opportunity-tree

# Opportunity Tree Skill > Teresa Torres CDH (Continuous Discovery Habits) 의 OST 자체 실행. Outcome 에서 시작해 opportunity, solution, experiment 까지 트리 형태로 분해. ## 구조 ``` Outcome (team OKR 의 KR) └─ Opportunity 1 (사용자 unmet need) ├─ Solution 1.1 │ └─ Experiment 1.1.a └─ Solution 1.2 └─ Experiment 1.2.a ���─ Opportunity 2 ├─ Solution 2.1 └─ Solution 2.2 ``` ## 입력 - team OKR (Layer 4a) - `discovery-synthesis` 출력 (JTBD signals) ## Six Forcing Questions (gstack 차용) — 자가검증 체크리스트 각 opportunity / solution 에 대해 PM 이 스스로 답��본다. 답할 수 없으면 → `open_questions[]`: 1. **Demand Reality**: "사용자가 진짜 원하는가, 흥미만 표현하나?" - Interest is not demand. 2. **Status Quo**: "현재 사용자가 이미 어떻게 해결하나?" - Status quo is your real competitor. 3. **Desperate Specificity**: "Y segment 가 X 를 *지금* 절박하게 원하나?" 4. **Narrowest Wedge**: "가장 좁고 깊은 진입점은?" 5. **Observation & Surprise**: "예상 못한 패턴 발견했나?" 6. **Future-Fit**: "이 솔루션이 6개월 뒤에도 유효한가?" ## 출력 ```json { "outcome": "OKR KR 인용", "tree": [ { "opportunity": "...", "jtbd_ref": "...", "six_questions": { "demand_reality": "...", "status_quo": "...", "desperate_specificity": "...", "narrowest_wedge": "...", "observation": "...", "future_fit": "..." }, "solutions": [ { "title": "...", "approach": "...", "experiments": [ { "spec": "...", "metric": "...", "expected": "..." } ] } ...