什麼是 bet-sizing?
使用 Shape Up 的偏好模型和 Bezos 的 1 類/2 類決策框架評估產品賭注和形狀推廣。當被要求評估產品賭注、評估主動風險、決定資源分配或為新功能或項目進行宣傳時使用。 來源:assimovt/productskills。
使用 Shape Up 的偏好模型和 Bezos 的 1 類/2 類決策框架評估產品賭注和形狀推廣。當被要求評估產品賭注、評估主動風險、決定資源分配或為新功能或項目進行宣傳時使用。
透過命令列快速安裝 bet-sizing AI 技能到你的開發環境
來源:assimovt/productskills。
Size product bets by separating reversible from irreversible decisions and shaping work to fit an appetite. Most product bets are Type 2 decisions — reversible, low-cost to try, high-cost to deliberate. Move fast on those. Save deliberation for Type 1 decisions that are hard to undo.
Type 1 (Irreversible): One-way doors. Hard to undo once committed.
Type 2 (Reversible): Two-way doors. Easy to undo or iterate.
使用 Shape Up 的偏好模型和 Bezos 的 1 類/2 類決策框架評估產品賭注和形狀推廣。當被要求評估產品賭注、評估主動風險、決定資源分配或為新功能或項目進行宣傳時使用。 來源:assimovt/productskills。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/assimovt/productskills --skill bet-sizing使用 Shape Up 的偏好模型和 Bezos 的 1 類/2 類決策框架評估產品賭注和形狀推廣。當被要求評估產品賭注、評估主動風險、決定資源分配或為新功能或項目進行宣傳時使用。 來源:assimovt/productskills。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/assimovt/productskills --skill bet-sizing 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/assimovt/productskills