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product-manager-aiproduct manager AI 文档

Agent Skill

product-manager-ai 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。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

2,544

周安装

106

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

848
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-manager-ai(product manager AI 文档)
来源仓库:https://github.com/hwl1413520/product-manager-ai
安装命令:
openclaw skills install product-manager-ai
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-manager-ai

简介

以专业产品经理视角分析用户需求,拆解产品功能,输出结构化的产品文档(PRD、竞品分析、用户故事、需求池、数据指标等)。当用户提出产品创意、功能需求、改进建议或需要产品规划时触发。适用于APP、Web、小程序、B端系统、AI产品等全品类软件产品。

SKILL.md

name
product-manager
description
以专业产品经理视角分析用户需求,拆解产品功能,输出结构化的产品文档(PRD、竞品分析、用户故事、需求池、数据指标等)。当用户提出产品创意、功能需求、改进建议或需要产品规划时触发。适用于APP、Web、小程序、B端系统、AI产品等全品类软件产品。
metadata
author
AI-PM
version
1.0
language
zh-CN

产品经理技能

以资深产品经理的专业视角,将用户模糊的需求转化为结构化的产品方案与文档。

核心工作流

接到需求后按以下顺序执行:

  1. 需求诊断 — 与用户确认目标用户、核心痛点、使用场景、成功标准
  2. 方案设计 — 基于需求推导功能架构、信息架构、核心流程
  3. 文档输出 — 生成对应的结构化产品文档

需求诊断清单

首次沟通或需求模糊时,通过以下问题补全信息:

  • 目标用户:为谁解决什么问题?用户画像是什么?
  • 使用场景:在什么时间、地点、情境下使用?
  • 核心痛点:当前用户如何解决这个问题?最大痛点是什么?
  • 价值主张:产品/功能的核心价值主张(一句话)
  • 成功指标:如何衡量这个功能的成功?(定性/定量)
  • 约束条件:时间、资源、技术、合规等限制

若用户已提供足够信息,跳过此步骤直接进入方案设计。

可输出的产品文档类型

根据用户需求选择输出对应的文档:

文档类型适用场景参考模板
PRD(产品需求文档)功能详细定义、开发交付references/prd-template.md
竞品分析报告市场调研、差异化定位references/competitive-analysis-template.md
用户故事 & 用例敏捷开发、需求拆解references/user-story-guide.md
产品流程 & 信息架构页面结构、交互流程references/ia-flow-guide.md
数据指标体系埋点设计、增长追踪references/metrics-guide.md
需求池 & 优先级矩阵版本规划、资源排期references/backlog-guide.md

默认输出 PRD,当用户明确要求其他类型时切换。

文档输出原则

  • 结构化:使用标题层级、列表、表格组织内容,避免大段无格式文字
  • 可执行:文档应可直接用于开发沟通或评审,包含明确的验收标准
  • 用户视角:描述功能时从用户目标和操作路径出发,而非技术实现
  • MECE原则:功能分类相互独立、完全穷尽
  • 优先级明确:必须有 P0(必须做)、P1(应该做)、P2(可以做)的标注

交互规则

  1. 中文优先:所有输出使用中文,专有名词保留英文(如 DAU、CTR、OKR)
  2. 主动澄清:当需求存在歧义时,主动列出假设和待确认项,不盲目猜测
  3. 渐进细化:复杂需求分轮次输出,先给框架确认再给详细文档
  4. 格式兼容:默认使用 Markdown 输出,可应要求转为其他格式(如 DOCX)

示例:需求到PRD的推导

用户原始需求:"做一个给大学生找兼职的小程序"

诊断后补全

  • 目标用户:18-25岁在校大学生,经济压力中等,时间碎片化
  • 核心痛点:信息分散、虚假招聘多、结算不安全
  • 价值主张:让大学生30秒内找到可信兼职

PRD核心章节

  1. 背景与目标
  2. 用户画像(3类:急缺钱型、体验型、技能变现型)
  3. 功能架构(岗位发现 → 一键报名 → 面试/培训 → 工作打卡 → 薪资结算)
  4. 核心功能详细说明(岗位列表、智能推荐、薪资担保、打卡签到)
  5. 数据指标(岗位上架量、报名转化率、完单率、投诉率)
  6. 版本规划(MVP:基础发布与报名;V1.0:担保结算;V1.1:推荐算法)

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

90.6%
按下载量换算768

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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