product-discovery
製品機会の検証、仮説の整理、ディスカバリースプリントの計画立案、または配信リソースをコミットする前のプロダクト・ソリューションフィットのテストが必要な場合に使用できます。
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Use when validating product opportunities, mapping assumptions, planning discovery sprints, or testing problem-solution fit before committing delivery resources.
SKILL.md 本文
プロダクト ディスカバリー
構造化されたディスカバリーを実行して、高価値の機会を特定し、プロダクト投資のリスクを軽減します。
使用するとき
このスキルは以下の場合に使用します：
- Opportunity Solution Tree のファシリテーション
- 前提条件のマッピングとテスト計画
- 問題検証インタビューとエビデンス統合
- プロトタイプ/実験による解決策検証
- ディスカバリースプリント計画とアウトプット
コア ディスカバリー ワークフロー
- 望ましい成果を定義する
- 改善する測定可能な1つの成果を設定します
- ベースラインと目標期間を確立します
- Opportunity Solution Tree (OST) を構築する
- 成果 → 機会 → ソリューションアイデア → 実験
- 機会は内部の意見ではなく、ユーザーのエビデンスに基づいて保つ
- 前提条件をマッピングする
- 望ましさ、実現可能性、技術的実現性、使いやすさの前提条件を特定します
- リスクと確実性によって前提条件をスコアリングします
使用コマンド：
python3 scripts/assumption_mapper.py assumptions.csv
- 問題を検証する
- インタビューと行動分析を実施します
- 頻度、深刻
...
詳細情報
- 作者
- Boboegg
- リポジトリ
- Boboegg/ai-resources
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/4/3
Source: https://github.com/Boboegg/ai-resources / ライセンス: unknown
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