measuring-product-market-fit
✓사용자가 제품 시장 적합성을 평가하고 달성하도록 돕습니다. PMF가 있는지 확인하거나, 사용자 참여 및 유지를 측정하거나, Sean Ellis 설문조사를 실행하거나, 확장해야 하는지 또는 계속 반복해야 하는지 파악하려는 경우에 사용하세요.
SKILL.md
Help the user assess and achieve product-market fit using frameworks from 46 product leaders.
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.
인용 가능한 정보
AI/검색 인용용 안정적인 필드와 명령어.
- 설치 명령어
npx skills add https://github.com/refoundai/lenny-skills --skill measuring-product-market-fit- 카테고리
- </>개발 도구
- 인증됨
- ✓
- 최초 등록
- 2026-02-01
- 업데이트
- 2026-02-18
빠른 답변
measuring-product-market-fit이란?
사용자가 제품 시장 적합성을 평가하고 달성하도록 돕습니다. PMF가 있는지 확인하거나, 사용자 참여 및 유지를 측정하거나, Sean Ellis 설문조사를 실행하거나, 확장해야 하는지 또는 계속 반복해야 하는지 파악하려는 경우에 사용하세요. 출처: refoundai/lenny-skills.
measuring-product-market-fit 설치 방법은?
터미널 또는 명령줄 도구(Terminal, iTerm, Windows Terminal 등)를 엽니다 이 명령어를 복사하여 실행합니다: npx skills add https://github.com/refoundai/lenny-skills --skill measuring-product-market-fit 설치 후 스킬은 자동으로 AI 코딩 환경에 설정되어 Claude Code나 Cursor에서 사용할 수 있습니다
소스 저장소는 어디인가요?
https://github.com/refoundai/lenny-skills
상세
- 카테고리
- </>개발 도구
- 출처
- skills.sh
- 최초 등록
- 2026-02-01