什麼是 problem-definition?
定義產品問題並產生問題定義套件(問題陳述、JTBD、當前替代方案、證據和假設、成功指標、範圍邊界、原型/學習計劃)。在澄清問題空間時使用。 來源:liqiongyu/lenny_skills_plus。
定義產品問題並產生問題定義套件(問題陳述、JTBD、當前替代方案、證據和假設、成功指標、範圍邊界、原型/學習計劃)。在澄清問題空間時使用。
透過命令列快速安裝 problem-definition AI 技能到你的開發環境
來源: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)
定義產品問題並產生問題定義套件(問題陳述、JTBD、當前替代方案、證據和假設、成功指標、範圍邊界、原型/學習計劃)。在澄清問題空間時使用。 來源:liqiongyu/lenny_skills_plus。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/liqiongyu/lenny_skills_plus --skill problem-definition定義產品問題並產生問題定義套件(問題陳述、JTBD、當前替代方案、證據和假設、成功指標、範圍邊界、原型/學習計劃)。在澄清問題空間時使用。 來源:liqiongyu/lenny_skills_plus。
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/liqiongyu/lenny_skills_plus --skill problem-definition 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/liqiongyu/lenny_skills_plus