تحديد مشكلة المنتج وإنتاج حزمة تعريف المشكلة (بيان المشكلة، JTBD، البدائل الحالية، الأدلة والافتراضات، مقاييس النجاح، حدود النطاق، النموذج الأولي/خطة التعلم). استخدم عند توضيح مساحة المشكلة.
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي problem-definition بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: liqiongyu/lenny_skills_plus.
Produce a Problem Definition Pack in Markdown (in-chat; or as files if the user requests):
1) Context snapshot (product, user, trigger, decision, constraints) 2) Problem statement (1-liner + expanded) + why now 3) JTBD (primary job + key sub-jobs) + target segment notes 4) Current alternatives (including analog/non-digital) + gaps + switching costs 5) Evidence & assumptions log (what we know vs what we’re guessing)
6) Success criteria (outcome metric(s), leading indicators) + guardrails 7) Scope boundaries (in/out, non-goals, dependencies) 8) Prototype / learning plan (fast prototype + tests to de-risk) 9) Risks / Open questions / Next steps (always included)
تحديد مشكلة المنتج وإنتاج حزمة تعريف المشكلة (بيان المشكلة، JTBD، البدائل الحالية، الأدلة والافتراضات، مقاييس النجاح، حدود النطاق، النموذج الأولي/خطة التعلم). استخدم عند توضيح مساحة المشكلة. المصدر: liqiongyu/lenny_skills_plus.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/liqiongyu/lenny_skills_plus --skill problem-definitionتحديد مشكلة المنتج وإنتاج حزمة تعريف المشكلة (بيان المشكلة، JTBD، البدائل الحالية، الأدلة والافتراضات، مقاييس النجاح، حدود النطاق، النموذج الأولي/خطة التعلم). استخدم عند توضيح مساحة المشكلة. المصدر: liqiongyu/lenny_skills_plus.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/liqiongyu/lenny_skills_plus --skill problem-definition 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/liqiongyu/lenny_skills_plus