产品经理技能

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║   47 种经过实战检验的技能 + 6 个命令工作流                    ║
║   Claude Code • Cursor • Codex  • n8n • OpenClaw • 还有更多 ...    ║
║                                                                    ║
║   v0.75 • 2026年3月17日 • CC BY-NC-SA 4.0                           ║
╚════════════════════════════════════════════════════════════════════╝

帮助产品经理在工作中更加出色——并鼓励他们将经验分享给他人。

这些经过实战验证的 PM 框架，既能教你如何以专业水准开展产品管理工作，也能教会你的 AI 助手如何执行。你理解“为什么”，而你的助手负责“怎么做”。这样一来，每个人都能不断进步。

无论是界定问题、寻找机会、搭建验证实验，还是快速放弃错误决策，这些框架都能助你一臂之力。它们源自特蕾莎·托雷斯、杰弗里·摩尔、亚马逊、MITRE 等业界大师的经典方法论。

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📣 更新与公告

2026年3月17日 — v0.75 教学为先：回归本仓库的核心价值

在此我要向一位近期提交了改进方案的贡献者致歉。他的代码质量很高，初衷也很良好，但却为了追求更简洁的文案而删去了学习支架部分。这并非他的错——他参考的文档从未明确指出教学价值是不可妥协的。我们已经修正了这一点。接下来，我将与这位贡献者合作，在保留技能教学性的同时，融入其优化成果。

本仓库的真正用途： 尽管它可以用来为你的 AI 助手添加技能，但它的核心使命是帮助产品经理提升专业能力，并鼓励他们将所学传授给更多人。这里的每项技能都服务于这两个目标：既增强助手的能力，又让你更深入地理解框架背后的原理。两者相辅相成，缺一不可。

ABC——始终以教练为导向 是我们的核心原则。每一项技能都应让使用者比开始时收获更多知识。若为追求简洁输出而牺牲解释说明，则无异于缺陷，而非改进。

v0.75 的更新内容包括：

• README.md — 使命宣言已更新，明确提及面向的人群：产品经理和 AI 助手。
• CONTRIBUTING.md — 新增“设计哲学”章节，帮助贡献者了解需要守护的核心价值。
• CLAUDE.md — 在助手的任务描述中加入了“教学为先”的要求，而不仅限于风格指南。
• AGENTS.md — 新增“操作哲学”章节，确保编码助手不会因优化而忽视教学环节。

发布说明：docs/announcements/2026-03-17-v0-75-pedagogic-first.md

现已可用： 可直接从 Claude Code 插件市场安装技能：

/plugin marketplace add deanpeters/Product-Manager-Skills
/plugin install jobs-to-be-done@pm-skills

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2026年3月9日 — v0.7 技能更精准，发现更快

本次发布旨在提升库的可信度和易用性。

随着仓库规模不断扩大，我们必须持续提高标准。因此，v0.7 专注于用户最直观的感受：

• 更快找到合适的技能；
• 清楚何时该使用某项技能；
• 使激活行为更加清晰；
• 让用户相信仓库不仅在扩展，也在不断优化。

为何重要：

1. 你无需再花费大量时间猜测该使用哪项技能。
2. 技能更容易出现在你需要的场景中。
3. 随着库的壮大，导航将更加便捷，而非愈发混乱。
4. 质量不再是偶尔清理的结果，而是持续维护的承诺。

具体更新：

• 对整个技能库进行了触发式描述的更新，使每项技能不仅能说明“它做什么”，还能明确“什么时候应该使用它”。
• 新增 intent 前置元数据字段，以便每项技能既能保持精准的触发描述，又能提供更丰富、更深层次的目的概述。
• 在 scripts/check-skill-triggers.py 中新增了触发条件就绪性检查。
• 将触发检查集成到 scripts/test-library.sh 中。
• 新增 find-a-skill.sh --mode trigger 工具，可通过使用场景语言、best_for 和 scenarios 来查找技能。
• Streamlit（测试版）新增“寻找我的技能”模式，用户只需用通俗语言描述情境，即可获得推荐技能及明确的下一步行动。
• Streamlit 导航现分为“学习”、“寻找我的技能”和“运行技能”三个模块，方便初次使用者更快地从困惑走向行动。
• 更新了贡献者文档，确保未来新增的技能遵循同样的严格标准。
• 将这一严格标准与 Anthropic 的《为 Claude 构建技能完全指南》进行了交叉核对。

发布说明：docs/announcements/2026-03-09-v0-7-skill-quality-trigger-clarity.md

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2026年3月8日 — v0.6 您的需求，我们倾听：无处不在的设置与集成

您提出了需求，我们认真听取并做出了回应。我们特意编写了全面的说明文档，介绍如何安装、集成或以其他方式使用这些技能中的任意一项或全部。

本次发布内容：

• docs/Using PM Skills 101.md 作为完整的初学者入门指南
• docs/Platform Guides for PMs.md 作为工具选择索引
• docs/Using PM Skills with Slash Commands 101.md 用于 Claude /slash 工作流，如 /pm-story 和 /pm-prd
• 针对 Claude Code、Claude Desktop、Claude Cowork、ChatGPT Desktop、OpenClaw、n8n、LangFlow 以及 Python 代理的新 PM 友好型平台文档
• 更新了 START_HERE.md，新增按熟练度划分的学习路径（聊天优先、终端优先、自动化优先）

如何充分利用此次发布：

1. 从 docs/Using PM Skills 101.md 开始
2. 在 docs/Platform Guides for PMs.md 中选择您的平台
3. 先用一项技能完成一个实际任务，再逐步扩展到多技能工作流

发布说明：docs/announcements/2026-03-08-v0-65-onboarding-integration-guides.md

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2026年3月6日 — v0.6 导航与命令

我们在保持技能为唯一权威来源的同时，添加了一层命令系统和快速导航功能。

本次发布内容：

• START_HERE.md 提供60秒快速入门
• commands/ 目录包含可复用的多技能工作流
• catalog/ 自动生成索引，方便快速浏览
• 新增辅助脚本：run-pm.sh、find-a-command.sh、test-library.sh 和 generate-catalog.py
• 使用 scripts/check-command-metadata.py 进行命令验证

发布说明草稿：docs/announcements/2026-03-06-v0-6-navigation-commands.md

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2026年2月27日 — v0.5 Streamlit（测试版）游乐场

我们推出了一款新的 Streamlit（测试版） 界面，用于本地技能测试。

本次发布内容：

• 本地游乐场位于 app/main.py，提供引导式浏览和会话流程
• 支持多家模型提供商（Anthropic、OpenAI、Ollama），并配备提供商/模型选择器
• 完全通过环境变量处理 API 调用（app/.env.example），以实现更安全的默认配置
• 工作流用户体验升级（修复阶段检测问题、各阶段输出持久化、新增运行所有阶段控制）
• 在较长的工作流中快速提示模型质量（尤其是 PRD 类型的运行）

文档：

• app/STREAMLIT_INTERFACE.md
• app/.env.example

欢迎反馈：

• GitHub Issues
• Dean 的 LinkedIn

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2026年2月27日 — v0.5 职业与领导力技能套件

四款新技能覆盖了完整的产品领导力职业发展路径——从产品经理到总监再到副总裁/首席产品官——内容源自 The Product Porch 播客的两集节目。

基于第42集——从产品经理到总监：如何完成转型（上）：

• altitude-horizon-framework（组件）——核心思维模型：高度（范围）和视野（时间）、服务员到运营者的转变、四个过渡区域、命名的失败模式以及级联上下文图
• director-readiness-advisor（交互式）——针对四种场景指导产品经理和新任总监：准备期、面试期、刚上任期以及调整期

基于第43集——成为 VP 和 CPO：在高管层面领导产品（下）：

• executive-onboarding-playbook（工作流）——VP/CPO 转型的 30-60-90 天诊断手册：先诊断再行动、挖掘未明说的战略、评估团队、基于证据采取行动
• vp-cpo-readiness-advisor（交互式）——指导总监和高管完成 VP/CPO 转型，包括用于评估职位后再决定是否接受的 CEO 面试框架

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2026年2月10日 — v0.4 引导协议修复

我们在交互式流程中发现并修复了一个引导功能回归问题。

问题描述：

• 我们原本期望的是循序渐进的引导式协作，并逐步处理上下文信息。
• 实际上，一次以简洁为目标的代码重构过程剥离了原始引导模式的部分内容（尤其是“逐题引导”行为）。

v0.4 中的改进：

• 在 skills/workshop-facilitation/SKILL.md 中标准化了一个权威的引导协议。
• 将这一权威源链接应用到所有交互式技能及以引导为主的流程技能中。
• 增加了强制性的会话开场说明、上下文倾倒 旁路选项以及 最佳猜测 模式。
• 强化了进度标签、中断处理机制以及决策点建议规则。

致谢：

• Codex 发现了协议不匹配问题，并在整个代码库中实施了修复。

公告草稿：docs/announcements/2026-02-10-v0-4-facilitation-fix.md

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2026年2月8日 — LinkedIn 发布

帖子标题： 适用于您的 AI 助手的产品管理技能
副标题： 因为“只是更好地编写提示词”并不是一种策略。

还在重复编写 PM 提示词却总是得到通用的 AI 回答吗？我构建了一个可复用的 PM 技能仓库，帮助您更快地做出更精准的决策、生成更高质量的文档并取得更好的成果。

• 完整公告草稿：docs/announcements/2026-02-08-linkedin-launch.md
• Substack 文章草稿：docs/announcements/2026-02-08-substack-savage-launch.md
• 公告索引：docs/announcements/README.md
• 技能仓库：Product Manager Skills
• 之前的提示词仓库：Product Manager Prompts

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🎯 这是什么

47种开箱即用的PM技能 + 可复用的命令工作流，既能教会你，也能教会你的AI助手如何以专业水准完成产品管理工作——让产品经理理解“为什么这么做”，而AI助手则知道“具体该怎么做”。

与其简单地说“写一份PRD”然后寄希望于结果，不如让你和你的AI助手都清楚：

• ✅ 如何组织PRD的结构，以及每个部分存在的意义
• ✅ 应该向利益相关者提出哪些问题，又该关注哪些关键信息
• ✅ 应该使用哪种优先级排序框架（以及每种框架在什么情况下会失效）
• ✅ 如何开展客户调研访谈，以及哪些信号最为重要
• ✅ 如何运用成熟的模式来拆解史诗级需求——以及每种方法的权衡取舍

成果： 你们的工作效率更高、一致性更强，且能站在更高的战略层面进行决策——同时还能清晰地解释背后的逻辑。

适用对象： Claude Code、Cowork、OpenAI Codex、ChatGPT、Gemini，以及任何能够读取结构化知识的AI助手。

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🎓 设计理念 — 教学性与实用性并重

这个仓库不仅是为了给AI助手添加技能，同样也是为了帮助产品经理们提升自己的专业能力，并将这些经验传递给更多人。

这里的技能同时服务于这两个目标：它们既能让AI助手以专业水准完成PM工作，又能教给人类产品经理框架背后的“为什么”，从而让他们能够解释、调整并传承这些方法。

ABC — 始终保持教练心态 是核心指导原则。每项技能都应该让使用者比开始时掌握更多的知识。

这意味着：

• 技能不仅要说明步骤，更要解释背后的逻辑；
• 示例不仅要展示最终结果，还要展现思考过程；
• 反模式要明确失败的原因，以便你在实际工作中识别出来；
• 交互式技能通过引导式探索来提供辅导，而不是单纯收集答案。

任何为了精简文案而移除学习支架的修改，都是缺陷，而非改进。

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⚡ 60秒快速上手

新手入门？从 START_HERE.md 开始。

# 运行一项技能（artifact/analysis）
./scripts/run-pm.sh skill prioritization-advisor "我们有12个需求和一个冲刺周期"

# 运行一个命令（多技能工作流）
./scripts/run-pm.sh command discover "降低自助用户的新手引导流失率"

需要先找到合适的技能吗？

./scripts/find-a-skill.sh --keyword onboarding
./scripts/find-a-command.sh --keyword roadmap

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为什么命令层很有帮助

命令让技能的使用更加便捷，但并不会取代技能本身。

• 技能保持深度和教学性：它们是框架、推理和质量的权威来源——无论是对人类还是对AI助手而言。
• 命令减少了拼接工作：一条命令会按照正确的顺序串联起所需的技能。
• 启动更快：无需纠结“我应该先运行哪个技能？”也不再需要手动交接。
• 输出更一致：命令会强制执行检查点，随后交由技能本身的严谨性来把关。
• 团队成员更快上手：新用户可以直接运行 /discover 或 /write-prd，在交付成果的同时学习整个技能体系。

简而言之：技能提供专业知识；命令带来行动力。

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🧪 Streamlit（测试版）

想在将技能融入你的AI工作流之前，先在本地快速试用一下吗？

pip install -r app/requirements.txt
streamlit run app/main.py

在v0.7版本中，你可以：

• 在应用内了解设置和集成路径；
• 通过用通俗语言描述你的场景来找到适合的技能；
• 当你明确了需求后，即可用自己的场景来运行技能。

这个测试版界面仍在开发中。欢迎通过 GitHub Issues 或 LinkedIn 提供反馈。

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✅ 安全与评估

在使用任何技能之前：

• 请仔细阅读技能文件及所有关联资源。如果包含 scripts/ 文件夹，请务必在运行前先阅读。
• 坚持最小权限原则。除非明确说明，否则技能不应要求访问密钥或网络连接。
• 先用一个贴近实际的提示进行快速预演，然后优化 name 和 description 字段，以提高技能的可发现性。
• 如果希望快速检查触发条件是否就绪，可在打包前运行 python3 scripts/check-skill-triggers.py --show-cases。

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🧰 可选脚本（确定性辅助工具）

部分技能包含一个 scripts/ 文件夹，内含用于计算或格式化的确定性辅助工具。这些工具是可选的，在使用前应进行审计，并避免调用网络或依赖外部资源。

示例：

• skills/tam-sam-som-calculator/scripts/market-sizing.py
• skills/user-story/scripts/user-story-template.py

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🤖 技能创建工具

想自己创建技能吗？ 可以选择以下工具之一：

• scripts/add-a-skill.sh - 内容导向，基于笔记或框架的AI辅助生成；
• scripts/build-a-skill.sh - 引导式“组装”向导，逐节提示填写内容；
• scripts/find-a-skill.sh - 按名称/类型/关键词搜索技能，结果按相关度排序；
• scripts/find-a-command.sh - 按名称/关键词或所用技能搜索命令；
• scripts/run-pm.sh - 快速运行单个技能或命令；
• scripts/test-a-skill.sh - 执行严格的合规性检查及可选的冒烟测试；
• scripts/check-skill-triggers.py - 审核前端描述和场景提示，确保符合Claude的触发规则；
• scripts/test-library.sh - 验证所有技能和命令，并重新生成目录索引；
• scripts/zip-a-skill.sh - 按技能、类型或全部技能打包成可上传的 .zip 文件；
• scripts/generate-catalog.py - 重新生成技能和命令的导航索引。

不熟悉终端操作？ 请参阅 scripts/README.md 获取通俗易懂的操作指南。 高级用户： 这些脚本设计为可以串联起来，形成快速的端到端工作流程（从想法到提示、验证再到打包）。

功能：

1. 分析你的内容并建议技能类型；
2. 生成包含示例的完整技能文件；
3. 验证元数据以确保符合市场平台的要求；
4. 自动更新文档。

使用方法：

# 从文件创建技能
./scripts/add-a-skill.sh research/your-framework.md

# 引导式向导
./scripts/build-a-skill.sh

# 搜索技能
./scripts/find-a-skill.sh --keyword pricing --type interactive

# 搜索命令
./scripts/find-a-command.sh --keyword roadmap

# 运行命令工作流
./scripts/run-pm.sh command write-prd "移动端新手引导改版"

# 测试单个技能
./scripts/test-a-skill.sh --skill finance-based-pricing-advisor --smoke

# 测试整个库
./scripts/test-library.sh

# 为单个技能打包上传文件
./scripts/zip-a-skill.sh --skill finance-based-pricing-advisor

# 打包所有技能上传文件
./scripts/zip-a-skill.sh --all --output dist/skill-zips

# 打包某一类技能（组件型|交互型|工作流型）
./scripts/zip-a-skill.sh --type component --output dist/skill-zips

# 构建精选入门包
./scripts/zip-a-skill.sh --preset core-pm --output dist/skill-zips

# 查看可用的精选预设
./scripts/zip-a-skill.sh --list-presets

# 从剪贴板
pbpaste | ./scripts/add-a-skill.sh

# 检查可用的适配器
./scripts/add-a-skill.sh --list-agents

代理支持： Claude Code、手动模式（适用于任何命令行界面）以及通过 scripts/adapters/ADAPTER_TEMPLATE.sh 自定义适配器。

了解更多： 请参阅 docs/Add-a-Skill Utility Guide.md 获取完整指南。 本地克隆？ 请从 docs/Building PM Skills.md#local-clone-quickstart 开始。

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✅ Claude Web 上传检查清单

• 保持 frontmatter 中的 name 不超过 64 个字符，description 不超过 200 个字符。
• 使用 intent 来提供更丰富的面向仓库的技能说明，同时保持 description 简短且以触发条件为导向。
• 确保技能文件夹名称与 name 值一致。
• 使用 scripts/zip-a-skill.sh --skill <skill-name>（或 --type component、--preset core-pm）来生成可直接上传的 ZIP 文件。
• （高级）如果需要未压缩的可上传文件夹，请使用 scripts/package-claude-skills.sh。
• 使用 scripts/check-skill-metadata.py 验证元数据。
• 对于 GitHub 的 ZIP 上传流程，请参阅 docs/Using PM Skills with Claude.md。

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🏗️ 三层架构（技能如何协同工作）

这 47 个技能被组织成 三种类型，彼此相互构建：

┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│  工作流技能 (6)                                          │
│  完整的端到端项目管理流程                               │
│  例如：“召开产品战略会议”                                 │
│  时间线：2-4 周                                           │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
                         ↓ 协调
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│  交互式技能 (20)                                         │
│  带有自适应问题的引导式探索                             │
│  例如：“我应该使用哪种优先级框架？”                     │
│  时间线：30-90 分钟                                       │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘
                         ↓ 使用
┌───────────────────────────────────────────────────────────┐
│  组件技能 (21)                                           │
│  用于特定项目管理交付物的模板                           │
│  例如：“编写用户故事”                                     │
│  时间线：10-30 分钟                                       │
└───────────────────────────────────────────────────────────┘

组件技能 (21) — 模板与成果

是什么： 可重复使用的模板，用于创建特定的项目管理交付物（用户故事、定位声明、史诗、人物画像、PRD 等）。

何时使用： 当你需要针对特定交付物的标准模板或格式时。

示例： “编写带有验收准则的用户故事” → 使用 user-story.md。

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交互式技能 (20) — 引导式探索

是什么： 多轮对话流程，AI 会向你提出 3-5 个自适应问题，然后根据你的上下文提供智能建议。

何时使用： 当你需要帮助决定采取何种方法，或者在执行之前收集背景信息时。

示例： “我应该使用哪种优先级框架？” → 运行 prioritization-advisor.md，它会询问你的产品阶段、团队规模、数据可用性等，然后推荐 RICE、ICE、Kano 或其他框架。

工作原理：

1. AI 会询问 3-5 个关于你背景的问题。
2. 你回答（或从编号选项中选择）。
3. AI 会提供 3-5 条量身定制的建议。
4. 你可以选择其中一条（或结合多种方法）。
5. AI 将使用合适的组件技能来执行。

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工作流技能 (6) — 端到端流程

是什么： 完整的项目管理流程，可在数天至数周内协调多个组件技能和交互式技能。

何时使用： 当你需要从头到尾运行完整的项目管理流程时（如战略会议、探索周期、路线图规划、PRD 制作等）。

示例： “让利益相关者对产品战略达成一致” → 运行 product-strategy-session.md，该技能会在 2-4 周内引导你完成定位 → 问题界定 → 解决方案探索 → 路线图规划的过程。

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📦 全部 47 个技能（可点击）

现在你已经了解了这三种类型，以下是完整的目录：

🧱 组件技能（21项）

技能	当你需要...时使用
altitude-horizon-framework	理解从产品经理到总监的心态转变：高度（范围）、视野（时间）、四个过渡区域、失效模式以及级联上下文图。基于 The Product Porch E42
company-research	深入分析竞争对手或公司
customer-journey-map	绘制客户在所有接触点上的体验地图（NNGroup框架）
eol-message	优雅地传达产品/功能的弃用信息
epic-hypothesis	将模糊的项目转化为可测试的假设，并设定成功指标
finance-metrics-quickref	包含公式、基准及适用场景的32+种SaaS财务指标快速参考表
jobs-to-be-done	理解客户试图完成的任务（JTBD框架）
pestel-analysis	分析外部因素（政治、经济、社会、技术、环境、法律）
pol-probe	定义轻量级、一次性验证实验，在开发前检验假设（Dean Peters PoL框架）
positioning-statement	明确服务对象、解决的问题以及差异化优势（Geoffrey Moore框架）
press-release	撰写未来的新闻稿，以明确产品愿景（亚马逊逆向思维）
problem-statement	在跳到解决方案之前，用证据来界定客户问题
product-sense-interview-answer	以假设、用户细分、痛点优先级排序和MVP权衡为基础，构建口头的产品洞察回答
proto-persona	在进行全面调研之前，创建基于假设的角色画像
recommendation-canvas	记录由AI驱动的产品推荐
saas-economics-efficiency-metrics	评估单位经济性和资本效率（CAC、LTV、回收期、利润率、烧钱率、40法则、神奇数字）
saas-revenue-growth-metrics	计算并解读收入、留存率及增长相关指标（收入、ARPU、MRR/ARR、流失率、NRR、增购率）
storyboard	使用6格叙事式分镜脚本可视化用户旅程
user-story	按照规范编写用户故事及其验收条件（Mike Cohn + Gherkin）
user-story-mapping	按照用户工作流组织用户故事（Jeff Patton框架）
user-story-splitting	使用8种成熟模式拆分大型用户故事

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🔄 交互技能（20项）

技能	功能描述
acquisition-channel-advisor	使用单位经济性、客户质量和可扩展性评估获客渠道，并给出扩大规模、测试或终止的决策建议
ai-shaped-readiness-advisor	评估企业是“AI优先”（自动化任务）还是“AI驱动型”（重新设计工作方式）。评估5项核心能力，并推荐优先发展的方向
business-health-diagnostic	基于关键指标诊断SaaS业务健康状况，识别风险信号并确定行动优先级。分析增长、留存、效率及资本健康度
context-engineering-advisor	区分“上下文堆砌”（缺乏意图的内容堆积）与“上下文工程化”（为注意力设计结构）。指导记忆架构、检索策略以及研究→计划→重置→实施循环
customer-journey-mapping-workshop	引导进行客户旅程映射，并识别痛点
director-readiness-advisor	针对产品经理和新任总监在四个阶段的转型提供辅导：准备期、面试期、刚上任期、调整期。基于《产品门廊》第42集（从产品经理到总监：如何完成转变，第一部分）
discovery-interview-prep	根据研究目标规划客户访谈（Mom Test风格）
epic-breakdown-advisor	使用Richard Lawrence的9种模式将史诗级需求拆分为用户故事
feature-investment-advisor	通过收入影响、成本结构、投资回报率和战略价值评估功能投入，给出开发或不开发的建议
finance-based-pricing-advisor	利用财务影响分析（ARPU/ARPA、转化率、流失风险、净推荐值、投资回收期）评估定价调整
lean-ux-canvas	搭建以假设驱动的规划框架（Jeff Gothelf Lean UX Canvas v2）
opportunity-solution-tree	生成机会与解决方案，推荐最合适的概念验证方案进行测试
pol-probe-advisor	根据假设和风险程度，推荐使用五种原型类型中的哪一种（可行性原型、任务导向型、叙事型、合成数据型、氛围编码型）
positioning-workshop	通过自适应问题引导您明确自身定位
prioritization-advisor	根据具体情况推荐合适的优先级排序框架（RICE、ICE、卡诺模型等）
problem-framing-canvas	引导您完成MITRE问题框架（向内看/向外看/重新定义）
tam-sam-som-calculator	结合真实数据和引用，预测市场规模（TAM/SAM/SOM）
user-story-mapping-workshop	带您创建包含主干和发布切片的故事地图
vp-cpo-readiness-advisor	辅导总监和高管完成VP/CPO的过渡——包括在接受职位前评估角色的CEO面试框架。基于《产品门廊》第43集（成为VP/CPO：在高管层面领导产品，第二部分）
workshop-facilitation	提供循序渐进的工作坊引导，按编号列出具体建议

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🎭 工作流技能（6项）

技能	功能描述	时间线
discovery-process	完成探索周期：界定问题 → 研究 → 整合 → 验证解决方案	3–4周
executive-onboarding-playbook	VP/CPO过渡的30–60–90天诊断手册：先诊断再行动，揭示未明文规定的战略，评估团队，基于证据采取行动。基于《产品门廊》第43集（成为VP/CPO：在高管层面领导产品，第二部分）	90天
prd-development	结构化PRD：问题陈述 → 用户画像 → 解决方案 → 指标 → 用户故事	2–4天
product-strategy-session	全面战略制定：定位 → 问题界定 → 解决方案探索 → 路线图	2–4周
roadmap-planning	战略路线图：收集输入 → 定义史诗级需求 → 优先级排序 → 排序 → 沟通	1–2周
skill-authoring-workflow	元工作流：选择添加/构建路径 → 验证合规性 → 更新文档 → 打包/发布	30–90分钟

🔮 未来代理技能

正在开发中的潜在技能：

• 产品管理中的危险动物 - 面对HiPPO、RHiNO和WoLF时的功能人质谈判与利益相关方穿梭外交（真是够呛！）。
• 产品经理的定价策略 - 基于价值的定价、包装策略、提价以及祖父条款谈判，无需惊慌失措或手心冒汗。
• 经典商业战略框架 - 安索夫矩阵、BCG矩阵、波特五力模型、蓝海战略和SWOT分析，以适合代理的形式呈现，帮助您做出决策而非美化幻灯片。
• 产品经理的故事讲述技巧 - 基于歌剧大师课程和哈卡瓦蒂演说家口才打造的叙事弧线、演示编排和演讲结构，助您掌控全场。
• 产品经理的提示词构建 - 工业级提示工程：团队会议开场白、多轮对话流程向导，以及用于反向工程PRD等成果的模板。
• 产品管理的噩梦场景 - 数据监控、紧急响应以及应对意外情况的策略：用户采用低迷、功能坟场、指标操纵、上线遗忘症、技术债务失控等。同时提供预防措施。

详细的概念说明请参阅PLANS.md。

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🚀 使用指南

对设置选项感到困惑？ 请从此处开始：PM技能经验法则指南。

最快路径（本地仓库）

# 技能模式
./scripts/run-pm.sh skill user-story "针对老客户的结账优化"

# 命令模式
./scripts/run-pm.sh command plan-roadmap "企业报告第三季度至第四季度路线图"

命令定义位于 commands/，而生成的浏览索引则位于 catalog/。

使用 Claude Desktop 或 Claude.ai

1. 打开与 Claude 的对话
2. 分享技能文件：“Read user-story.md”
3. 请 Claude 应用该技能：“使用用户故事技能，为我们的结账流程编写用户故事”

使用 Claude Code（CLI）

cd product-manager-skills
claude "使用 PRD 开发工作流，为我们的移动功能创建一份 PRD"

您可以通过 npx skills find <query> 和 npx skills add deanpeters/Product-Manager-Skills --list 来发现并安装适用于 Claude Code 的技能。更多信息请参阅 使用 PM 技能与 Claude。

使用 OpenAI Codex

您可以使用本地工作区路径、连接到 GitHub 的 ChatGPT 上的 Codex，或者直接通过 npx skills 发现并安装技能。更多详情请参阅 使用 PM 技能与 Codex。

使用 ChatGPT

您可以利用 GitHub 应用程序连接（以前称为连接器）、自定义 GPT 知识上传或项目文件来使用这些技能。更多信息请参阅 使用 PM 技能与 ChatGPT。

使用 Cowork 或其他代理

Cowork： 将技能作为知识模块导入，并通过自然语言调用。 其他代理： 请按照您所使用的代理文档加载自定义知识。

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📄 文档

• 使用 PM 技能 101 — 面向希望清晰设置但又不想被技术细节困扰的项目经理的入门指南。
• 使用 PM 技能与 Claude — 包括 Claude Code 的使用方法以及如何将技能以 ZIP 格式上传至 Claude Desktop/Web。
• 使用 PM 技能与 Codex — 讲解如何在本地工作区中使用技能，以及如何在 ChatGPT 上连接 GitHub 并使用 Codex。
• 使用 PM 技能与 ChatGPT — 介绍如何通过 GitHub 应用程序连接、设置自定义 GPT 知识库，以及基于项目的工作方式。
• 面向项目经理的平台指南 — 提供针对 Claude Code、Codex、OpenClaw、Cowork、Claude Desktop、ChatGPT Desktop、n8n、LangFlow 和 Python 代理等工具的逐个设置选择指南。
• 使用 PM 技能与 Claude Code — 专为 Claude Code 用户设计的快速入门指南。
• 使用 PM 技能与斜杠命令 101 — 可以将 PM 技能转化为可重复使用的 Claude 斜杠命令，如 /pm-story 和 /pm-prd。
• 使用 PM 技能与 Claude Desktop — 非技术人员桌面用户的技能上传流程。
• 使用 PM 技能与 ChatGPT Desktop — 面向桌面端项目经理的以项目为中心的设置方法。
• 使用 PM 技能与 n8n — 提供实用的自动化模式，用于实现可重复的 PM 工作流程。
• 使用 PM 技能与 LangFlow — 利用技能引导的提示模板进行可视化工作流设置。
• 其他工具指南： Cursor、Windsurf、Bolt、Replit Agent、Make.com、Devin、CrewAI、Gemini
• 从这里开始 — 一页“立即行动”的技能和命令入门指南。
• 命令 — 命令格式、命令列表、验证及发现方法。
• 目录工件 — 生成的技能/命令索引，便于快速导航。
• PM 技能经验法则指南 — 以通俗易懂的语言解释非技术性设置选项（本地仓库、ZIP 文件或应用连接）。
• 市场策略 — 面向 PM 的市场分发策略。
• 市场提交操作手册 — 非技术团队的逐步提交流程。
• 市场问题模板 — 用于市场执行和跟踪的可重复使用问题模板。
• PM 工具运营章程 — 涵盖 M365 Copilot、Codex、ChatGPT、VS Code/Copilot、Cursor、n8n 和 Lovable 等工具的教学型操作堆栈。
• 添加技能实用指南 — 从头到尾的自动化指南，用于生成和验证新技能。
• 构建 PM 技能 — 我们如何将各种来源提炼成适合代理使用的 PM 技能。

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💼 实际应用场景

“我需要让利益相关者就产品战略达成一致”

→ 工作流： product-strategy-session（2–4 周，协调定位 → 路线图）

“我在开发之前需要验证客户的问题”

→ 工作流： discovery-process（3–4 周，访谈 → 整合 → 验证）

“我想在投入开发之前快速测试一个假设”

→ 交互式： pol-probe-advisor（推荐原型类型：可行性、任务导向、叙事型、合成数据或氛围编码） → 组件： pol-probe（用于记录验证实验的模板）

“我想知道我是在战略性地使用 AI，还是仅仅为了提高效率”

→ 交互式： ai-shaped-readiness-advisor（评估 5 种能力：情境设计、代理编排、结果加速、团队-AI 协助、战略差异化）

“我把整篇文档粘贴到 AI 中，却只得到模糊的回答”

→ 交互式： context-engineering-advisor（诊断是内容填充还是内容工程化，明确边界，实施研究→计划→重置→实施循环）

“我需要为一项新功能撰写一份 PRD”

→ 工作流： prd-development（2–4 天，问题 → 解决方案 → 用户故事）

“我需要制定第二季度的路线图”

→ 工作流： roadmap-planning（1–2 周，史诗级任务 → 优先级排序 → 顺序安排）

“我需要选择一种优先级排序框架”

→ 交互式： prioritization-advisor（提问并推荐 RICE/ICE/Kano 方法）

“我需要拆分一个大型史诗级任务”

→ 交互式： epic-breakdown-advisor（理查德·劳伦斯的 9 种模式）

“我需要编写一个用户故事”

→ 组件： user-story（模板 + 示例）

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💡 为什么技能优于提示词

提示词	技能
每项任务仅提供一次性指令	可重复使用的框架，只需学习一次
“为X撰写一份PRD”	代理了解PRD结构，会提出有针对性的问题，并能处理边界情况
你需要不断重复说明	代理会记住最佳实践
输出结果不一致	结果一致且专业

技能 = 减少解释，更多专注于战略性工作。

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🌟 这些技能有何不同

✅ 经过实战检验的框架

基于杰弗里·摩尔、杰夫·帕顿、特蕾莎·托雷斯、亚马逊、理查德·劳伦斯、MITRE等人的成熟方法构建而成。

✅ 真实客户项目经验

源自数十年来在医疗、金融、制造和科技领域的项目经理咨询经验。

✅ 针对智能体优化的格式

专为AI理解而设计——不是博客文章、书籍或课程。可执行的框架。

✅ 零冗余

每个词都言之有物。没有填充内容，没有流行术语，也没有泛泛而谈的建议。

✅ 示例丰富

同时展示“好”与“坏”的例子，让你清楚哪些有效、哪些应避免。

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📚 技能结构（每个文件包含的内容）

每项技能都遵循相同的格式：

## 目的
这项技能的作用以及何时使用它。

## 核心概念
核心框架、定义及反模式。

## 应用
分步指导（附示例）。

## 示例
真实案例（好的和坏的）。

## 常见误区
需要避免什么以及原因。

## 参考资料
相关技能及外部框架。

简洁。实用。零冗余。

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🤝 贡献方式

发现空白？或者你希望加入某个PM框架？

贡献方式：

• 打开议题提交你的建议
• 提交拉取请求（我们会帮助你规范格式）
• 分享你认为有效或缺失的内容反馈

详细指南请参阅 CONTRIBUTING.md。

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🎓 哲学理念

原则：

• 以结果为导向而非以产出为导向（解决问题，而非仅仅交付功能）
• 用证据说话而非凭感觉判断（用数据验证，而非主观意见）
• 清晰胜于全面（简单易用比复杂混乱更好）
• 实例胜于解释（展示而非空谈）

没有炒作，没有流行词汇，只有真正有效的框架。

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📖 相关资源

• 产品经理提示词 — 针对ChatGPT、Claude、Gemini的任务专用提示词
• Productside — 基于AI的产品管理培训与咨询服务
• Dean的LinkedIn — 关于AI赋能产品工作的文章

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📜 许可证

CC BY-NC-SA 4.0 — 非商业用途，需署名并相同方式共享。

完整详情请参阅 LICENSE。

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📞 有任何问题吗？

• GitHub Issues： 报告错误或提出建议
• LinkedIn： 联系Dean Peters
• Productside： 了解更多关于AI PM咨询的信息

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v0.7 — 2026年3月9日

本次发布亮点：

• 紧凑了技能描述，使其既能说明技能的功能，也能明确适用场景
• 添加了intent作为仓库的标准前言字段，用于区分触发元数据与更深层次的目的
• 新增了scripts/check-skill-triggers.py，并将触发就绪性审计集成到test-library.sh中
• 新增了find-a-skill.sh --mode trigger，让用户可以通过description、best_for和scenarios来发现技能
• 添加了Streamlit（测试版）的“查找我的技能”模式，支持纯英文搜索、优先推荐结果，并可直接预览和运行
• 更新了作者文档和模板，以确保更强的元数据标准得以贯彻

v0.65 — 2026年3月8日

本次发布亮点：

• 添加了全面的PM入门与设置指南：docs/Using PM Skills 101.md
• 添加了平台选择指南：docs/Platform Guides for PMs.md
• 添加了斜杠命令使用指南：docs/Using PM Skills with Slash Commands 101.md
• 添加并链接了针对Claude Code/Desktop/Cowork、ChatGPT Desktop、OpenClaw、n8n、LangFlow以及Python智能体的实用平台文档
• 更新了START_HERE.md和文档导航，使新用户能够更快地找到合适的设置路径

v0.6 — 2026年3月6日

本次发布亮点：

• 添加了commands/目录，内含针对本地技能的可重用工作流封装（如“发现”、“战略制定”、“撰写PRD”、“规划路线图”、“优先级排序”、“领导力交接”）
• 添加了START_HERE.md，提供60秒快速入门指南
• 添加了自动生成的catalog/目录，方便快速浏览和查找技能与命令
• 增加了用于发现、验证和执行的工具：find-a-command.sh、run-pm.sh、check-command-metadata.py、test-library.sh、generate-catalog.py

v0.5 — 2026年2月27日

本次发布亮点：

• 添加了4个职业发展与领导力相关的技能，这些技能源自The Product Porch节目中关于PM向总监、总监向VP/CPO晋升的讨论
• 在app/目录下推出了Streamlit（测试版）本地实验环境，支持多提供商/模型选择
• 改进了测试版应用的工作流用户体验：阶段检测、明确的运行控制以及各阶段输出跟踪功能

v0.4 — 2026年2月10日

本次发布亮点：

• 修复了一个引导协议中的回归问题，即过于追求简洁的改写可能会移除预期的引导式提问行为
• 将workshop-facilitation提升为交互式引导的权威参考来源
• 添加了统一的开场提醒、绕过背景信息输入的路径以及最佳猜测模式
• 在所有交互式技能和以引导为主的流程技能中应用了该协议联动机制

v0.3 — 2026年2月9日

本次发布亮点：

• 总共42项技能，包括第7阶段的财务技能以及全新的skill-authoring-workflow
• 新增了技能开发工具：add-a-skill、build-a-skill、find-a-skill、test-a-skill、zip-a-skill
• 新增了针对Claude、Codex、ChatGPT以及非技术性“经验法则”设置的入门文档

由Dean Peters（Productside.com的首席顾问兼培训师）借助Anthropic Claude和OpenAI Codex打造。

助力产品经理更智能地运用AI工作。

Product-Manager-Skills 快速上手指南

Product-Manager-Skills 是一个专为产品经理设计的开源技能库，包含 47 个经过实战验证的框架和 6 个命令工作流。它旨在帮助人类产品经理深化专业认知，同时赋能 AI 助手（如 Claude Code、Cursor 等）执行专业的产品管理工作。

环境准备

在使用本工具前，请确保满足以下前置条件：

• 操作系统：支持 macOS、Linux 或 Windows (WSL)。
• 核心依赖：
  • Claude Code（推荐）：需安装最新版 Claude Code CLI 以通过插件市场直接使用。
  • Python 3.8+：如果希望本地运行 Streamlit 测试界面或使用辅助脚本，需安装 Python 环境。
• API 密钥：根据你选择的 AI 提供商（Anthropic, OpenAI, Ollama 等），准备好相应的 API Key。
• Git：用于克隆仓库或管理版本。

注意：本项目主要作为 AI 代理的技能增强包，最简使用方式是直接集成到现有的 AI 编程助手环境中，无需复杂的本地部署。

安装步骤

方式一：通过 Claude Code 插件市场安装（推荐）

这是最快捷的安装方式，适用于已安装 Claude Code 的用户。

1. 打开终端，进入任意项目目录。
2. 运行以下命令添加插件市场源并安装技能包：

/plugin marketplace add deanpeters/Product-Manager-Skills
/plugin install jobs-to-be-done@pm-skills

安装完成后，你可以在对话中直接调用相关技能（例如 /pm-story 或 /pm-prd）。

方式二：本地克隆与 Streamlit 体验（Beta）

如果你希望浏览所有技能详情或在本地运行交互式界面：

1. 克隆仓库：

git clone https://github.com/deanpeters/Product-Manager-Skills.git
cd Product-Manager-Skills

2. 安装 Python 依赖：

pip install -r requirements.txt
# 如果没有 requirements.txt，通常只需安装 streamlit 和基础库
pip install streamlit anthropic openai

3. 配置环境变量： 复制示例文件并填入你的 API Key：

cp app/.env.example app/.env
# 编辑 app/.env 文件，填入 ANTHROPIC_API_KEY 或其他 provider 的密钥

4. 启动本地界面：

streamlit run app/main.py

基本使用

安装完成后，你可以通过以下两种主要方式使用这些技能：

1. 在 AI 对话中直接调用（Slash Commands）

在集成了该技能的 AI 助手（如 Claude Code 或配置了自定义指令的 ChatGPT/Cursor）中，直接使用斜杠命令触发工作流。

示例：生成产品需求文档 (PRD)

/pm-prd 我们要为电商应用开发一个“一键复购”功能，目标用户是老客，请帮我起草一份 PRD。

示例：进行用户故事映射

/pm-story 针对新的 SaaS 仪表盘功能，基于 Jobs-to-be-Done 框架梳理用户故事。

2. 使用 Streamlit 界面探索技能（本地模式）

如果你启动了本地 Streamlit 服务，可以在浏览器中进行可视化操作：

1. 选择 "Find My Skill" 模式。
2. 用自然语言描述你遇到的问题（例如：“我需要评估一个新功能是否值得投入开发资源”）。
3. 系统会推荐匹配的技能框架（如 scaffold-validation-experiments），并引导你一步步完成分析。
4. 切换到 "Run Skills" 模式，直接执行推荐的流程并获取结构化输出。

3. 命令行脚本辅助

在项目根目录下，可以使用提供的脚本快速查找技能：

# 根据使用场景查找技能
./find-a-skill.sh --mode trigger

这将列出所有技能及其适用的触发场景，帮助你快速定位合适的框架。