完成产品策略、调研与业务诊断
Product-Manager-Skills
49个PM技能+6个命令工作流
试试这样做
用 problem-framing canvas 重新梳理这个需求，区分用户问题、业务目标和验证假设。
为这个产品机会画一棵 Opportunity Solution Tree，并推荐最小 PoC。
帮我准备一场用户发现访谈，输出 Mom Test 问题和访谈后整理模板。
详细介绍
Product Manager Skills
70 个经过实战检验的产品管理框架，适用于 Claude、Codex、ChatGPT 以及任何能阅读结构化知识的 AI 代理。为你的代理提供共享上下文和专业判断，使其产出可执行的工作成果。
为什么使用它
当你告诉 AI 代理“写一份 PRD”却没有共享上下文时，你得到的是通用输出。这个库提供了你和代理都可以依赖的专业框架。每项技能都包含其背后的原理、常见陷阱以及正确应用的指导。
技能概览
按你要完成的任务分类浏览。
框架与战略
- problem-framing-canvas — MITRE 的向内看 / 向外看 / 重新构建序列；阻止团队解决错误的问题
- positioning-statement — Geoffrey Moore 的模板，用于定义你服务谁、解决什么问题以及你的独特之处
- product-strategy-session — 完整的战略弧线：定位 → 问题框架 → 方案探索 → 路线图（2-4 周）
利益相关者协调
- stakeholder-identification — 在接触任何人之前绘制所有利益相关者地图：广泛头脑风暴 → 盟友/受众/影响者 → R/P/D 标记 → 公平性视角 → 缩小到优先目标
- stakeholder-mapping — 运行两个互补的网格（权力 × 利益用于参与策略；影响 × 权力用于提升谁的声音）并进行比较以找到差距
- stakeholder-engagement-advisor — 针对每个利益相关者的参与计划：诊断其概况和背景，然后提供量身定制的信息框架、媒介、节奏和下一步行动
客户发现与研究
- discovery-interview-prep — 根据你的研究目标制定《妈妈测试》风格的访谈计划
- opportunity-solution-tree — 生成机会和解决方案，然后推荐最佳的概念验证优先测试
- discovery-process — 完整的发现循环：框架 → 研究 → 综合 → 验证（3-4 周）
优先级与路线图
- prioritization-advisor — 询问 3-5 个关于你背景的问题，然后推荐 RICE、ICE、Kano 或合适的替代方案
- epic-breakdown-advisor — 使用 Richard Lawrence 的 9 种模式拆分大型史诗
- roadmap-planning — 收集输入 → 定义史诗 → 确定优先级 → 排序 → 沟通（1-2 周）
编写 PM 交付物
- user-story — Mike Cohn 格式 + Gherkin 验收标准，包含反模式
- prd-development — 结构化的 PRD：问题 → 角色 → 解决方案 → 指标 → 故事（2-4 天）
- press-release — Amazon 逆向工作法：在写一行规格之前先明确产品愿景
验证与实验
- pol-probe-advisor — 根据你的假设和风险水平推荐应该运行哪种原型类型
- pol-probe — 用于在构建之前记录轻量级验证实验的模板
财务与增长
- business-health-diagnostic — 使用你的真实指标诊断 SaaS 在增长、留存、效率和资本方面的健康状况
- organic-growth-advisor — McKinsey 增长金字塔分类：诊断你的约束是在新的细分市场、地区、渠道还是产品
- feature-investment-advisor — 使用收入影响、成本、ROI 和战略价值给出构建 / 不构建的建议
市场与竞争情报
- intel-discipline-advisor — 从这里开始：将你手头的问题分流到正确的情报学科、节奏和执行技能
- competitive-analysis-process — 六个步骤的总体框架：格局 → 产品比较 → 客户需求 → 业务基线 → 定位 → 战略方向
- 调查链：market-landscape-scan → competitive-research-snapshot → competitive-intel-watch → battle-card-builder — 每个步骤都使用前一个步骤的 schema，因此研究成为一种持续的节奏，而非一次性的演示文稿
- tam-sam-som-calculator — 三种市场规模的测算方式：你自己的数字、引导式访谈，或者自下而上的自主研究，怀疑的 CFO 可以一次攻击一个假设
职业与领导力转型
- director-readiness-advisor — 针对四种情境（准备、面试、新上任、重新校准）指导 PM 完成从 PM 到 Director 的转变
- vp-cpo-readiness-advisor — 指导 Director 完成 VP/CPO 的过渡，包括在入职前评估职位的 CEO 面试框架
- executive-onboarding-playbook — VP/CPO 过渡的 30-60-90 天诊断指导手册
AI 产品工作
- ai-shaped-readiness-advisor — 评估你是在自动化任务（AI 优先）还是重新设计工作方式（AI 重塑），然后告诉你首先应该构建哪种能力
- context-engineering-advisor — 诊断上下文填充与上下文工程的区别，并指导 AI 驱动产品的记忆架构
- agent-orchestration-advisor — 从四个维度指导多代理工作流设计
技能类型
技能分为三个递进的层级：
- 工作流技能（19 个）：完整的端到端 PM 流程（数天到数周）。例如：运行完整的发现循环或编写一份 PRD。
- 交互式技能（27 个）：引导式发现——3-5 个问题，然后给出建议。例如：“哪种优先级框架最适合这里？”
- 组件技能（24 个）：适用于特定 PM 交付物的模板（30-90 分钟）。例如：编写带验收条件的用户故事。
交互式技能使用自适应决策阶梯：它们会针对你的特定背景提出 3-5 个有针对性的问题，提供带有“何时使用”理由的编号建议，并在执行过程中解释为什么。你也可以只要求学习框架而无需实际工作。
每项技能的工作方式
每个 SKILL.md 文件都遵循以下结构：
| 部分 | 包含内容 |
|---|---|
| Frontmatter | name、description、type、intent、best_for、scenarios |
| Purpose | 此技能的作用以及何时使用 |
| Input | 你可以提供的内容（附有示例调用）——空手而来也没关系；技能会引导你完成 |
| Key Concepts | 框架、定义、反模式——附带解释的词汇 |
| Application | 代理（或人类）可以遵循的分步说明 |
| Examples | 展示好版本和坏版本的真实案例 |
| Common Pitfalls | 命名的失败模式，包括后果和纠正措施 |
| References | 相关技能和外部框架 |
best_for 字段列出了该技能最适用的 3-5 个具体场景，帮助你快速判断是否适合当前情况。
文档
| 文档 | 用途 |
|---|---|
| Using PM Skills 101 | 面向初学者的入门指南——无需技术背景的设置 |
| Platform Guides for PMs | 针对每个支持的平台选择设置指南 |
| Using PM Skills with Claude | 适用于 Claude Desktop/Web 的 Claude Code + GitHub ZIP 上传 |
| Using PM Skills with Codex | 本地工作空间 + 与 GitHub 连接的 Codex on ChatGPT |
| Using PM Skills with ChatGPT | GitHub 应用、自定义 GPT 知识库以及基于项目的使用方式 |
| Using PM Skills with Slash Commands | 将技能转换为可重复使用的斜杠命令，如 /pm-story |
| Market Intelligence Suite Summary | 包含 14 个技能的竞争/市场研究套件：学科、链条以及何时运行哪个技能 |
| START_HERE.md | 针对本地仓库用户的 60 秒上手指南 |
许可证
CC BY-NC-SA 4.0 — 非商业用途，相同方式共享。
- ✅ 在日常工作中使用这些技能——在营利性公司、与团队、在你的代理中使用。
- ✅ 改编和混搭它们——在同一许可证下分享你的成果，并注明出处。
- ✅ 用它们教学——研讨会、午餐分享会、指导。
- ❌ 不要出售它们——未经明确的书面许可，不得将技能本身重新打包到付费产品、课程或服务中。
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