feature-to-spike

# Feature-to-Spike **Este skill es el differentiator de launchpad-toolkit**. Transforma un learning del dog-food (ej: "el startup-intake tiene un flow donde preguntar X después de Y produce respuestas 3x más detalladas") en un Linear SPIKE issue formateado para que William Ugalde lo evalúe y eventualmente productize en DojoOS Launchpad. Sin este skill, launchpad-toolkit sería solo otra herramienta founder-facing. Con este skill, se convierte en un **prototyping lab metodológico** con loop explícito: metodología → dog-food → SPIKE → DojoOS feature. ## Regla de idioma **Issue body en inglés** (convención DojoOS Linear). Interacción con el usuario en español. ## Directorio de salida ``` ./launchpad/spikes/ ├── YYYY-MM-DD-{spike-slug}.md # Drafted SPIKE (before filing) └── YYYY-MM-DD-{spike-slug}-filed.md # Post-filing (includes Linear URL) ``` --- ## Loop metodología → DojoOS feature ``` ┌─────────────────────┐ │ 1. User uses │ │ launchpad- │ │ toolkit skill │ ◄────────── External founder or internal dog-food └──────────┬──────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────┐ │ 2. Methodology │ │ learning emerges │ │ (UX pattern, │ │ flow improve- │ │ ment, missing │ │ feature, etc.) │ └──────────┬──────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────┐ │ 3. feature-to-spike │ │ transforms │ ◄────────── THIS SKILL │ learning into │ │ SPIKE issue │ └──────────┬──────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────┐ │ 4. William evaluates│ │ SPIKE, decides │ │ scope/priority │ └──────────┬──────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────┐ │ 5. DojoOS Launchpad │ │ feature shipped │ │ (OR skill iterated│ │ if SPIKE rejected)│ └─────────────────────┘ ``` Ver `references/productization-workflow.md` para detalle del workflow. --- ## ¿Qué es un good SPIKE para launchpad? Un SPIKE útil para productizar en DojoOS Launchpad tiene **4 características**: 1. **Concrete pattern** — no "William debería revisar UX" sino "founders en stage=Ideation con industry=fintech tienen 60% más engagement cuando el intake pregunta traction signals ANTES de competitive landscape" 2. **Dogfood evidence** — claim fundamentado en ≥1 sesión de dog-food con artefactos generados (startup-profile.md, etc.) 3. **Productization hypothesis** — una idea concreta de cómo productizarlo en DojoOS (UI flow, data model change, algorithm tweak...) 4. **Acceptance criteria** — cómo William puede validar si la hipótesis funciona post-implementation SPIKES que NO cumplen estas 4 son mejores como notes o user feedback, no como SPIKE formal. --- ## Flujo del skill ### Paso 1 — Identificar el learning **FTS-1**: "¿Qué aprendiste del dog-food que podría valer productizarse en DojoOS Launchpad? Describílo en 1-2 oraciones (el 'concrete pattern')." Validar que el pattern es concreto y specific. Si vago → re-prompt: "¿Podés dar un ejemplo concreto del pattern en acción?" ### Paso 2 — Evidence gathering **FTS-2**: "¿Qué artefactos o sesiones de dog-food soportan este learning? - Skill(s) usado(s): [startup-intake / cap-table-builder / etc.] - Artifact(s) generado(s): [path a `.md` archivos] - Observación específica: [qué viste] - Startup(s) involucradas: [nombres o anonymizado si confidential]" ### Paso 3 — Productization hypothesis **FTS-3**: "¿Cómo te imaginás productizarlo en DojoOS Launchpad? Describí: - Qué component(s) se tocarían: [UI / API / data model / matching algorithm] - Cambio concreto: [ej: 'reordenar sections del intake form', 'agregar field X al Startup Profile schema', 'incluir Y en co-founder matching weight'] - Alternativas consideradas: [brief]" ### Paso 4 — Acceptance criteria **FTS-4**: "¿Cómo validaría William si funcionó post-implementation? Definí ≥2 criterios measurables: - Metric: [ej: intake completion rate, profile quality score, matching accuracy] - Threshold: [cuánto mejora vs baseline] - Timeline: [cuándo medir]" ### Paso 5 — Priority + scope **FTS-5**: "En tu opinión: - Priority (Urgent/High/Normal/Low): [default = Normal] - Est. scope (S/M/L/XL): [S = 1 session, L = 3-5 sessions] - Blocking dependencies: [ej: requires DojoOS API by @garbanzo, blocked on X]" ### Paso 6 — Generate SPIKE draft **FTS-6**: Generar `./launchpad/spikes/YYYY-MM-DD-{spike-slug}.md` con el template de output. **FTS-7**: "¿Filear el SPIKE en Linear ahora, o revisás el draft primero? - Opción A: File ahora (requiere Linear MCP o gh CLI con Linear integration) - Opción B: Solo genero el draft, vos lo fileás manualmente cuando estés listo" --- ## Output template Generar `./launchpad/spikes/YYYY-MM-DD-{spike-slug}.md`: ```markdown # SPIKE: [Short title — what to investigate/productize] **Target assignee**: William Ugalde (Launchpad pillar owner) **Suggested labels**: spike, launchpad, methodology-prototype **Priority**: [Urgent / High / Normal / Low] **Est. scope**: [S / M / L / XL] --- ## Context Methodology learning from dog-food of `launchpad-toolkit`. This SPIKE proposes productizing a pattern validated via prototype in the plugin — reducing productization risk for DojoOS Launchpad. **Concrete pattern observed**: [1-2 sentences, specific + measurable] --- ## Dogfood evidence ### Skill(s) used - [Skill name(s) from launchpad-toolkit] ### Artifact(s) generated - [Path to `.md` artifact, ideally linked or attached] ### Observation [What was observed — quote artifacts or specific outputs if helpful] ### Startup(s) involved [Name or anonymized "Founder A, stage=MVP, industry=fintech"] --- ## Productization hypothesis ### Component(s) to change in DojoOS Launchpad - [UI / API / data model / matching algorithm / etc.] ### Concrete change proposed [ej: "Reorder intake form sections: Traction before Competitive to match observed dogfood pattern"] ### Alternatives considered [Brief rejection rationale for other options] --- ## Acceptance criteria - [ ] **Metric**: [ex: intake completion rate] - [ ] **Threshold**: [ex: +15% vs baseline measured in 2-week cohort] - [ ] **Timeline**: [ex: measure 30 days post-feature-ship] - [ ] **Metric**: [second criterion] - [ ] **Threshold**: [threshold] - [ ] **Timeline**: [timeline] --- ## Dependencies / prereqs - [List blocking dependencies — ex: "requires DojoOS API by @garbanzo" or "none"] --- ## Links - **launchpad-toolkit SKILL**: [link to SKILL.md that generated the learning] - **Artifact(s)**: [link to `.md` output(s)] - **Related DOJ issues**: [parent SPIKE DOJ-3189, sibling issues if any] --- Created by Claude Code via `launchpad-toolkit:feature-to-spike`, on behalf of @lapc506. ``` --- ## Integración con Linear ### Vía Linear MCP (recomendado) Si Linear MCP está configurado (`mcp__linear-server__save_issue`), el skill puede filear el SPIKE directamente: ``` mcp__linear-server__save_issue( team="DojoOS", project="Launchpad", parentId="DOJ-3189", # Parent SPIKE for launchpad-toolkit assignee="william@dojocoding.io", title="SPIKE: [title]", description="[generated body]", labels=["Spike", "Explore", "M"], priority=3, state="Triage" # Let William move to In Progress when ready ) ``` ### Vía gh + Linear sync Si gh CLI está disponible pero Linear MCP no, generar issue body + prompt user para filear manualmente con el slug `andres/doj-XXXX-{slug}`. ### Vía copy-paste Si ningún tooling disponible, output puro markdown para que usuario copie-pega en Linear web UI. --- ## Principios clave - **NO crear issues sin confirmación explícita** — default es generar draft, filear solo si user dice "sí" - **William como default assignee** (ID Linear: `8f14370d-3602-49e3-81f2-eeb05b965687`; email: `william@dojocoding.io`) - **Parent issue = DOJ-3189 por default** — mantiene trazabilidad con el tracking SPIKE del plugin - **Labels consistentes**: `spike`, `launchpad`, `methodology-prototype` — William filtra por estos - **No escalate prematurely**: si el learning es débil, sugerir "keep dogfooding más antes de SPIKE" ## Anti-patterns - SPIKEs vagos tipo "mejorar UX" — rechazar, pedir specific pattern - SPIKEs sin acceptance criteria — no hay forma de validar post-implementation - Crear issues bypaseando William → viola ownership del pillar (ver feedback memory) - Usar SPIKE format para feature requests — si es clear feature (no investigation), debería ser feature issue, no SPIKE ## Integración con otras skills - **Input usuario de cualquier skill de launchpad-toolkit** → si durante uso detectan un productization candidate, invocar `feature-to-spike` - **`startup-intake`**: learnings sobre preguntas que funcionan mejor - **`cap-table-builder`** (v0.2): learnings sobre edge cases del vesting calculator - **`cofounder-matching`** (v0.2): learnings sobre weighting del algoritmo ## Recursos - **DojoOS Launchpad pillar ownership** (Slack 2026-04-10 `#C0AKTN24C91`) - **Parent tracking SPIKE**: [DOJ-3189](https://linear.app/dojo-coding/issue/DOJ-3189) - **Productization workflow doc**: `references/productization-workflow.md`