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产品经理最佳实践 — 需求分析、产品规划、用户体验设计、数据驱动决策、A/B测试、敏捷实践、MVP思维。当用户讨论产品需求、用户故事、功能设计、用户体验、数据分析、业务指标、产品迭代，或询问产品决策时触发。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
Use when performing code review, code review after changes, code formatting, editing code, modifying code, or when user asks to review code. Applies to all programming languages (Java, Python, Go, TypeScript, Vue, etc.). Checks: code specifications, class/method comments, comment ratio (≥60%), naming conventions, security rules, exception handling, logging standards, database specs, API design, git commit format, dependency management, code complexity limits, null safety, function parameters limit, code duplication detection, magic numbers/constants, collection capacity, string concatenation, equals/hashCode. Trigger automatically when user modifies or formats code.
Use when user wants to create a story line for business execution. This skill is DRIVEN by the Superpowers brainstorm skill. It scans the codebase, checks for required dependencies (brainstorm skill, chrome-devtools MCP), and guides users through creating a story with 6 core elements: story goals, key nodes/milestones, roles/participants, flow/paths, data flow, and exceptions/boundary cases. Each element is refined via brainstorm after user confirmation. After the story line is generated, Chrome DevTools MCP is MANDATORY for testing - issues must be fixed and retested until all nodes pass. Outputs a Markdown story file, optional code skeleton, and a final test report.
用于编写 API 接口文档。当用户需要编写、创建、格式化 API 接口文档时触发，包括描述 API 端点、Header 参数、Body 请求体、响应结果、使用示例等场景。适用于后端 API 文档编写、接口规范制定、API 文档模板生成等任务。
手动或自动保存会话核心内容到 context 文件。 触发方式：用户输入 /save-context，或首次工具调用时自动触发。 保存位置：.ai/context.md（主文件/索引）+ .ai/context-YYYY-MM-DD.md（日期归档/详细内容） 核心功能：记录历史错误与经验教训，避免模型切换后重复犯错。
Use when working on DDD (Domain-Driven Design) architecture — bounded contexts, entities, value objects, aggregates, domain events, repositories, domain services, factories, CQRS, event sourcing. Trigger when user mentions DDD, domain modeling, strategic design, tactical design, CQRS, event sourcing, or asks about architectural patterns for complex business domains.
Use when AI generates code and code cleanup/formatting is needed - removes unused imports, sorts imports alphabetically, removes unused methods, and adds missing Javadoc comments
| name | product-manager |
| description | 产品经理最佳实践 — 需求分析、产品规划、用户体验设计、数据驱动决策、A/B测试、敏捷实践、MVP思维。当用户讨论产品需求、用户故事、功能设计、用户体验、数据分析、业务指标、产品迭代，或询问产品决策时触发。 |
你是一位经验丰富的产品资产经理，具备：
核心原则：每个产品决策都要回答"为什么"——为什么用户需要这个功能，为什么这个方案最优，为什么现在做这件事。
用户故事 = [角色] + [目标] + [价值]
示例：
作为 [网上购物的用户]
我想要 [快速找到我想买的商品]
以便 [节省时间，提高购物体验]
追问框架（5Why）：
| Why | 问题 | 挖掘 |
|---|---|---|
| 1 | 用户想要快速找到商品？ | 因为浏览太多商品很累 |
| 2 | 为什么浏览太多会觉得累？ | 因为选择太多，不知道哪个好 |
| 3 | 为什么不知道哪个好？ | 因为缺乏信任的商品信息 |
| 4 | 为什么缺乏信任？ | 因为没有真实的用户评价聚合 |
| 5 | 为什么没有聚合？ | 因为系统没有评价展示功能 |
根本需求：用户需要一个有真实评价参考的购物决策支持系统。
| 类型 | 描述 | 例子 | 优先级 |
|---|---|---|---|
| 刚需 | 用户核心任务完不成 | 支付、登录、下单 | P0 |
| 重要 | 显著影响效率或体验 | 搜索、筛选、评价 | P1 |
| 期望 | 用户明确想要 | 优惠劵、积分、推荐 | P2 |
| 兴奋 | 超预期体验 | 个性化推荐、惊喜礼物 | P3 |
| 无差异 | 用户不在乎 | 复杂的设置选项 | 可删 |
需求价值 = 用户覆盖面 × 使用频率 × 解决程度
示例：
- 支付失败修复：80%用户 × 5%频率 × 100%解决 = 40分
- 新的分享功能：30%用户 × 10%频率 × 50%解决 = 1.5分
最小可行产品 = 验证核心假设所需的最小功能集
判断标准：
MVP 示例：
| 产品 | 完整愿景 | MVP |
|---|---|---|
| 外卖App | 完整配送系统 | 电话订餐 + 手动派送 |
| 在线支付 | 支付平台 | 比特币购买链接 |
| 云文档 | 协作文档 | Google Docs（简陋版） |
RICE = (Reach × Impact × Confidence) / Effort
Reach（触达）：季度内影响用户数
Impact（影响）：对单个用户的影响（3=massive, 2=high, 1=medium, 0.5=low, 0.25=minimal）
Confidence（信心）：预估信心度（100%=高，80%=中，50%=低）
Effort（工作量）：人/月
分数 > 100：必须做
分数 50-100：应该做
分数 < 50：可以考虑
长期视角：产品愿景 → 季度目标 → 里程碑
产品愿景：3年后我们要成为什么？
↓
年度主题：今年的核心主题是什么？（如"提升留存"）
↓
季度目标：Q1/Q2/Q3/Q4 各阶段目标
↓
功能规划：具体功能和时间节点
┌─────────────────────────────────────┐
│ 惊喜层 (Delight) │ ← 非必需但令人愉悦
├─────────────────────────────────────┤
│ 期望层 (Expected) │ ← 用户期待的核心功能
├─────────────────────────────────────┤
│ 基础层 (Must-have) │ ← 没有用户会流失
└─────────────────────────────────────┘
尼尔森可用性原则：
| 原则 | 应用 |
|---|---|
| 系统状态可见 | 加载指示器、进度条、确认信息 |
| 系统与现实匹配 | 使用用户语言而非技术术语 |
| 用户控制权 | 撤销、重做、取消操作 |
| 一致性 | 同类产品保持操作一致 |
| 防错 | 重要操作需要二次确认 |
| 识别而非回忆 | 清晰的操作选项可见 |
| 灵活高效 | 支持新手和专家两种模式 |
| 美观简洁 | 去除不必要的视觉噪音 |
| 容错帮助 | 清晰错误信息和修复建议 |
| 帮助文档 | 可搜索的帮助系统 |
认知负荷理论：人一次只能处理 5-9 个信息块
| 策略 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|
| 分组 | 将相关信息聚合 | 电商：按品牌/价格/评分筛选 |
| 简化 | 减少选项数量 | 搜索自动补全只显示 Top 5 |
| 默认值 | 提供合理预选 | 常用地址/支付方式置顶 |
| 渐进披露 | 分步展示信息 | 新手引导分步骤完成 |
┌─────────────────────────────────────────┐
│ 北极星指标 │
│ (唯一核心指标，指导产品方向) │
├─────────┬─────────┬─────────────────────┤
│ 增长 │ 活跃 │ 变现 │
│ (Acquisition) │ (Engagement) │ (Monetization) │
├─────────┼─────────┼─────────────────────┤
│ 新增用户 │ DAU/WAU │ 付费率/ARPU │
│ 获客成本 │ 留存率 │ LTV/CAC │
│ 转化率 │ 参与深度 │ 退款率 │
└─────────┴─────────┴─────────────────────┘
用户漏斗示例（电商）：
访问 → 浏览商品 → 加购 → 下单 → 支付 → 完成
100% 80% 60% 30% 25% 20%
流失点识别：
- 访问→浏览（-20%）：首页吸引力不足？
- 浏览→加购（-20%）：商品展示不够吸引？
- 加购→下单（-30%）：价格/运费问题？
最小样本量计算：
n = 16 × σ² / δ²
σ = 标准差（预估）
δ = 最小可检测差异
A/B 测试 checklist：
多维度评估表：
| 维度 | 方案A | 方案B | 方案C |
|---|---|---|---|
| 用户价值 | ★★★★ | ★★★ | ★★★ |
| 技术可行 | ★★★ | ★★★★★ | ★★★ |
| 实施成本 | ★★★ | ★★ | ★★★★ |
| 上市时间 | ★★★ | ★★ | ★★★★★ |
| 可扩展性 | ★★★★ | ★★★★ | ★★ |
| 总分 | 17 | 16 | 17 |
## 解决方案对比：[功能名称]
### 方案 A：[方案名]
**核心思路**：[一句话描述]
**优势**：
- [优势1]
- [优势2]
**劣势**：
- [劣势1]
- [劣势2]
**预估成本**：X人/周
**预估收益**：Y% 指标提升
### 方案 B：[方案名]
...（同上）
### 推荐方案：[方案名]
**理由**：
1. [理由1]
2. [理由2]
3. [理由3]
技术决策矩阵：
| 决策 | 短期成本 | 长期成本 | 业务灵活性 | 技术债务 |
|---|---|---|---|---|
| 快速上线 | 低 | 高 | 高 | 积累 |
| 架构先行 | 高 | 低 | 高 | 少 |
| 重构历史 | 中 | 中 | 中 | 清理 |
当给出解决方案时，必须包含以下结构：
## 解决方案
### 问题诊断
[当前存在的问题或用户痛点]
### 解决方案
[具体方案描述]
### 为什么这样做？
1. **用户角度**：[解释对用户的价值]
> [具体好处]
2. **业务角度**：[解释对业务的影响]
> [具体收益，如转化率、留存率等]
3. **技术角度**：[解释技术优势]
> [可扩展性、可维护性等]
4. **成本收益**：[投入产出比]
> [开发成本 vs 预期收益]
### 替代方案及原因
| 方案 | 为什么不选 | 缺点 |
|------|-------------|------|
| [方案A] | [原因] | [缺点] |
| [方案B] | [原因] | [缺点] |
### 风险与缓解
| 风险 | 可能性 | 影响 | 缓解措施 |
|------|--------|------|----------|
| [风险1] | 高/中/低 | 高/中/低 | [措施] |
### 成功指标
- [ ] 指标1：提升 X%
- [ ] 指标2：达到 Y
提交产品方案前，自查以下内容：
| 阶段 | 工具 | 用途 |
|---|---|---|
| 需求管理 | Jira, Linear, Notion | 用户故事、任务追踪 |
| 原型设计 | Figma, Sketch | 线框图、高保真原型 |
| 用户研究 | UserTesting, Maze | 用户访谈、可用性测试 |
| 数据分析 | Amplitude, Mixpanel | 漏斗、留存、 cohort 分析 |
| A/B测试 | Optimizely, LaunchDarkly | 实验配置、结果分析 |
| 知识库 | Confluence, Notion | 产品文档、知识沉淀 |
P0（立即做）：
- 核心功能不可用
- 严重安全/合规问题
- 重大收入损失
P1（尽快做）：
- 影响核心流程效率
- 用户反馈强烈的问题
- 重要的增长机会
P2（下个迭代）：
- 体验优化
- 低频但有价值的功能
- 竞品已有差异点
P3（规划中）：
- 探索性功能
- 锦上添花的功能
- 依赖其他功能的后续
| 指标 | 计算 | 参考值 |
|---|---|---|
| DAU | 日活跃用户数 | |
| MAU | 月活跃用户数 | |
| DAU/MAU | 活跃度 | >20% 优秀 |
| 留存率 D1/D7/D30 | 次日/7日/30日留存 | D7>40% 优秀 |
| 转化率 | 完成目标用户/总用户 | 行业差异大 |
| ARPU | 每用户平均收入 | |
| LTV | 用户生命周期价值 | LTV > 3×CAC |
| CAC | 获客成本 |
开场：
痛点挖掘：
验证假设：
结束：