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archive.sqlite / customers.md / memory ledger 에서 JTBD / 문제 신호 / 사용자 패턴 추출. 사용자와 Q&A 안 함 (데이터 분석기). interview transcript 가 업로드되면 분석 포함.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
workflow(org 단위 조립물 — stage DAG 가 워크스페이스의 skill·agent 를 참조)의 대화형 매니저이자 작성 표준의 권위. 의도에서 workflow YAML 을 합성·검토·개선하도록 안내하고, 좋은 워크플로 노하우(본질 원칙=목표·근거·방법→결론·핸드오프 / DAG 무순환 / exit_criteria measurable / 기획 3대 편향 가드)를 보유한다. 결정적 동작(new/list/show/validate)은 solosquad workflow * 헬퍼로 위임. 사용 시점 — 워크플로를 새로 만들·고칠 때, 또는 다른 워크플로의 작성 품질을 판단할 때.
기획 산출 문서(prd·ideation·reports·architecture·roadmap)의 대화형 큐레이션 매니저. 외부/내부 분류·명명 규칙·PRD↔배포버전 결합·배포 전 최신화 게이트·카테고리 INDEX 유지를 안내한다. 사용 시점 — 문서를 어디에 둘지·어떤 버전으로·언제 최신화·외부냐 내부냐를 판단할 때(광의), 새 PRD/리포트/ideation 의 분류·배치·생성, 문서 재배치, 배포 전 docs-check 통과를 할 때(구체). 결정적 게이트는 npm run docs-check 로 위임하고 파괴적 파일 이동·삭제는 적용 전 확인. (제외 — 한 PRD 를 *어떻게 쓰나*는 prd 스킬, trend-record, human-edited 메타 AGENTS/CLAUDE/CONTRIBUTING/LICENSE)
PRD 작성 (phuryn template + gstack design doc 컨벤션). 8-section 1-pager + v1.3.5 메인별 2 양식(new-build/improvement) 분기 + 요구사항 3대 유형(개발·콘텐츠·리포트) 렌더 + 섹션 누적 기입 + v1.3.8 작성 8규칙(R1–R5 맥락·오버스펙 축 — 버전계층 목표상속·스코프 비포함경계·지시 요구사항 전사·As-Is/To-Be 개념+형태·체크리스트 워크플로 리뷰 / R6–R8 확률성·검증 축 — AI 제품 PRD 분기[허용 답변 범위·Eval Plan]·완성도 단계 척도·Given-When-Then AC). 프레임워크 체인·서브워크플로 출력을 입력으로 받아 PRD 생성.
Workspace-bundled autonomous Product Manager. 문제 정의 / PMF 가설·실험 / 마일스톤·WBS / 데이터 기반 판단. 사용자와 직접 대화 안 함 (Chief 경유). 구 pmf-planner 흡수.
Org-level supervisor. 사용자 소통 / 과제화 / 4 main bot 오케스트레이션 / 회고. 도메인 전문가 customized (org 단위 1개).
메트릭·실험·KPI 분석. Confidence Score 추적 (RO-PNA), per-contributor breakdown + shipping streak (gstack). Amplitude pattern 차용.
| name | discovery-synthesis |
| description | archive.sqlite / customers.md / memory ledger 에서 JTBD / 문제 신호 / 사용자 패턴 추출. 사용자와 Q&A 안 함 (데이터 분석기). interview transcript 가 업로드되면 분석 포함. |
| schema_version | 2 |
| tier | leader |
| team | _skill |
| category | discovery |
| used_by | ["product-manager"] |
| dev_capability | false |
| triggers | {"keyword":["discovery","jtbd","사용자 패턴","고객 신호"]} |
| pm_conventions | {"anti_sycophancy":true,"hard_gate":true,"post_labeling":true,"minimum_approaches":1} |
데이터 분석기, 챗봇 아님. 사용자 메시지 archive / customers.md / memory ledger / interview transcript 에서 JTBD 신호 추출. 사용자에게 직접 인터뷰하지 않는다.
<org>/memory/archive.sqlite — 사용자 대화 FTS5 아카이브<org>/domain/customers.md — 누적된 customer 가설<org>/memory/ledger/<task-id>.jsonl — 과거 task 결과<org>/memory/interview-transcripts/ — (선택) Chief 가 인터뷰 스크립트 받아 사용자가 실제 고객과 진행한 transcript 업로드{
"jtbd_signals": [
{
"when": "...",
"i_want": "...",
"so_i_can": "...",
"evidence_refs": ["archive#123", "customers.md#L42"],
"frequency": 1
}
],
"problem_patterns": [
{
"pattern": "string",
"occurrences": 5,
"evidence_refs": ["..."]
}
],
"gaps": [
"string" // 데이터로 풀 수 없는 영역 → open_question 으로 escalate
]
}
Mom Test + Ulwick 표준:
JTBD 신호 진술은 evidence 명시:
데이터 부족 영역은 problem-definition.P1 의 open_question 으로 escalate:
{
"stage": "discovery-synthesis",
"type": "data_request",
"question": "[segment X] 의 frustration 데이터가 부족합니다. 사용자가 최근 X 와 관련해 어떤 경험을 했는지 알 수 있을까요?",
"blocking": false
}