problem-definition이란?
제품 문제를 정의하고 문제 정의 팩(문제 설명, JTBD, 현재 대안, 증거 및 가정, 성공 지표, 범위 경계, 프로토타입/학습 계획)을 생성합니다. 문제 공간을 명확히 할 때 사용합니다. 출처: liqiongyu/lenny_skills_plus.
제품 문제를 정의하고 문제 정의 팩(문제 설명, JTBD, 현재 대안, 증거 및 가정, 성공 지표, 범위 경계, 프로토타입/학습 계획)을 생성합니다. 문제 공간을 명확히 할 때 사용합니다.
명령줄에서 problem-definition AI 스킬을 개발 환경에 빠르게 설치
출처: 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)
제품 문제를 정의하고 문제 정의 팩(문제 설명, JTBD, 현재 대안, 증거 및 가정, 성공 지표, 범위 경계, 프로토타입/학습 계획)을 생성합니다. 문제 공간을 명확히 할 때 사용합니다. 출처: liqiongyu/lenny_skills_plus.
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
npx skills add https://github.com/liqiongyu/lenny_skills_plus --skill problem-definition제품 문제를 정의하고 문제 정의 팩(문제 설명, JTBD, 현재 대안, 증거 및 가정, 성공 지표, 범위 경계, 프로토타입/학습 계획)을 생성합니다. 문제 공간을 명확히 할 때 사용합니다. 출처: liqiongyu/lenny_skills_plus.
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/liqiongyu/lenny_skills_plus --skill problem-definition 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code, Cursor, OpenClaw에서 사용할 수 있습니다
https://github.com/liqiongyu/lenny_skills_plus