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| 如何获取关于 BMad 的答案 | 使用 LLM 快速回答您自己的 BMad 问题 |
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先从 BMad-Help 开始
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
如何使用 BMad-Help
在 AI 会话里直接输入：
bmad-help
:::tip
按平台不同，你也可以使用 /bmad-help 或 $bmad-help。但大多数情况下直接输入 bmad-help 就能工作。
:::
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
何时使用这篇指南
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
步骤
1. 选择信息来源
| 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。
2. 让 AI 读取来源
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：
把 llms-full.txt 加入会话上下文：
https://bmad-code-org.github.io/BMAD-METHOD/llms-full.txt
3. 直接提问
:::note[示例] 问： “用 BMad 做一个需求到实现的最短路径是什么？”
答： 使用 Quick Flow，运行 bmad-quick-dev。它会在一个工作流里完成意图澄清、计划、实现、审查与结果呈现，跳过完整规划阶段。
:::
你将获得什么
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。
提示
- 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
仍然卡住？
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-issues |
Bug 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