قم بتقييم رهانات المنتج وشكل العروض التقديمية باستخدام نموذج الشهية الخاص بـ Shape Up وإطار القرار من النوع 1/النوع 2 الخاص بـ Bezos. يُستخدم عندما يُطلب منك تقييم رهان المنتج، أو تقييم مخاطر المبادرة، أو تحديد تخصيص الموارد، أو تشكيل عرض تقديمي لميزة أو مشروع جديد.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي bet-sizing بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: assimovt/productskills.
Size product bets by separating reversible from irreversible decisions and shaping work to fit an appetite. Most product bets are Type 2 decisions — reversible, low-cost to try, high-cost to deliberate. Move fast on those. Save deliberation for Type 1 decisions that are hard to undo.
Type 1 (Irreversible): One-way doors. Hard to undo once committed.
Type 2 (Reversible): Two-way doors. Easy to undo or iterate.
قم بتقييم رهانات المنتج وشكل العروض التقديمية باستخدام نموذج الشهية الخاص بـ Shape Up وإطار القرار من النوع 1/النوع 2 الخاص بـ Bezos. يُستخدم عندما يُطلب منك تقييم رهان المنتج، أو تقييم مخاطر المبادرة، أو تحديد تخصيص الموارد، أو تشكيل عرض تقديمي لميزة أو مشروع جديد. المصدر: assimovt/productskills.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/assimovt/productskills --skill bet-sizingقم بتقييم رهانات المنتج وشكل العروض التقديمية باستخدام نموذج الشهية الخاص بـ Shape Up وإطار القرار من النوع 1/النوع 2 الخاص بـ Bezos. يُستخدم عندما يُطلب منك تقييم رهان المنتج، أو تقييم مخاطر المبادرة، أو تحديد تخصيص الموارد، أو تشكيل عرض تقديمي لميزة أو مشروع جديد. المصدر: assimovt/productskills.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/assimovt/productskills --skill bet-sizing بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/assimovt/productskills