measuring-product-market-fit
✓ユーザーが製品と市場の適合性を評価し、達成できるように支援します。 PMF を持っているかどうかを判断したり、ユーザー エンゲージメントと維持率を測定したり、ショーン エリス アンケートを実施したり、規模を拡大するか反復を続ける必要があるかを判断したりする場合に使用します。
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Sean Ellis: "How would you feel if you could no longer use this product? Very disappointed, somewhat disappointed, or not disappointed. If 40% say 'very disappointed,' you're on the right track." This is a leading indicator of PMF before long-term retention data is available. Focus on the "very disappointed" segment as your core value indicator.
Retention is the ultimate metric Uri Levine: "Product market fit has one metric. Retention. If you create value, they will come back. If they're not coming back, you're not creating value." Look for retention curves that flatten over time rather than decaying to zero. The "smile curve" - where engagement increases over time - is the strongest signal.
引用可能な情報
AI/検索での引用用の安定したフィールドとコマンド。
- インストールコマンド
npx skills add https://github.com/refoundai/lenny-skills --skill measuring-product-market-fit- カテゴリ
- </>開発ツール
- 認証済み
- ✓
- 初回登録
- 2026-02-01
- 更新日
- 2026-02-18
クイックアンサー
measuring-product-market-fit とは？
ユーザーが製品と市場の適合性を評価し、達成できるように支援します。 PMF を持っているかどうかを判断したり、ユーザー エンゲージメントと維持率を測定したり、ショーン エリス アンケートを実施したり、規模を拡大するか反復を続ける必要があるかを判断したりする場合に使用します。 ソース: refoundai/lenny-skills。
measuring-product-market-fit のインストール方法は？
ターミナルまたはコマンドラインツール（Terminal、iTerm、Windows Terminal など）を開きます このコマンドをコピーして実行します: npx skills add https://github.com/refoundai/lenny-skills --skill measuring-product-market-fit インストール後、スキルは自動的に AI コーディング環境に設定され、Claude Code や Cursor で使用できるようになります
ソースリポジトリはどこですか？
https://github.com/refoundai/lenny-skills
詳細
- カテゴリ
- </>開発ツール
- ソース
- skills.sh
- 初回登録
- 2026-02-01