主题
Product Design Skills Playbook
如何用 Claude Code Skills 为 WellChina 发现、验证、优先排序"该做什么产品/功能"。
这份文档和 Marketing Skills Playbook 是姊妹篇，分工明确：
| 文档 | 回答的问题 | 什么时候用 |
|---|---|---|
| Product Design Playbook（本文） | 该做什么产品/功能 | 立项之前、每季度复盘、纠结 A 还是 B |
| Marketing Playbook | 做出来怎么让人用到 | 产品有了之后做 SEO/GEO/CRO/增长 |
两份文档共享底层基础设施（product-marketing-context.md + HOT 记忆），但调度的 skill 库、评估方法、交付物都不同。产品设计的交付物是"下一步做什么的决策文档"（PRD、opportunity brief、assumption map），marketing 的交付物是"落地页、文章、广告"。
为什么需要这份 playbook
WellChina 在 MVP 阶段面临的核心困境：想做的事比能做的事多 10 倍。手术品类有几十个、用户场景有十几种、工具型功能（比价器、资质查询、签证规划器…）有无数个。没有系统化的决策框架，容易陷入两种陷阱：
- 方案驱动——看到竞品做什么就做什么，没验证背后的用户问题
- 直觉驱动——创始人/产品经理凭感觉挑，既不知道机会有多大，也不知道失败后怎么复盘
这份 playbook 把产品设计的 5 个经典决策环节（发现 → 定义 → 设计 → 决策 → 交付）映射到开源 skill，让每次立项都有据可循，且产出可以跨团队/跨会话复用。
Skills 全景
产品设计和 marketing 的 skill 生态是两个完全不同的社区。Marketing skill 多半来自 SEO / 增长黑客圈（Corey Haines、aaron-he-zhu 等），产品设计 skill 多半来自 PM / 咨询圈（Paweł Huryn、Dean Peters、Teresa Torres 信徒）。
| 库 | 作者 | skill 数 | 强项 | 状态 |
|---|---|---|---|---|
phuryn/pm-skills | Paweł Huryn（Product Compass） | 100+ | 7 个分组：discovery / market-research / strategy / execution / GTM / growth / toolkit，方法论密度最高 | 首选 |
deanpeters/Product-Manager-Skills | Dean Peters | 47 | 偏 B2B 咨询风：prioritization-advisor、tam-sam-som-calculator、readiness-advisor（VP/CPO/Director 三档） | 推荐，互补 |
wdavidturner/product-skills | WD Turner | 20 | 20 个经典框架：JTBD、OKRs、Shape Up、7 Powers、Kano、Wardley Maps | 按需装 |
ferdinandobons/startup-skill | Ferdinando Bons | 4（重而深） | startup-competitors（3 波并行研究 + 战斗卡）、startup-design / positioning / pitch | 竞争情报必装 |
natea/fitfinder | Nate A | 54 agents | 多 agent swarm 做 PMF 发现，Claude Flow MCP | 学习参考 |
agentii-ai/pmf-kit | Agentii AI | 9 command | spec-driven PMF 验证，基于 GitHub spec-kit | 学习参考 |
WellChina 起步组合：pm-skills + Product-Manager-Skills + startup-skill 三个够用。
产品设计生命周期：5D 与 skill 映射
产品设计不是线性的，但心里要有一张图知道自己在哪一步。我们采用 Double Diamond 的变体——"发散-收敛"各两轮：
渲染中…
每个阶段对应的典型 skill 和产出：
| 阶段 | 典型 skill | 产出 |
|---|---|---|
| ① Discover | pm-skills 的 market-sizing / competitor-analysis / sentiment-analysis / user-personas；startup-skill 的 startup-competitors；本文 §3 机会扫描 | 机会清单、竞争图、TAM/SAM/SOM |
| ② Define | pm-skills 的 opportunity-solution-tree / identify-assumptions-new / job-stories；deanpeters 的 problem-framing-canvas / problem-statement | 问题陈述、OST 树、假设清单 |
| ③ Design | pm-skills 的 brainstorm-ideas-new / brainstorm-experiments-new；deanpeters 的 lean-ux-canvas / storyboard / user-story-mapping | 功能构思、Lean UX 画布 |
| ④ Decide | pm-skills 的 prioritize-features / prioritize-assumptions；deanpeters 的 prioritization-advisor / recommendation-canvas / prd-development | 优先级、决策记录、PRD |
| ⑤ Deliver | pm-skills 的 create-prd / user-stories / sprint-plan；交给研发团队 | 工程 backlog，回到代码库 |
不要被阶段绑死。实战中常见的跳跃：机会扫描（①）→ 假设识别（②）→ 用户访谈（①-② 回环）→ 功能优先级（④），跳过原型阶段，直接小规模验证。
四个你必须先理解的产品设计思想
在跑任何产品设计 skill 之前，这四个思想是底层操作系统。不懂这四个思想，skill 的输出你也读不懂、做不了决策。
① 先解决问题，不要先想方案（Dan Olsen · The Lean Product Playbook）
绝大多数失败产品死于"方案驱动"——创始人爱上自己的方案，没验证方案背后的问题够不够痛。正确顺序：问题 → 方案 → 功能。所有 Discover 阶段的 skill 都是在执行这一原则——先把问题空间摸清楚，再谈方案。
WellChina 应用：当你看到「做一个 AI 翻译助手」这种 idea，先问「外国人在中国就医的真实第一大痛点是翻译吗？还是资质判断？还是预约流程？」没答案就跑 user-personas + sentiment-analysis。
② 机会 = 重要性 × (1 − 满意度)（Opportunity Score · Dan Olsen）
最重要的公式。翻译成人话：某个需求对用户越重要、现有解决方案越差，机会越大。
为什么不追求"需求量 100 分"的方向：那些往往已经被大玩家吃透了。反而应该找「中等搜索量 + 高痛点 + 低满意度」的细分。§3 机会扫描 的 4 维评分模型就是这个公式的工程化。
③ 供需失配就是机会（Pieter Levels · nanoSaaS 学派）
Levels.io 打法：找「有人搜但没人做」或「有人做但都做得烂」的缝隙。操作化指标：
- 高搜索量 + 低 CPC = 有需求但商业化没被充分挖掘
- 高 CPC + 竞争度低 = 愿意付钱但供给不足（最肥）
- 中等搜索 + 低难度 + 周末可建 = 独立开发者的甜蜜区
WellChina 应用：外国人医疗中介这个赛道的中文 SEO 有人做，但英文 SEO + 英文社群营销几乎真空——这就是典型的供需失配。
④ 持续发现 > 一次性调研（Teresa Torres · Continuous Discovery Habits）
产品设计不是一次性项目。Torres 的核心论点是「每周和用户聊 3 次」。任何 skill 跑出来的报告都是假设生成器，真正的验证需要跟 20-50 个目标用户真实对话。
推论：机会扫描报告分数 74 ≠ 这个方向一定赚钱，它只是说"这个方向值得你花一周和用户聊一聊"。
📚 四个思想只能读一本书的话：The Lean Product Playbook（Dan Olsen，前 3 章就够）。
基础设施：两份持续维护的文件
所有产品设计 skill 启动时都会检查这两份文件：
| 文件 | 内容 | 谁会读 |
|---|---|---|
.agents/product-marketing-context.md | 产品定位、ICP、痛点（和 marketing playbook 共享） | 所有 pm-skills / deanpeters skill |
docs/discovery-journal.md（新建） | 持续发现日志：每周和谁聊了、发现什么、验证/推翻了什么假设 | 跨会话记忆的延伸，Teresa Torres 方法论落地 |
discovery-journal.md 推荐结构
markdown
# Discovery Journal
## 2026-04-15 週
- 访谈：@外国患者 A（美国人，在上海做牙科）
- 关键发现：价格不是主要痛点，语言 + 资质可信度才是
- 推翻的假设：「价格透明化是核心」
- 新假设：「医院资质/医生背景一键可查是核心」
- 下一步：跑 `identify-assumptions-new` 围绕新假设后续所有 skill（包括机会扫描）都会读这份 journal 做上下文对齐。
场景化 skill 调度
场景 1：机会扫描 — 挖掘有价值的产品功能点
典型使用时机：每季度一次、或者每当你纠结「下一步做 A 还是 B」时。产出是一份「机会扫描报告」——用打分方式告诉你 TOP N 个方向，带搜索量、CPC、竞争度、预估收入、开发工期。
1.1 4 维评分模型
每维 25 分，共 100 分：
| 维度 | 理论出处 | 数据源 | 推理逻辑 | 高分信号 | 低分信号 |
|---|---|---|---|---|---|
| 需求量 | Jungle Scout / Ahrefs 选品学派 | Google Keyword Planner / DataForSEO / Ahrefs API | log(月搜索量) × 相关词数量 × 趋势斜率 | 搜索量 > 5K、相关词 30+、12 月趋势上行 | 搜索量 < 1K、无相关词、趋势下行 |
| 痛点强度 | Dan Olsen Opportunity Score 的 Satisfaction 项 | Reddit / Quora / 小红书 / 知乎 / 评论区 | 问题帖数 × 情绪强度 × 未解决率 | "How do I..." / "I'm struggling with..." 大量出现、高 upvote、无满意答案 | 都是娱乐讨论、没人抱怨、现有方案评分高 |
| 可建性 | Pieter Levels nanoSaaS 学派 | 产品类型 taxonomy + 模板库 | 类型 → 工期分桶：周末 / 1 周 / 1 月+ | 能匹配到已知模板（quiz/calculator/directory） | 需要原创大模型、需要双边网络、需要合规审批 |
| 变现潜力 | AdSense/PPC CPC 理论 + SERP 意图分析 | CPC + SERP 广告密度 + 商业意图分类 | CPC × 意图权重 × (展示广告位 OR 订阅意愿 OR affiliate take-rate) | CPC > $1、SERP 里有付费广告/书籍 | CPC < $0.2、SERP 全是免费博客 |
为什么等权 25 分而不是加权和？ 强制你在四个维度都不能太差——一个方向得 100 分需要同时需求大、痛点深、好建、能变现，避免「我有个很酷的想法但没人付钱」这类自欺。
1.2 端到端 Pipeline（7 步）
渲染中…
Pipeline → Skill 映射：
| 步骤 | 调用 | 产出 |
|---|---|---|
| ① 扩关键词 | aaron/keyword-research（见 marketing playbook 已装的库） | 40+ 关键词表 |
| ② 抓数据 | 同上（DataForSEO 扩展） | volume / CPC / difficulty |
| ③ SERP 分析 | aaron/serp-analysis <keyword> 批量 | 竞品、页面类型、难度 |
| ④ 痛点挖掘 | onvoyage/reddit-opportunity-research + 手动小红书/知乎 | pain-point 帖清单 |
| ⑤ 类型分类 | 自定义 demand-sensor skill 按 taxonomy 判 | 产品类型 + 工期桶 |
| ⑥ 变现识别 | 自定义 demand-sensor skill 按 CPC + SERP 判 | 变现通道组合 |
| ⑦ 评分 + 报告 | 自定义 demand-sensor skill 用 rubric 推理 | 4 维分数 + 收入区间 + markdown/HTML 报告 |
步骤 ⑤⑥⑦ 是核心定制——公开 skill 里找不到完全等价的，因为需要领域 taxonomy 和评分 rubric。
1.3 产品类型 Taxonomy
通用型（C 端 + 工具站）：
| 类型 | 例子 | 工期 | 主变现 |
|---|---|---|---|
interactive-quiz-tool | 性格测试、占星配对 | 周末 | 展示广告 + 书籍 affiliate + premium 报告 |
calculator | 按揭计算器、卡路里计算 | 周末 | 展示广告 + lead gen |
generator | 名字生成、slogan 生成 | 周末 | 订阅 + premium |
directory | 工具导航、医院列表 | 1 周 | 展示广告 + affiliate + 置顶付费 |
comparison-tool | 产品对比、价格比较 | 1 周 | affiliate + lead gen |
newsletter | 行业周报 | 1 周 | 订阅 + 广告位 |
dashboard | 监控面板、追踪工具 | 1 月+ | SaaS 订阅 |
chrome-extension | 浏览器插件 | 1-2 周 | freemium |
micro-saas | 单一功能 SaaS | 1-3 月 | 订阅 |
WellChina 医疗特化 taxonomy：
| 类型 | 例子 | 工期 | YMYL 合规难度 | 主变现 |
|---|---|---|---|---|
procedure-landing-page | 种植牙在中国指南 | 1 周 | 中（需医生审） | SEO 流量 → 咨询转化 |
eligibility-quiz | "你适合做这个手术吗？" | 周末 | 中高（需免责声明 + 医生审） | 高转化 lead gen |
cost-calculator | 手术费用 + 行程总成本估算 | 周末 | 低（纯信息） | 展示广告 + 咨询转化 |
hospital-comparison-tool | 按语种/资质/价格筛医院 | 2 周 | 低 | 置顶付费 + 咨询转化 |
visa-journey-tracker | 医疗签证 + 行程规划 | 2 周 | 低（非医疗内容） | 留存 → 转化底盘 |
language-service-directory | 按语种筛医院/翻译 | 1 周 | 低 | affiliate（翻译服务） |
foreigner-insurance-comparator | 跨境医疗险对比 | 1-2 周 | 中（金融合规） | affiliate |
recovery-journey-blog | 术后恢复日志模板 | 周末 | 中 | 内容流量 |
YMYL 过滤规则：把"YMYL 合规难度 = 高"的条目自动降 5-10 分可建性——医疗内容发布前必须过医生审、律师审、免责声明，工期比技术工期长得多。
1.4 双语双份扫描
WellChina 的机会扫描必须同时跑两份（EN + ZH）：
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场景 2：假设识别与优先级
机会扫描给的是方向假设（"外国人医疗价格透明化有市场"），但每个方向里还有 10+ 个子假设需要验证。Torres 学派强调：先识别假设，按风险排序，最大风险的假设最先验证。
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8 个风险类别（phuryn identify-assumptions-new 的出厂设置）：
- Desirability（用户真的想要吗？）
- Viability（商业模式成立吗？）
- Feasibility（技术能实现吗？）
- Usability（用户能用明白吗？）
- Ethical（有伦理/合规风险吗？）
- Compliance（WellChina 尤其重要：医疗法规、数据跨境）
- Distribution（触达渠道成立吗？）
- Competition（竞品能在我们长大前复制我们吗？）
场景 3：用户访谈（The Mom Test 落地）
访谈是所有产品设计 skill 的"ground truth"。没有真实访谈数据，任何 skill 的推理都是沙上城堡。
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The Mom Test 三条铁律（discovery-interview-prep 默认会提醒但要自己记住）：
- 聊对方的生活，不是你的 idea
- 问具体的过去行为，不是未来意愿
- 少说，多听（你说得越少，对方说得越多）
访谈记录建议直接保存到 docs/discovery-journal.md，每个人一段，保留真实原话。
场景 4：功能优先级
机会方向确定、假设验证完，到了具体选哪些功能先做的问题。框架选错会让优先级讨论变成派系斗争。
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WellChina 阶段建议：
- 0 → 1 阶段（当前）：Opportunity Score + Value/Effort 2×2——没有历史数据，用用户访谈驱动
- 1 → 10 阶段：RICE——有 GA4 数据反哺 Reach 和 Impact
- 10 → 100 阶段：Kano——区分必备功能和差异化功能
场景 5：竞争情报深度
机会扫描里的竞争度只是粗估。真正立项前要做一次深度竞争情报——理解竞品的策略、定价、用户评价、弱点。
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startup-competitors 会自动根据市场复杂度选 Light / Standard / Deep 三档研究深度，15-45 分钟完成。
场景 6：市场规模估算
立项或找投资时必做。WellChina 场景特别重要——因为中国境内外国人医疗是一个很窄的切片，TAM 不能直接套用中国医疗总市场。
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场景 7：从机会到 PRD
前面所有产出（机会报告、假设验证、访谈记录、优先级、竞争情报、市场规模）最终要汇成一份 PRD，才能交给工程团队。
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PRD 里必须包含的"产品设计决策痕迹"（便于未来复盘）：
- 该功能选择的依据（机会扫描分数 / 访谈发现 / 假设验证结果）
- 竞争差异化（vs 哪些竞品、凭什么赢）
- 成功指标（什么数值算"成功"，多久评估）
- 被拒绝的替代方案（为什么不做 A 而做 B）
学习路径（30 天速成产品 sense）
按优先级排序，每周 1 本/门，不要一口吃成胖子：
📚 核心 3 本书（按顺序读）
- The Lean Product Playbook — Dan Olsen · 必读。机会扫描的 Opportunity Score 就出自本书，前 3 章（~60 页）就够理解本 playbook 的 §3。
- The Mom Test — Rob Fitzpatrick · 短 100 页，教你怎么和用户聊不让对方骗你（场景 3 的底层操作手册）。
- Continuous Discovery Habits — Teresa Torres · 把"一次性扫描"变成"每周习惯"的方法论。
📖 博客/周报（碎片时间刷）
- Product Compass（Paweł Huryn）— pm-skills 作者的博客，方法论密度极高
- IndieHackers — 独立开发者访谈，理解"可建性"和"变现"的最好案例库
- Levels.io — Pieter Levels 的博客，nanoSaaS 打法的源头
- Starter Story — 数千个 case study，看别人怎么从 0 到 $10K MRR
- Reforge Blog — 进阶增长/产品策略内容
🎓 课程（免费优先）
- Y Combinator Startup School（免费）— 系统了解 startup 全流程，特别看 Kevin Hale "How to Evaluate Startup Ideas" 系列
- Teresa Torres' Continuous Discovery Coach（付费）— 场景 3 访谈的深度训练
- Reforge Product Strategy（付费）— 进阶，等跑完 3-5 个机会扫描再考虑
🧪 实操阶梯（边学边做）
| 周次 | 学习 | 实操 |
|---|---|---|
| W1 | 读 Lean Product Playbook 前 3 章 | 手工跑一次机会扫描（不用 skill，用 Excel 体会评分逻辑） |
| W2 | 读 The Mom Test | 从扫描 top 3 里挑一个方向，真实访谈 5 个目标用户 |
| W3 | 读 Continuous Discovery Habits 前半 | 把访谈产出对应回扫描报告，修正分数，开始维护 discovery-journal.md |
| W4 | —— | 走场景 4-7 一轮，产出第一份 PRD |
常见陷阱
产品思考陷阱
- 方案驱动——看到竞品做什么就做什么。破解：先跑
user-personas和sentiment-analysis验证问题。 - 只看需求量，不看痛点强度——搜索量高的娱乐型词看起来诱人，但痛点弱 → 用户不愿付钱。WellChina 场景下"中国旅游攻略"需求量大但痛点弱；"外国人在中国做手术如何避免被黑"搜索量小但痛点极强。
- 把评分报告当结论——报告分数 74 不等于"一定要做"。它只是说"值得和 20 个用户聊"。没验证就 all-in 是烧钱。
- 用未来意愿替代过去行为——访谈问"你会不会用"而不是"你上次遇到 X 问题时怎么做的"。破解：遵守 The Mom Test 铁律 2。
流程陷阱
- 跳过假设识别——机会扫描完直接进功能开发，没列出"这个方向成立的前提是什么"。破解：场景 2 不可跳。
- 优先级框架滥用——0-1 阶段用 RICE（无数据凭空瞎猜 Reach）、规模化后还在用 ICE（凭感觉）。破解：
prioritization-advisor先选框架。 - PRD 里没有"为什么不做 A"——只记录最终方案，没记录被拒绝的替代。未来复盘时不知道为什么当初这样选。破解：PRD 模板强制要求"Rejected Alternatives"章节。
WellChina 特有陷阱
- 忽视 YMYL 合规工期——报告说「周末可做」的前提是有模板且无合规审。WellChina 医疗内容"周末可做"极少。把工期列当作技术工期 + 1 周合规审阅。
- 单语扫描错过一半机会——只跑英文会漏掉「北京外宾医院排名」这种中文高价值词；只跑中文会漏掉「hospital in Beijing that speaks English」这种英文搜索词。必须双语合并。
- 竞争情报只看数字竞品——在中国市场，线下医院网络 / 保险公司 / 旅行社 / 微信社群都是实质竞争对手。
startup-competitors需要显式告诉它把这些纳入研究范围。 - 报告不入库——跑完不归档，三个月后重跑发现相同结论，浪费时间。每次扫描产出
docs/demand-scans/<seed>-<date>.md存档。
实施路线图（建议 4 周启动）
| 周次 | 目标 | 交付物 |
|---|---|---|
| W1 | 基础设施 + 学习 | 装 pm-skills + Product-Manager-Skills + startup-skill；建 discovery-journal.md；读 Lean Product Playbook |
| W2 | 第一次机会扫描 | 选 1-2 个种子主题手工跑场景 1（Excel 打分），产出 baseline |
| W3 | 假设 + 访谈 | 场景 2 识别假设 + 场景 3 真实访谈 5 个用户，更新 journal |
| W4 | 决策 + PRD | 场景 4-7 跑完，产出第一份决策 PRD，交接到 marketing playbook |
和 Marketing Playbook 的交接点
产品设计产出一份 PRD 之后，工作流就切到 Marketing Playbook：
| 产品设计阶段 | 交付物 | Marketing Playbook 接续场景 |
|---|---|---|
| 场景 1 机会扫描 | 种子关键词清单 | marketing 场景 1：新手术品类 SEO 页 |
| 场景 5 竞争情报 | 竞品 battle card | marketing 场景 2：GEO 内容绕开竞品强点 |
| 场景 7 PRD | 功能规格 + 成功指标 | marketing 场景 3：落地页 CRO + 场景 6：发布 |
反向也成立：marketing 的数据闭环（场景 7）产出的 GA4 / GSC 信号会回灌到产品设计的 discovery journal，作为下一轮假设验证的客观证据。