research-product

Featured

渐进式研究当前产品,并把已经稳定、可追溯的产品认知增量写入根目录 SOUL.md。首次接入产品代码、原型或线上 URL,需要确认产品形态与已有能力,或某个增长 loop 在执行中发现新的产品事实、用户场景、问题与价值证据时使用。不得一次性臆造完整产品画像,也不得仅凭代码功能推断用户、问题或价值。

AI & Automation 1,813 stars 162 forks Updated 1 weeks ago Apache-2.0

Install

View on GitHub

Quality Score: 88/100

Stars 20%
100
Recency 20%
90
Frontmatter 20%
70
Documentation 15%
58
Issue Health 10%
80
License 10%
100
Description 5%
100

Skill Content

# 渐进式产品研究 目标不是完成一份产品报告,而是让 Agent 在真实执行中逐步认识产品。每次只研究当前任务需要的部分,并更新能够跨轮次复用的稳定认知。 ## 证据层级 按以下顺序区分,不得混写: 1. **已观察事实**:代码、配置、路由、界面、公开页面、真实数据或用户明确陈述直接支持。 2. **暂定解释**:多条事实共同支持,但仍需要使用或市场证据验证。 3. **工作假设**:为了推进当前 loop 提出的可能用户、问题、场景或价值,必须写明验证方式。 4. **未知**:没有证据时保留“未知”,不为了填满 SOUL 而补齐。 代码通常只能直接证明产品形态、组成和可见能力。不得从“存在某功能”直接推断“用户最需要它”“它解决了某个核心问题”或“这是产品差异化”。 ## 每次执行 1. 读取现有 `SOUL.md` 和当前 Model 的相关 Memory,确定这次真正缺少哪一小块产品认知。 2. 定位产品载体:当前/相邻本地仓库、用户指定路径、原型、线上 URL 或用户描述。 3. 只读检查与问题直接相关的代码、文档、路由、配置和页面,不进行无目标的全仓扫描。 4. 需要验证可见行为时,让调用方 Model 使用 [screenshot-assets](../../executors/screenshot-assets/SKILL.md) 获取真实页面证据;截图和本次研究记录进入该 Model 的 Memory。 5. 列出“新增事实 / 被修正事实 / 新假设 / 仍未知”,每项附来源路径、URL、截图或用户陈述。 6. 按 [SOUL 增量写入协议](references/soul-update.md) 修改 `SOUL.md`。只更新本轮有新证据的字段,不重写整份文件。 7. 将带时间的检查过程、证据清单和下一步验证动作写入调用方 Model 的 `memory/<model-name>/products/<product-slug>/`。 ## 写入边界 - `SOUL.md`:产品的稳定认知、明确假设、关键未知和证据链接。 - Model Memory:本轮检查过程、截图、页面状态、临时分析、冲突证据和后续验证任务。 - 产品仓库:产品实现本身;除非用户要求修改,不因研究而写入。 - Collector:只维护研究方法,不保存某个产品的事实。 发现冲突时保留旧说法和新证据,先降级为“待验证”,不要静默覆盖。用户明确纠正产品事实时,记录为用户陈述,并在能验证时补上产品证据。 ## 交付 报告本轮实际研究了什么、SOUL 哪些行发生变化、哪些结论仍只是工作假设、证据保存在哪里,以及下一次应在什么真实行动中验证。不要宣称已经“完整理解产品”。

Details

Author
tsingyuai
Repository
tsingyuai/growth-lab
Created
4 weeks ago
Last Updated
1 weeks ago
Language
Python
License
Apache-2.0

Similar Skills

Semantically similar based on skill content — not just same category

AI & Automation Listed

deep-research

对产品、公司、人物、技术、行业、制度或事件做可追溯的系统研究,同时沿历史演化与横向对比两条轴建立判断,并对关键事实、推断和价值判断分别核验。用户要求“深度研究”“系统调研”“梳理发展史和竞品”“横向纵向分析”“研究一个陌生领域”“判断未来路径”或需要一份有一手来源、时间线、对比表和不确定性说明的研究报告时使用,即使没有点名本 Skill。简单事实查询、当天资讯简报、单篇材料摘要或只核查一句话时不使用。

2 Updated today
Zhangs-11
AI & Automation Listed

mobile-game-strategy-research

海外手游战略研究方法论 skill。按'先判断再展开、不做泛泛综述、数据+产品拆解结合'的原则,引导对赛道/产品/趋势的结构化研究,产出 9 字段报告(结论/定义/案例/证据/逻辑/反证/机会/动作/验证)并收敛到战略结论。覆���:产品案例拆解、趋势判断、战略结论、历史资料消化、评审日志。需要 Sensor Tower 数据时调用 sensor-tower-fetch-byok(net/gross 口径每次由用户确认)。编辑飞书交付物时调用 feishu-doc-editing。触发词:手游战略研究 / 研究一个手游产品 / 判断一个市场趋势 / 赛道研究 / 产品案例拆解 / 趋势判断 / 战略结论 / 历史资料消化 / mobile game strategy research。

1 Updated 1 months ago
qiaoxuelin
AI & Automation Listed

shopping-core

中国大陆电商环境下的商品研究、选型、比价与购买决策。用于用户准备购买商品、比较具体候选、判断是否值得买、评估淘宝/天猫/京东/拼多多等平台的商品或截图,或需要把规格、价格、渠道与风险差异转换成实际购买取舍的任务。结合可用的购物搜索与外部检索能力获取当前信息;不要把平台排序、销量、营销标签或搜索工具自带评分直接当作最终推荐。

0 Updated 2 days ago
Zephyr333