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product-framework产品框架

Agent Skill

product-framework 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

7,936

周安装

334

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

2,779
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:product-framework(产品框架)
来源仓库:https://github.com/pupujanet-eng/product-framework
安装命令:
openclaw skills install product-framework
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install product-framework

简介

为产品经理设计和可视化人工智能产品框架,包括分层架构、价值链、能力图和竞争定位。

SKILL.md

name
product-framework
description
Design product frameworks and architecture for AI product managers. Use when: (1) structuring a new product from scratch, (2) creating a product architecture diagram or layered model, (3) doing competitive analysis and positioning, (4) defining product pillars or capability maps, (5) organizing complex product thinking into a coherent framework. NOT for: detailed feature specs (use prd-writer), engineering architecture, or code design.

Product Framework

Help AI product managers structure product thinking into clear, communicable frameworks.

Core Frameworks

1. 产品分层架构(Layered Architecture)

Standard 4-layer model for AI products:

┌─────────────────────────────┐
│        用户体验层            │  交互、界面、触点
├─────────────────────────────┤
│        产品能力层            │  核心功能、AI 能力
├─────────────────────────────┤
│        数据/模型层           │  数据资产、算法模型
├─────────────────────────────┤
│        基础设施层            │  计算、存储、平台
└─────────────────────────────┘

Use this when mapping "what the product is made of."

2. 用户价值框架(Value Framework)

用户痛点 → 解决方案 → 差异化价值 → 商业模式

Use this when articulating "why this product matters."

3. 能力地图(Capability Map)

Map capabilities to: Core(护城河)/ Supporting(支撑)/ Commodity(通用)

4. 竞品定位矩阵

Pick 2 key dimensions → plot competitors → find whitespace.

Process

  1. 理解产品方向 — 问清楚产品是什么、面向谁、解决什么问题
  2. 选择合适框架 — 根据目的选框架(架构图 / 价值链 / 竞品对比)
  3. 填充内容 — 按层次逐步填入具体内容
  4. 输出文档 — Markdown 表格 + Mermaid 图(参见 mermaid-diagram skill)

Output Format

  • 用 Markdown 结构化输出,带标题层级
  • 关键框架用 Mermaid mindmap 或 flowchart 可视化
  • 每个框架组件附一句话说明

Reference Files

  • references/framework-templates.md — 常用框架模板(可直接填充使用)
  • references/ai-product-patterns.md — AI 产品常见模式(AIGC、推荐、搜索、对话等)

Read references when: user asks for a specific framework type, or when building frameworks for AI-specific product categories.

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

96.12%
按下载量换算2,671

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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