measuring-product-market-fit
✓幫助用戶評估並實現產品與市場的契合度。當某人試圖確定他們是否擁有 PMF、衡量用戶參與度和保留率、進行 Sean Ellis 調查或確定他們是否應該擴展或繼續迭代時使用。
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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.
可引用資訊
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
- 安裝指令
npx skills add https://github.com/refoundai/lenny-skills --skill measuring-product-market-fit- 分類
- </>開發工具
- 認證
- ✓
- 收錄時間
- 2026-02-01
- 更新時間
- 2026-02-18
快速解答
什麼是 measuring-product-market-fit？
幫助用戶評估並實現產品與市場的契合度。當某人試圖確定他們是否擁有 PMF、衡量用戶參與度和保留率、進行 Sean Ellis 調查或確定他們是否應該擴展或繼續迭代時使用。 來源：refoundai/lenny-skills。
如何安裝 measuring-product-market-fit？
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/refoundai/lenny-skills --skill measuring-product-market-fit 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 或 Cursor 中使用
這個 Skill 的原始碼在哪？
https://github.com/refoundai/lenny-skills
詳情
- 分類
- </>開發工具
- 來源
- skills.sh
- 收錄時間
- 2026-02-01