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Product Management Skill for Claude Code

English

AI 時代的產品經理專家角色 Skill，整合經典方法論與 AI 協作工作流。

特色

  • 經典方法論：Marty Cagan (Problem-first)、Teresa Torres (Continuous Discovery)、Clayton Christensen (JTBD)
  • AI 協作流程：定義邊界 → AI 生成 → PM 審查 → 視角轉換
  • 實戰 Prompt 庫：Edge Cases、時序圖、風險評估等即用 prompts
  • 視角轉換輸出：自動產出工程師版 / 老闆版 PRD

安裝

# 複製到 Claude Code skills 目錄
git clone https://github.com/panda/product-management-skill.git
cp -r product-management-skill ~/.claude/skills/product-management

或使用 symlink（方便更新）：

git clone https://github.com/panda/product-management-skill.git
ln -s $(pwd)/product-management-skill ~/.claude/skills/product-management

使用

方式 範例
Slash command /product-management
關鍵詞觸發 「幫我寫 PRD」、「分析這個 feature request」
自然語言 「這個功能需求怎麼評估」、「規劃下季 roadmap」

使用案例

1. AI 協作撰寫 PRD

你：我需要一份用戶通知系統的 PRD

Claude：[載入 skill，詢問 context 和邊界]
        → 生成包含 edge cases 的初稿
        → 你審查並修正
        → 輸出：完整 PRD + JSON Schema + 時序圖

2. 分析功能需求

你：我們應該加入深色模式嗎？這是用戶反饋...

Claude：[套用 RICE 評分]
        → Impact vs Effort 分析
        → 風險評估
        → 帶理由的建議

3. 視角轉換

你：把這份 PRD 轉換成工程師版本

Claude：→ 去除商業脈絡
        → 加入 Mermaid 時序圖
        → 輸出 JSON Schema
        → 附上 request/response 範例

你：我需要給 CEO 的執行摘要

Claude：→ 風險評估矩陣
        → 商業影響分析
        → 標註決策點
        → 成本效益摘要

4. 邊緣案例探索

你：這個支付流程應該考慮哪些 edge cases？

Claude：→ 列出 5+ 邊緣案例
        → 銀行 API timeout 處理
        → 部分付款情境
        → 匯率轉換錯誤
        → 退款邊緣案例

5. 一致性檢查

你：檢查這份 PRD 有沒有一致性問題

Claude：→ 掃描術語衝突
        → 「第 12 行用 'ETH'，但第 45 行用 'Ethereum' - 要統一嗎？」
        → 「金額單位不一致：wei (第 23 行) vs ETH (第 67 行)」
        → 「角色命名：'user' vs 'customer' vs '用戶' - 選一個」
        → 輸出需要修正的清單

6. 決策風險評估

你：有哪些風險應該提醒 stakeholders？

Claude：→ 成本擴展風險
        「成本會隨用量非線性成長嗎？
         目前：$0.01/tx → 100 倍量時：$2.50/tx（不是 $1.00）」

        → Fallback 影響分析
        「如果支付 API 掛掉：影響體驗還是營收？
         建議：這會影響營收 - 需要 P0 SLA」

        → 責任歸屬
        「如果 AI agent 做錯決定，誰負責？
         上線前標記給法務審查」

運作流程

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  1. 你提供：Context、目標、邊界                      │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  2. AI 生成：包含 edge cases 的 PRD 初稿             │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  3. 你審查：邏輯、場景、一致性                        │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  4. 迭代：持續修正直到完成                           │
└─────────────────────┬───────────────────────────────┘
                      ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│  5. 轉換：工程師版本 / 老闆版本                      │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

結構

product-management-skill/
├── SKILL.md                     # 主技能定義
└── references/
    └── ai-prd-workflow.md       # AI PRD 工作流 + Prompt 庫

核心功能

功能 說明
PRD 撰寫 Quick PRD、Full PRD、Discovery Checklist
AI 協作 定義邊界 → 生成 → 審查 → 視角轉換
功能分析 Impact vs Effort Matrix、RICE Scoring
Prompt 庫 Edge Cases、時序圖、風險評估

方法論來源

專家 框架
Marty Cagan Problem space vs Solution space
Teresa Torres Continuous Discovery, Opportunity Trees
Clayton Christensen Jobs to be Done

致謝

AI PRD 工作流：靈感來自 Darren 的文章，核心概念包含「定義邊界 → AI 生成 → PM 審查 → 視角轉換」以及決策風險暴露。

經典方法論：補充整合業界公認的 PM 框架：

  • Marty Cagan (SVPG)：Problem space vs Solution space、Discovery vs Delivery
  • Teresa Torres：Continuous Discovery、Opportunity Solution Trees
  • Clayton Christensen：Jobs to be Done

授權

MIT