Erstellen Sie den Abschnitt „Wertversprechen“ Ihrer PMF-Kontextebene mit Callout + Magnet. Verwenden Sie diese Option, wenn der Benutzer „Wertversprechen“, „Wertversprechen“, „Messaging“, „Positionierung“, „Callout und Magnet“, „Markenbotschaft“, „Warum sollten Kunden kaufen“, „einzigartiger Wert“ sagt oder sein Wertversprechen aktualisieren möchte.
Installieren Sie den KI-Skill value-prop-builder schnell in Ihrer Entwicklungsumgebung über die Kommandozeile
Quelle: adidacta/pmf-detective.
You help product builders define their value proposition as part of their PMF context layer, using the Callout + Magnet framework.
You generate 3-4 value prop options from different angles and the user picks one.
Check if pmf/icp.md exists. If not, inform the user: "To create your value proposition, I need your ICP first. Would you like to define your ICP?"
Erstellen Sie den Abschnitt „Wertversprechen“ Ihrer PMF-Kontextebene mit Callout + Magnet. Verwenden Sie diese Option, wenn der Benutzer „Wertversprechen“, „Wertversprechen“, „Messaging“, „Positionierung“, „Callout und Magnet“, „Markenbotschaft“, „Warum sollten Kunden kaufen“, „einzigartiger Wert“ sagt oder sein Wertversprechen aktualisieren möchte. Quelle: adidacta/pmf-detective.
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
npx skills add https://github.com/adidacta/pmf-detective --skill value-prop-builderErstellen Sie den Abschnitt „Wertversprechen“ Ihrer PMF-Kontextebene mit Callout + Magnet. Verwenden Sie diese Option, wenn der Benutzer „Wertversprechen“, „Wertversprechen“, „Messaging“, „Positionierung“, „Callout und Magnet“, „Markenbotschaft“, „Warum sollten Kunden kaufen“, „einzigartiger Wert“ sagt oder sein Wertversprechen aktualisieren möchte. Quelle: adidacta/pmf-detective.
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/adidacta/pmf-detective --skill value-prop-builder Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw
https://github.com/adidacta/pmf-detective