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🤖 Consolidated, AI-optimized BMAD docs: llms-full.txt. Fetch this plain text file for complete context.
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如何获取关于 BMad 的答案

获取 BMad 相关答案最快的方式是 bmad-help 技能。 这个智能向导可以覆盖 80% 以上的常见问题,并且你在 IDE 里随时可用。

BMad-Help 不只是查表工具,它还能:

  • 检查你的项目状态,判断哪些步骤已经完成
  • 理解自然语言问题,直接按日常表达提问即可
  • 根据已安装模块给出选项,只展示与你当前场景相关的内容
  • 在工作流结束后自动运行,明确告诉你下一步做什么
  • 指出第一个必做任务,避免猜流程起点

在 AI 会话里直接输入:

bmad-help

也可以结合自然语言问题一起调用:

bmad-help 我有一个 SaaS 想法并且已经知道主要功能,我该从哪里开始?
bmad-help 我在 UX 设计方面有哪些选项?
bmad-help 我卡在 PRD 工作流了
bmad-help 帮我看看目前完成了什么

BMad-Help 通常会返回:

  • 针对你当前情况的建议路径
  • 第一个必做任务
  • 后续整体流程概览

当你遇到以下情况时,可用本指南补充:

  • 想理解 BMad 的架构设计或内部机制
  • 需要超出 BMad-Help 覆盖范围的答案
  • 在安装前做技术调研
  • 想直接基于源码进行追问
来源适合回答的问题示例
_bmad 文件夹智能体、工作流、提示词如何工作“PM 智能体具体做什么?”
完整 GitHub 仓库版本历史、安装器、整体架构“v6 主要改了什么?”
llms-full.txt文档层面的快速全景理解“解释 BMad 的四个阶段”

安装 BMad 后会生成 _bmad 文件夹;如果你还没有安装,可先克隆仓库。

如果你的 AI 可以直接读文件(如 Claude Code、Cursor):

  • 已安装 BMad: 直接让它读取 _bmad 并提问
  • 想看更深上下文: 克隆完整仓库

如果你使用 ChatGPT 或 Claude.ai:

llms-full.txt 加入会话上下文:

https://bmad-code-org.github.io/BMAD-METHOD/llms-full.txt

你可以快速拿到直接、可执行的答案:智能体怎么工作、工作流做什么、为什么这样设计,而不需要等待外部回复。

  • 对“意外答案”做二次核验:LLM 偶尔会答偏,建议回看源码或到 Discord 确认
  • 问题越具体越好:例如“PRD 工作流第 3 步在做什么?”比“PRD 怎么用?”更高效

如果你已经试过 LLM 方案但还需要协助,现在你通常已经能提出一个更清晰的问题。

频道适用场景
#bmad-method-help快速问题(实时聊天)
help-requests forum复杂问题(可检索、可沉淀)
#suggestions-feedback建议与功能诉求
#report-bugs-and-issuesBug 报告

Discord: discord.gg/gk8jAdXWmj
GitHub Issues: github.com/bmad-code-org/BMAD-METHOD/issues(用于可复现问题)

你! 卡住 在队列中—— 等待 等待谁?

来源 就在那里, 显而易见!

指向 你的机器。 释放它。

它读取。 它说话。 尽管问——

为什么要等 明天 当你拥有 今天?

—Claude