一个面向 AI 编程助手的 产品经理 Skill，将结构化的产品方法论转化为可执行的工作流。当你在 AI 对话中提出产品需求时，它会自动识别需求所属的 5 类场景（0→1 新项目 / 中大型迭代 / 小优化 / 大版本升级 / 预研），按对应清单产出 PRD、BRD、MRD、埋点方案、上线方案等完整文档。
- 🔍 5 场景智能识别 — 自动判断需求类型，匹配最佳产出级别
- 📋 12 类文档覆盖 — PRD/BRD/MRD/竞品分析/用户研究/埋点方案/上线方案/数据方案等
- ✅ 内置质量检查 — 每份文档生成后自动校对完整性
- 🎯 按需产出 — 小优化不过度设计，大版本不遗漏关键文档
| 场景 | 示例 | 产出量 |
|---|---|---|
| 场景一：0→1 新项目 | 全新 SaaS 产品规划 | 12 类文档 |
| 场景二：中大型迭代 | CRM 新增智能外呼模块 | 6-8 类文档 |
| 场景三：小优化/修复 | 登录页体验优化 | 2-3 类文档 |
| 场景四：大版本升级 | App V2.0 核心流程改造 | 8-10 类文档 |
| 场景五：预研项目 | AI 客服可行性分析 | 3-4 类文档 |
产品方案、PRD、需求文档、需求规划、功能设计、写方案、做规划、需求迭代、版本升级、预研、埋点方案、上线方案、竞品分析、市场调研
本 Skill 遵循 Open Agent Skills 标准（SKILL.md 格式），兼容以下工具：
**方式一：克隆到 skills 目录
# 克隆到 workbuddy skill 目录（全局可用）
git clone https://github.com/genapohub/product-plan-guide.git ~/.workbuddy/skills/product-plan-guide**方式二：ZIP导入
# 先下载并打包
git clone https://github.com/genapohub/product-plan-guide.git
zip -r product-plan-guide.zip product-plan-guide/然后在 WorkBuddy 桌面端 → 技能市场 → 添加技能/上传技能 → 点击“跳过检测，直接安装”。
ZIP 导入
# 先下载并打包
git clone https://github.com/genapohub/product-plan-guide.git然后在 Trae → 设置 → Rules & Skills → 创建 → 上传 product-plan-guide.zip。
# 克隆到 skills 目录
git clone https://github.com/genapohub/product-plan-guide.git ~/.codex/skills/product-plan-guide
# 或使用 cc switch (推荐)
git clone https://github.com/genapohub/product-plan-guide.git ~/.cc-switch/skills/product-plan-guide重启 CC Switch客户端/Codex客户端 后自动发现。也可以在对话中输入 $product-plan-guide 手动调用。
# 克隆到 skills 目录
git clone https://github.com/genapohub/product-plan-guide.git ~/.cursor/skills-cursor/product-plan-guide重启 Cursor客户端 后自动发现。也可以在对话中输入 $product-plan-guide 手动调用。
安装后不需要额外配置。在 AI 对话中用以下任意方式触发：
帮我写一个宠物托运小程序的 PRD
这个 O2O 平台要做版本升级，帮我出个方案
AI 客服模块的可行性分析
登录页体验优化，写需求文档
Skill 会自动识别场景类型，先与你确认判断结果，再按清单产出完整文档。
product-plan-guide/
├── SKILL.md # 主文件（工作流指令）
├── README.md # 本文件
├── LICENSE # MIT 协议
├── .gitignore
└── references/
└── 产品方案产出指南.md # 详细方法论（约700行）
欢迎提 Issue 或 PR 来改进本 Skill：
- Fork 本仓库
- 创建你的特性分支 (
git checkout -b feature/amazing-improvement) - 提交你的改动 (
git commit -m 'Add some amazing improvement') - 推送到分支 (
git push origin feature/amazing-improvement) - 打开一个 Pull Request
MIT © zhangmengbo