start-super-pm
SkillProductivityUse when starting any product management task - automatically detects task type and invokes appropriate PM skill using intelligent routing
Available today. Use it from your connected AI after setup.
No other account needed.
Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.
Then ask your AI: use the start-super-pm skill
What this skill tells your AI
The instructions your AI receives, as published by konglong87/superpm in skills/start-super-pm/SKILL.md and read by ahel’s review.
如果你认为某个产品管理 skill 有 1% 的可能性适用于当前任务,你必须调用该 skill。
如果 PM skill 适用,你没有选择,必须使用它。
这不可协商,不是可选项,你不能找借口跳过。
跨 Agent 交互规则
当流程要求与用户交互时:
- 如果当前环境支持 AskUserQuestion,使用 AskUserQuestion(最佳体验)。
- 如果当前环境不支持 AskUserQuestion,必须用普通聊天消息提出同样问题。
- 一次只问一个问题。
- 提问后必须停止当前回合,等待用户回答(STOP and WAIT)。
- 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。
- 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。
常见误区 / Red Flags — STOP
出现以下情况立即停止并回溯:
| 误区 | 正确做法 |
|---|---|
| 使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |
| 未运行检查就声称已完成 | 先验证,再陈述 |
| 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外,时间紧更要严格 |
| "这次应该没问题"的想法 | 每次都要重新验证 |
Super-PM 自动触发系统
核心规则
在任何产品管理相关的响应或行动之前,先检查并调用相关的 PM skill。
即使只有 1% 的可能性 skill 适用,也应该先调用 skill 进行检查。如果调用的 skill 不适合当前情况,不需要使用它。
如何访问 PM Skills
在 Claude Code: 使用 Skill 工具。调用 skill 时,其内容会被加载并呈现给你——直接遵循它。不要使用 Read 工具读取 skill 文件。
在其他环境: 查看你平台的文档了解如何加载 skills。
PM Skill 自动触发决策流程(详见下方各模块触发信号)
⚠️ 最高优先级路由(仅适用于自然语言请求)
当用户用自然语言提出产品管理任务(而非显式输入 /pm-xxx slash command):
- "我想做一个XX"
- "帮我规划XX产品"
- "帮我设计一下需求"
- "从0到1做XX"
- "讨论产品方向"
默认必须进入 /pm-brainstorm。
只有用户明确说以下任一表达,才允许跳过:
- "跳过 brainstorm"
- "直接需求调研"
- "直接验证需求"
- "我已经完成头脑风暴"
agent 不得自行判断"方向明确"并跳过 /pm-brainstorm。
显式 slash command 不走此路由:当用户直接输入 /pm-demand、/pm-docs 等时,直接进入对应 skill,该 skill 自身执行前置门禁。
任务类型识别指南
🎯 需求洞察模块(自动触发 pm-demand 或相关 skill)
触发信号:
- 用户提到"需求"、"用户痛点"、"用户场景"、"用户故事"
- 用户想了解"用户想要什么"、"解决什么问题"
- 用户说"我想做一个XX"、"帮我规划XX"、"讨论产品方向"、"从零开始做XX"
- 用户提到具体产品形态但需求不明确:例如"社区"、"app"、"小程序"、"平台"、"工具"、"网站"
- 用户在收集用户反馈、用户调研
- 用户在规划用户旅程、用户画像
- 用户在持续追踪竞品动态、做竞品情报 / 竞品月报
- 用户要设计用户访谈、编写访谈提纲、做一手用户调研
自动调用的 Skills:
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "我想做一个XX"、"从零开始"、"帮我规划产品方向" | pm-brainstorm(优先) | 先发散,明确用户群和核心痛点 |
| "讨论产品方向"、"帮我想几个方案" | pm-brainstorm | 创意发散 |
| "分析一下用户痛点"、"验证这个需求" | pm-demand | 方向明确后收敛验证 |
| "看看市场情况"、"分析竞品" | pm-search --type=competitor | 竞品分析 |
| "查查行业数据"、"市场规模多大" | pm-search --type=data | 行业数据调研 |
| "这个需求优先级怎么排" | pm-priority | 优先级排序 |
| "规划 MVP"、"什么功能先做" | pm-mvp | MVP 规划 |
| "需求池怎么管理"、"需求太多" | pm-pool | 需求池管理 |
| "用户旅程是什么"、"用户体验路径" | pm-journey | 用户旅程地图 |
| "竞品监控"、"竞品月报"、"竞品情报" | pm-competitor | 持续追踪竞品动态与异动预警 |
| "用户访谈"、"访谈提纲"、"用户调研" | pm-interview | 一手定性研究设计与执行 |
📄 方案落地模块(自动触发 pm-docs 或相关 skill)
触发信号:
- 用户要写"PRD"、"BRD"、"MRD"、"产品文档"、"需求文档"
- 用户在做"原型设计"、"功能设计"
- 用户需要"技术对接"、"API 设计"
- 用户在拆解"功能细节"、"数据指标"
- 用户在做"产品定位"、"商业化方案"
- 用户要"评审 PRD"、"检查文档质量"、"审一下需求文档"
⚠️ 文档类请求的前置检查(仅适用于自然语言请求):用户用自然语言说"写XX文档"时,不能直接调用文档生成 skill。必须先检查前置依赖:
- 写 PRD/需求文档 → 前置:至少需要头脑风暴方案或需求调研报告
- 写 BRD → 前置:至少需要需求调研报告或市场分析报告
- 如果前置文档不存在 → 引导用户从头开始(/pm-brainstorm 或 /pm-demand),而不是直接写文档
显式 /pm-docs 不走此路由:用户直接输入 /pm-docs 时,pm-docs 自身执行前置门禁。
自动调用的 Skills:
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "写个 PRD"、"生成产品文档"、"写需求文档" | 先检查前置,缺失则 → pm-brainstorm → pm-demand → pm-docs | 文档是产出,不是起点 |
| "写个 BRD"、"商业需求文档" | 先检查前置,缺失则 → pm-demand → pm-market → pm-docs | 商业文档需要市场分析前置 |
| "设计原型"、"产品原型" | pm-proto | 原型设计 |
| "技术方案"、"开发对接" | pm-tech | 技术对接方案 |
| "功能拆解"、"详细设计" | pm-feature | 功能细节拆解 |
| "数据指标体系"、"埋点设计" | pm-data | 数据指标体系 |
| "产品定位"、"差异化竞争" | pm-position | 产品定位 |
| "商业方案"、"赚钱模式"、"商业模式" | pm-business-model | 商业模式设计 |
| "评审 PRD"、"文档质量检查"、"审一下需求文档" | pm-prd-review | PRD/BRD/MRD 评审把关 |
📈 增长迭代模块(自动触发 pm-growth 或相关 skill)
触发信号:
- 用户提到"增长"、"AARRR"、"获客"、"留存"
- 用户在做"数据分析"、"周报"、"月报"
- 用户在分析"用户反馈"、"用户满意度"
- 用户要做"A/B 测试"、"实验"
- 用户在规划"迭代计划"、"复盘"、"路线图"
- 用户提到"GEO"、"AI 搜索优化"、"让 AI 推荐我们"、"OKR"、"目标管理"
自动调用的 Skills:
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "增长分析"、"AARRR 模型" | pm-aarrr | AARRR 增长分析 |
| "增长方案"、"怎么拉新" | pm-growth | 增长执行方案 |
| "写周报"、"数据报告" | pm-report | 数据报告生成 |
| "用户反馈分析"、"用户意见" | pm-feedback | 用户反馈分析 |
| "A/B 测试方案"、"实验设计" | pm-abtest | A/B 测试方案 |
| "迭代计划"、"下个版本做什么" | pm-iteration | 迭代计划 |
| "复盘"、"回顾总结" | pm-retro | 迭代复盘 |
| "产品路线图"、"长期规划" | pm-roadmap | 产品路线图 |
| "GEO 优化"、"AI 搜索曝光"、"让 ChatGPT 推荐我们" | pm-geo | GEO / 生成式引擎优化 |
| "定 OKR"、"目标拆解"、"关键结果" | pm-okr | OKR 目标管理 |
🛡️ 风控管理模块(自动触发 pm-risk 或相关 skill)
触发信号:
- 用户在做"项目管理"、"敏捷开发"
- 用户需要"跨部门协作"、"沟通协调"
- 用户在识别"风险"、"问题"、"隐患"
- 用户准备"上线"、"发布"
- 用户在处理"需求变更"、"迭代调整"
自动调用的 Skills:
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "敏捷管理"、"Scrum"、"看板" | pm-agile | 敏捷管理方案 |
| "跨部门协作"、"沟通问题" | pm-cross | 跨部门协作 |
| "风险识别"、"风险管理" | pm-risk | 风险管控 |
| "上线方案"、"发布计划" | pm-release | 上线执行方案 |
| "需求变更"、"需求调整" | pm-change | 需求变更管理 |
🧠 专家视角模块(自动触发 steve-jobs-perspective)
触发信号:
- 用户提到"用乔布斯的视角"、"乔布斯会怎么看"、"Jobs模式"、"steve jobs perspective"、"切换到乔布斯"、"如果乔布斯"、"乔布斯思维"、"表达DNA"
- 用户希望以某位专家/人物的思维框架审视产品、决策、想法,获得思维碰撞与灵感
自动调用的 Skills:
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "用乔布斯的视角看我的产品"、"乔布斯会怎么看XX" | steve-jobs-perspective | 以乔布斯身份对话,先判断再解剖,反抛问题制造碰撞 |
| "如果乔布斯会怎么做"、"帮我校验这个方向" | steve-jobs-perspective | 专家视角审视决策,挑最该砍/最平庸处 |
| "用聚焦即说不砍掉我的功能" | steve-jobs-perspective | 用 Jobs 心智模型做减法 |
说明:本模块为顾问型技能,不参与 PM 工作流前置门禁,不产出 docs 文档;目标是对话、碰撞、内化。
⚠️ 红色警报:这些想法意味着你在找借口跳过 skill
| 想法 | 现实 |
|---|---|
| "这只是简单的需求描述" | 新产品从0到1 → 应该用 pm-brainstorm 先发散;已有产品 → 应该用 pm-demand 深度调研 |
| "我直接写文档就行" | 文档是产出不是起点,需要先走 brainstorm→demand 流程 |
| "用户让我写文档,我就直接写" | "写文档"是用户表述的产出意图,你的职责是引导完整流程 |
| "这个需求很明确" | 新产品从0到1 → 应该用 pm-brainstorm 先发散;已有产品 → 应该用 pm-demand 验证 |
| "只是看看市场数据" | 市场数据需要系统收集,应该用 pm-search |
| "我知道用户想要什么" | 新产品从0到1 → 应该用 pm-brainstorm 先发散;已有产品 → 应该用 pm-demand 调研 |
| "功能很简单,不用拆解" | 简单功能也需要详细设计,应该用 pm-feature |
| "MVP 就是核心功能" | MVP 需要系统规划,应该用 pm-mvp |
| "优先级看业务价值就行" | 优先级需要多维评估,应该用 pm-priority |
| "增长就是拉新" | 增长需要全链路分析,应该用 pm-aarrr |
| "风险可控" | 风险需要系统识别,应该用 pm-risk |
| "这只是个小需求变更" | 小变更也需要管理,应该用 pm-change |
| "我会自己判断" | 判断需要方法论支撑,应该用对应 skill |
Skill 优先级规则
当多个 skills 可能适用时,按以下顺序:
-
流程型 skills 优先(brainstorming、pm-demand、pm-clarify)
- 这些决定如何开始任务
-
执行型 skills 其次(pm-docs、pm-proto、pm-tech)
- 这些指导具体执行
-
分析型 skills 补充(pm-search、pm-aarrr、pm-report)
- 这些提供数据支持
示例:
- "我要做一个电商小程序" → 先
pm-brainstorm(发散创意),再pm-demand(验证需求),再pm-market(市场分析) - "写个 PRD" → 先检查前置文档,缺失则 →
pm-brainstorm→pm-demand→pm-docs - "怎么提升留存" → 先
pm-aarrr(分析现状),再pm-growth(制定方案)
Skill 类型分类
刚性 Skill(必须严格遵循)
- pm-priority - 优先级排序方法必须按流程执行
- pm-mvp - MVP 规划需要完整步骤
- pm-risk - 风险管控需要系统化流程
- pm-abtest - A/B 测试需要严谨设计
灵活 Skill(可根据场景调整)
- pm-demand - 需求调研可根据项目调整深度
- pm-docs - 文档格式可根据团队规范调整
- pm-growth - 增长方案可根据资源调整
skill 本身会告诉你属于哪种类型。
用户指令解析
用户说的"做什么"(WHAT),不代表可以跳过"怎么做"(HOW)。
示例:
| 用户说 | 你的理解 | 必须调用的 Skill |
|---|---|---|
| "帮我做个需求调研" | 用户要执行需求调研流程 | pm-demand |
| "写个 PRD"、"写需求文档" | 用户要产出文档,但文档是产出不是起点,先检查前置 | 前置缺失 → pm-brainstorm,前置完备 → pm-docs --type=prd |
| "分析一下竞品" | 用户要做竞品分析 | pm-search --type=competitor |
| "排个优先级" | 用户要排需求优先级 | pm-priority |
| "规划一下 MVP" | 用户要做 MVP 规划 | pm-mvp |
| "做个增长方案" | 用户要制定增长策略 | pm-growth |
| "识别一下风险" | 用户要做风险管理 | pm-risk |
| "我想做一个XX" | 用户有产品想法但方向模糊 | pm-brainstorm(先发散) |
典型 PM 工作流示例
场景 1:新产品从 0 到 1
用户:我想做一个生鲜电商小程序
AI 自动触发:
1. 识别到新产品规划 → 方向模糊 → 调用 pm-brainstorm
2. pm-brainstorm 发散创意 → 明确用户群和核心痛点
3. 推荐:pm-demand(验证需求)→ pm-market(市场分析)→ pm-priority(优先级)→ pm-mvp(MVP 规划)
场景 2:已有产品的功能迭代
用户:用户反馈搜索功能不好用,需要优化
AI 自动触发:
1. 识别到用户反馈分析 → 调用 pm-feedback
2. pm-feedback 分析反馈 → 生成优化建议
3. 推荐:pm-priority(排优先级)→ pm-feature(功能设计)→ pm-docs(写 PRD)
场景 3:增长遇到瓶颈
用户:我们的日活一直在下降,怎么办?
AI 自动触发:
1. 识别到增长问题 → 调用 pm-aarrr
2. pm-aarrr 分析各环节数据 → 识别问题环节
3. 推荐:pm-growth(制定增长方案)→ pm-abtest(设计实验)
场景 4:准备上线发布
用户:新功能开发完了,准备上线
AI 自动触发:
1. 识别到上线任务 → 调用 pm-release
2. pm-release 制定上线方案 → 生成检查清单
3. 推荐:pm-risk(风险识别)→ pm-agile(迭代管理)
跨会话延续机制
如果用户说"继续上次的工作"
- 检查
docs/目录,识别上次生成的文档 - 识别当前阶段,判断下一步应该调用哪个 skill
- 自动触发对应的 skill,继续工作流
示例:
用户:继续上次的需求调研
AI 行为:
1. 读取 docs/01-需求调研/需求调研报告.md
2. 识别当前进度(需求调研已完成)
3. 推荐下一步:pm-search(市场分析)或 pm-priority(优先级排序)
4. 等待用户确认后执行
技能包状态追踪
Super-PM 会自动追踪项目状态:
检查文件:
docs/01-需求调研/- 需求洞察阶段产物docs/02-方案设计/- 方案落地阶段产物docs/03-增长迭代/- 增长迭代阶段产物docs/04-风控管理/- 风控管理阶段产物
自动判断:
- 如果某阶段文档缺失 → 提示用户补全
- 如果文档已存在 → 基于现有文档继续
- 如果文档过时 → 提示用户更新
主动推荐机制
在完成一个 skill 执行后,主动推荐下一步:
格式:
✅ 需求调研已完成
📊 已生成文档:
- docs/01-需求调研/需求调研报告.md
💡 建议下一步:
1. 执行 /pm-search --type=market 进行市场调研(推荐)
2. 执行 /pm-priority 进行优先级排序
3. 执行 /pm-mvp 规划 MVP 方案
请问您想继续哪一步?
总结:Super-PM 的核心价值
🎯 自动化 PM 工作流
- 自动识别任务类型 → 无需用户记住 skill 名称
- 自动调用对应 skill → 方法论自动应用
- 自动生成专业文档 → 标准化输出
- 自动推荐下一步 → 工作流持续推进
🚀 核心优势
- 降低认知负担 - PM 不需要记住所有方法论
- 保证工作质量 - 每个 skill 都是经过验证的最佳实践
- 提高工作效率 - 自动化流程,减少重复劳动
- 知识沉淀 - 所有输出文档化,便于传承
💡 核心理念
让每个产品经理都能拥有完整的产品团队的能力。
通过 Super-PM,一个 PM 可以:
- 像有用户研究员一样深度洞察需求
- 像有数据分析师一样科学分析数据
- 像有项目经理一样系统管理风险
- 像有增长专家一样设计增长策略
Super-PM = 你的全能产品团队助手 🚀
快速开始示例
用户: 我想做一个在线教育产品
AI 自动执行:
🎯 识别到新产品规划,方向模糊 → 先发散
📚 自动调用 skill: pm-brainstorm
[执行 pm-brainstorm skill...]
✅ 头脑风暴完成!
📄 已生成文档:
- docs/01-需求调研/头脑风暴方案.md
💡 建议下一步:
1. /pm-demand - 系统化调研验证需求
2. /pm-market - 先了解市场情况
3. /pm-priority - 直接做优先级排序
请问您想继续哪一步?
用户: 写个需求文档,关于某个垂直社区产品
AI 自动执行:
🎯 识别到文档产出请求,但目标产品方向不明确
📊 前置依赖检查:
❌ 头脑风暴方案
❌ 需求调研报告
💡 "写需求文档"是产出意图,需要先完成前置调研。
建议从头走:/pm-brainstorm → /pm-demand → /pm-docs
📚 自动调用 skill: pm-brainstorm(先明确产品定位和核心场景)
产出质量检查 / Verification Checklist
- 已检测用户意图并路由到对应 skill
- 触发关键词匹配正确
- 对"写文档"类请求,已检查前置依赖
- 对新产品规划,优先推荐 brainstorm 而非直接调研
⚠️ 如无法确定路由,使用 AskUserQuestion 询问用户。
Super-PM - 让产品管理更专业、更高效、更系统 ✨
Signals
- GitHub stars
- 65
- Forks
- 8
- Last commit
- Sep 2026
Advanced
- Catalog kind
- skill
- Gateway key
start-super-pm- Source
- github.com/konglong87/superpm