mStack：为AI编程助手打造的产品发布工作流

一套将通用编程助手转化为产品发布操作员的结构化沟通流程，通过六个阶段实现从产品背景到发布复盘的完整叙事闭环。

当使用AI助手撰写产品发布文案时，最常见的输出是"我们很高兴地宣布..."这样的陈词滥调。问题不在于AI的写作能力，而在于输入——缺乏结构化的产品背景、明确的叙事角度和严格的编辑把关。mStack试图解决这个问题，不是通过更好的Prompt，而是通过一套完整的工作流。

mStack将产品发布沟通定义为一个六阶段闭环：

Context -> Angle -> Draft -> Critique -> Package -> Learn
（背景 -> 角度 -> 草稿 -> 批评 -> 打包 -> 学习）

这不是Prompt的堆砌，而是一个有序的、可重复的沟通系统。每个阶段都有明确的输入输出，前一阶段的产出成为后一阶段的上下文。

对应命令：/mstack-product-context

角色：Product Reporter（产品记者）

这一阶段的目标是将杂乱的信息——发布说明、PR描述、客户痛点、支持工单、创始人笔记——转化为结构化的发布简报。关键问题包括：

• 是什么用户痛点驱动了这个功能？
• 工作流程发生了什么变化？
• 你拒绝构建什么？（Tradeoff是可信度的关键）

输出是一份包含痛点、时机、范围、权衡、证据和待补充细节的上下文简报。

对应命令：/mstack-angle-review

角色：Positioning Editor（定位编辑）

在动笔之前，必须先确定最有力的、可辩护的核心论点。这一阶段会生成多个候选角度，评估其特异性、可信度和情感共鸣，最终推荐一个主导叙事。

例如，不是"我们发布了团队仪表板"，而是"每周状态汇报仪式应该消失，而不是变得更漂亮"。

对应命令：/mstack-write-product-update

角色：Product Writer（产品作者）

基于选定的角度，撰写核心发布文案。重点不是功能列表，而是围绕"为什么是现在"、"观点是什么"、"做了什么权衡"、"证据在哪里"、"后果是什么"来构建叙事。

对应命令：/mstack-critique-update

角色：Editorial Reviewer（编辑审校）

在发布前进行严格的自我审查。检查清单包括：

• 是否有通用的、模糊的声明？
• 是否有具体的证据支持每个主张？
• 声音是否一致？
• 是否有AI生成的"光泽"需要去除？

这一阶段会打分并重写薄弱部分。

对应命令：/mstack-launch-pack

角色：Launch Operator（发布操作员）

将批准的故事转化为渠道特定的发布资产：

• 更新日志（Changelog）
• 发布邮件
• 社交媒体帖子
• 内部Slack通知
• 销售团队备忘

关键是根据渠道特性调整，而不是简单复制粘贴。