其明确排除在本次范围外。“自助式入职可扩展至企业客户”决策勇气中等PRD中含糊其辞“可能需要一些定制”但未明确承诺企业客户入职是自助式还是高接触式。做出明确决策是自助式附带防护栏还是专人服务。阐明其中的权衡。报告最后会给出一个裁决DEFEND需辩护、REVISE需修订或CLEAR通过。如果得到DEFEND并不意味着你的方向错了而是你的论证存在漏洞需要在交付前修补。你可以将挑战报告的发现反馈给生成PRD的智能体它会根据“恢复手册”进行针对性修订。个人体会我第一次使用/challenge时被它找出的逻辑漏洞震惊了。一些我自己觉得“理所当然”的假设在红队的审视下显得苍白无力。这个过程虽然“痛苦”但极大地提升了最终产出物的严谨性和说服力。它强迫你像辩护律师一样思考提前准备好应对各种质疑。5. 高级功能决策分析系统与独立使用模式除了核心工作流Shipwright还包含两个强大的高级功能用于处理更复杂、更高风险的场景。5.1 决策分析系统应对高风险的战略选择当你面临诸如“是否应该涨价15%”、“是否应该现在重组董事会”这类高风险、高不确定性的战略决策时直觉和简单的讨论可能不够。Shipwright的决策分析系统提供了一个结构化的分析框架。快速模式Fast Mode实战快速模式能在1-2分钟内对一个问题进行一次结构化的单轮分析。你需要通过命令行调用一个脚本并指定问题类别。# 分析一个定价问题 node scripts/shipwright.mjs \ --question “鉴于用户留存率出现疲软我们是否应该在第三季度提价15%” \ --class pricing \ --provider claude # 分析一个治理问题 node scripts/shipwright.mjs \ --question “我们应该现在就重组董事会还是等待第四季度的业绩结果” \ --class governance \ --provider claude关键参数解析--class定义问题场景。系统对不同类别应用不同的路由策略。例如governance治理和publication发布类问题在置信度不足时会自动标记并建议升级处理而不是给出一个虚假的自信答案。--provider指定使用的AI模型家族如claude,gpt,gemini。如果只指定一个分析结果是“临时性的”如果指定两个或更多系统可以进行交叉验证在置信度不足时给出明确的“需要更多证据”指引而不是强行给出答案。输出结果解读 运行后系统会在benchmarks/results/目录下生成详细的输出其中最重要的是stage-1-fast/文件夹里的分析报告。报告会包含明确建议基于现有证据的推荐行动是/否/有条件。置信度区间高/中/低并解释原因。不确定性负载详细列出影响决策的关键未知因素以及为了提升置信度需要收集哪些额外信息如具体的财务数据、客户访谈。下一步行动清晰的后续步骤例如“收集最近三个月的用户流失访谈摘要”。这个系统的价值在于它把决策从一种“艺术”变成了一个可审计、可解释的“过程”。所有分析依据和推理链条都被记录下来这对于需要向上级或董事会汇报的决策至关重要。5.2 独立模式在任何AI工具中使用Shipwright技能也许你的团队主要使用Cursor或Gemini CLI而不是Claude Code。没关系Shipwright的核心——技能Skills——是纯Markdown文件这意味着它们可以被任何能读取文本文件的AI工具所使用。操作方式 假设你在使用Cursor你想撰写一份PRD。你可以直接打开skills/execution/prd-development/SKILL.md文件将其内容作为上下文提供给Cursor然后给出你的指令请参考附上的PRD开发技能指南为[智能日历的团队视图功能]撰写一份PRD。虽然你无法使用/write-prd这样的自动化工作流但技能文件本身已经提供了极其详细的框架和检查清单能极大地提升你与任何AI协作时的输出质量。注意事项独立模式缺少了智能体路由、工作流编排和对抗性评审这些自动化环节。它更适合于一次性的、框架明确的单点任务。对于复杂的、多步骤的流程在支持Claude Code或通过AGENTS.md桥接的Codex环境中使用完整功能仍然是更优选择。6. 常见问题与故障排查实录在实际使用Shipwright的过程中你可能会遇到一些典型问题。以下是我和社区成员遇到过的一些情况及其解决方案。6.1 安装与配置问题问题1在Claude Code中运行/shipwright命令无反应或报错。可能原因A插件未正确安装或启用。在Claude Code的设置中检查“插件”部分确认shipwright插件已安装并处于激活状态。可能原因B项目目录下缺少或格式错误的CLAUDE.md文件。协调者智能体严重依赖此文件来获取上下文。请确保CLAUDE.md文件存在于项目根目录并且是有效的Markdown格式。即使内容不完整一个基本的文件结构也能让系统运行。解决方案首先尝试运行/shipwright-help这是一个更简单的命令用于测试基础功能。如果它能正常响应说明插件已安装。然后检查并修复你的CLAUDE.md文件。问题2工作流执行到一半超时或中断。可能原因某些工作流尤其是涉及市场研究或竞品分析的可能需要AI进行网络搜索如果搜索范围过广或网络延迟可能导致Claude Code会话超时。解决方案保持会话聚焦在启动需要研究的工作流如/discover,/competitive时尽量先提供已知的、具体的信息缩小初始搜索范围。例如先让AI分析你指定的3个核心竞品而不是让它“分析所有竞品”。分步执行不要试图在一个会话中完成从发现到PRD到技术交接的全流程。利用Shipwright的链式设计每个工作流如/discover完成后会输出一个结构化的中间产物。保存这个产物在新会话中将其作为输入再启动下一个工作流如/write-prd。这既避免了超时也让你有机会在关键节点进行人工审核和干预。利用研究收集器对于重度研究任务可以事先运行node scripts/collect-research.mjs脚本需配置Brave或Tavily的API密钥它会预先搜集和缓存证据包减少AI在会话中的实时搜索负担。6.2 输出质量与使用技巧问题问题3AI生成的PRD或战略文档感觉有点“泛泛而谈”不够贴合我的具体业务。根本原因AI缺乏足够的、关于你产品和业务的上下文信息。解决方案精心打磨你的CLAUDE.md文件。不要只写产品名称。至少应包括产品核心价值主张用一两句话说明你们解决了用户的什么根本问题。核心用户画像描述2-3个典型用户角色他们的目标、痛点和行为。关键指标你们最关注的1-3个北极星指标是什么当前战略重点本季度/年度团队最优先的1-2件事是什么已知竞争对手列出主要竞品及其简要优劣势。 你提供的信息越具体、越有针对性Shipwright智能体生成的输出就越贴切、越可操作。问题4/challenge挑战报告过于严苛感觉像是在吹毛求疵。理解设计意图/challenge的目的不是否定你的工作而是进行“压力测试”。它的审查标准是基于一套公开的 对抗性评审标准 旨在暴露那些在团队评审或客户质疑中可能被攻击的弱点。使用策略区分使用场景对于初版草案或内部脑暴文档可以不使用/challenge先用/quality-check进行基础的质量门禁检查。关注高严重性问题挑战报告会标注问题的“严重性”严重、中等、轻微。优先处理“严重”和“中等”级别的问题它们通常涉及逻辑矛盾、证据缺失或成本估算不实等核心风险。将其视为辩护预演把挑战报告看作是一次免费的、无风险的“模拟答辩”。修复了这些问题意味着你为真正的评审会议做好了更充分的准备。问题5决策分析系统Fast Mode给出的建议置信度总是“低”感觉没用。正确认知系统给出“低置信度”并详细列出“不确定性负载”这恰恰是其价值的体现。它诚实地告诉你“根据目前提供的有限信息做出这个高风险决策的把握不大。”行动指南审视不确定性负载仔细阅读报告中的“不确定性负载”部分。它明确指出了哪些关键信息的缺失导致了低置信度例如缺少某个细分市场的用户访谈数据、缺少成本结构的详细分析。将其作为信息收集清单将这些“未知项”转化为下一步的行动计划。例如如果系统指出缺乏用户对涨价的接受度数据那么你的下一步就是设计一个快速的用户调研或A/B测试来收集这些数据。迭代分析在补充了关键信息后再次运行决策分析。你会看到置信度随之提升决策建议也可能变得更加明确。这个过程本身就是一个结构化的决策支持流程。6.3 维护与协作问题问题6如何与团队共享和协作使用Shipwright核心原则Shipwright的设计初衷是作为个人生产力工具而非多用户协作平台。其本地化、基于个人Claude Code会话的架构不适合直接多人同时编辑和调用。推荐协作模式共享输出物而非工具本身每位PM在自己的本地环境安装和使用Shipwright。当需要协作时共享的是Shipwright生成的结构化输出物如PRD、战略文档并利用其附带的“决策框架”和“未知项清单”作为讨论的基础。这确保了讨论是基于同一套高质量、结构化的材料。统一技能与标准团队可以共同维护一套自定义的技能文件如公司特有的PRD模板、OKR格式通过Git进行版本管理。每位成员定期同步这些技能文件到自己的本地.claude/skills/目录下从而保证团队输出格式的一致性。谨慎使用Slack Agent项目内置的Slack Agent允许你将Slack消息路由到本地Claude Code。警告这仅适用于个人将Slack作为输入接口绝不应作为团队共享的Claude网关会带来严重的会话混乱和安全风险。官方也强烈建议在个人使用时开启READ_ONLY_MODEtrue。问题7如何保持Shipwright本地的技能和工作流更新如果你是通过脚本安装Option B你的项目里会有一个shipwright-sync.sh脚本。# 进入你的项目目录 cd /path/to/your/project # 运行同步脚本交互式会显示变更并询问是否更新 bash shipwright-sync.sh # 或自动更新所有内容 bash shipwright-sync.sh --yes这个脚本会与原始的Shipwright GitHub仓库进行比对告诉你哪些技能、工作流或文档有更新、新增或删除。你可以选择全部更新也可以有选择地更新特定文件。这是管理自定义技能和同步官方改进的最佳方式。