把产品经理的看家本领装进 AI：9 大插件、68 项技能、42 条工作流全拆解

你有没有过这样的经历？

一个产品想法在脑子里盘了三天，晚上打开 AI，输入「帮我分析一下这个想法靠不靠谱」。三秒钟，屏幕上刷出洋洋洒洒两千字，读起来还挺顺，逻辑也通。

可你读完，合上电脑，心里还是空的——下一步到底干嘛，它没告诉你。

这就是通用 AI 最大的坑：它给你的是「文本」，不是「决策」。它能陪你聊，但不能带你走完从一个想法到真正上线的那条路。

产品经理这个岗位，最值钱的从来不是能写多少字，而是脑子里那套方法论：怎么做用户发现、怎么排优先级、怎么写 PRD、怎么定价、怎么规划上线。这些东西过去躺在 Teresa Torres、Marty Cagan 的书里，躺在你上过的课件里，用的时候想不起来，想起来又懒得翻。

今天要拆的这个开源项目 PM Skills，干的就是一件事：把产品经理的整套看家本领，装进 AI 里。

它有 9 大插件、68 项技能、42 条串联好的工作流，覆盖从发现、战略、执行、上线、增长到交付 AI 代码的全流程。适配 Claude Code 和 Cowork，技能部分也兼容其他 AI 助手。

这篇文章，我按「先搞懂地基，再逐个拆插件」的顺序，带你把它彻底吃透。照着看完，你会知道每个阶段该调哪个命令。

通用 AI 给你文本，PM Skills 给你结构。

一、先搞懂三个词，整个体系就通了

很多人上来就装插件，结果对着一堆 /命令 一脸懵。其实这套东西的地基只有三个概念，搞懂它们，后面全是水到渠成。

1. Skills（技能）—— 最小的知识积木

每一个 Skill，就是把一个成熟的产品方法论「教」给 AI。比如「识别风险假设」「机会解决方案树」「优先级排序」。它们是自动加载的：AI 判断当前对话跟哪个技能相关，就自动把对应的框架调出来，你不用手动喊。

当然，如果你想强制让它用某个技能（比如你更信框架而不是 AI 的临场发挥），可以用 /技能名 手动触发。

2. Commands（命令）—— 串好的一条流水线

Skill 是单个积木，Command 则是把好几块积木拼成一条完整流水线，用 /命令名 触发。

举个最典型的例子：/discover 这一个命令，背后其实串了四个技能——

头脑风暴想法 → 识别假设 → 假设排优先级 → 设计验证实验

你敲一次 /discover，AI 就带你从「一个模糊想法」一路走到「该做哪些实验去验证」。这就是「工作流」的威力：不是给你一段文字，而是拉着你走完一个闭环。

3. Plugins（插件）—— 按领域打包的技能合集

Plugin 是把相关的 Skill 和 Command 打包成一个可安装的包，每个插件覆盖一个产品领域。装一次市场（marketplace），9 个插件全到位。

记住这个关系：技能是砖，命令是流水线，插件是工具箱。 命令调用技能，有些技能同时服务多个命令，还有些技能（比如优先级框架、机会解决方案树）是随用随取的参考手册，压根不需要命令。

更妙的是，命令之间是能接龙的：每跑完一个命令，它会主动建议你下一步该跑哪个,跟着提示走就行。

二、9 大插件逐个拆：从一个想法到真正上线

搞懂地基，接下来是重头戏。我按产品从 0 到 1 的真实流程，把 9 个插件串起来讲。每个插件我只讲三件事：它解决什么问题、有哪些核心技能、一个你能立刻用的命令。

1. pm-product-discovery：想法阶段，别急着写代码

解决什么：一个新想法，最大的风险不是做不出来，而是「做出来根本没人要」。这个插件（13 技能、5 命令）逼你在动手前先验证。

核心技能有：多视角头脑风暴（PM、设计、工程师三个角色一起想）、跨 Value/Usability/Viability/Feasibility 四象限识别风险假设、用 Impact × Risk 矩阵给假设排序、基于 Teresa Torres 的机会解决方案树。

立刻能用的命令：

/discover 面向远程团队的 AI 会议纪要工具

它会带你走完「想法 → 假设 → 优先级 → 实验」一整圈,让你知道这个想法最该先验证哪一步。

好的发现，不是想出更多点子，而是最快找出最该验证的那个假设。

2. pm-product-strategy：想清楚你到底要打哪场仗

解决什么：想法验证了，接下来要回答「我们凭什么赢」。这个插件（12 技能、5 命令）负责愿景、商业模式、定价和竞争格局。

核心技能：9 段式产品战略画布、创业画布、精益画布 vs 商业模式画布的取舍、价值主张设计、定价策略（含支付意愿和价格弹性）、SWOT、PESTLE、波特五力、安索夫矩阵。

立刻能用的命令：

/strategy 面向代理机构的 B2B 项目管理工具

一条命令，给你一份完整的 9 段战略画布，从愿景一路推到「护城河在哪」。

3. pm-market-research：别拍脑袋，去看真实用户

解决什么：战略要落地，得先搞清楚用户是谁、市场有多大、对手长什么样。这个插件（7 技能、3 命令）专治「凭感觉做产品」。

核心技能：用户画像、市场细分、端到端客户旅程地图（含情绪和痛点）、TAM/SAM/SOM 市场测算（自上而下 + 自下而上）、竞品分析、用户反馈情感分析。

立刻能用的命令：

/research-users 我们有一款健身 App 的 12 个用户访谈数据

它会帮你搭画像、分人群、画旅程地图,把一堆访谈变成能用的洞察。

4. pm-execution：日常最重、最能省时间的一块

解决什么：这是产品经理天天在干的活——写 PRD、定 OKR、排路线图、跑 sprint、开复盘。这个插件最大，16 技能、11 命令。

核心技能:8 段式 PRD 模板、团队级 OKR、结果导向路线图、sprint 规划、复盘、发布说明、事前验尸（Pre-mortem，把风险分成老虎/纸老虎/大象）、干系人地图、用户故事、9 大优先级框架参考（ICE、RICE、MoSCoW、Kano……），还有一个专门给方案挑刺的「红队压力测试」。

立刻能用的命令：

/write-prd 减少告警疲劳的智能通知系统

从一个功能想法直接生成结构完整的 PRD。写完还能接着跑 /red-team-prd，让 AI 扮演反方，把你方案里最脆弱的假设按「验证成本从低到高」排出来。

一份没被红队捶过的 PRD，只是你的一厢情愿。

5. pm-data-analytics：让 AI 帮你写 SQL、看实验

解决什么：PM 不一定会写 SQL，但天天要看数据。这个插件（3 技能、3 命令）把数据分析的门槛砍到最低。

核心技能：自然语言转 SQL（支持 BigQuery、PostgreSQL、MySQL）、留存曲线的 cohort 分析、A/B 测试的统计显著性判断（含样本量校验和「上/继续/停」建议）。

立刻能用的命令：

/analyze-test 这是我们结账流程 A/B 测试的结果 [附 CSV]

它会告诉你这个实验到底能不能信、该不该上线,而不是让你对着一堆数字瞎猜。

6. pm-go-to-market：产品好，也得会打出去

解决什么：产品做好了，怎么进入市场？这个插件（6 技能、3 命令）负责 GTM 策略。

核心技能：滩头阵地市场细分（beachhead，第一个要攻下的小市场）、理想客户画像 ICP、增长循环（飞轮）设计、GTM 打法评估（产品驱动 vs 销售驱动）、销售用的竞争对战卡。

立刻能用的命令：

/plan-launch 面向中型工程团队的 AI 代码审查工具

从滩头市场一路规划到完整上线方案。

7. pm-marketing-growth：让别人一句话记住你

解决什么：定位、价值主张、产品命名、北极星指标。这个插件（5 技能、2 命令）解决「怎么说」的问题。

核心技能：低成本创意营销点子、差异化定位、面向营销/销售/新手引导的价值主张文案、产品命名、北极星指标（含配套输入指标）。

立刻能用的命令：

/north-star 连接自由职业者与客户的双边市场

帮你定义北极星指标和支撑它的一串输入指标——这几乎是每个增长团队的第一课。

8. pm-toolkit：那些「不算产品活但躲不掉」的杂事

解决什么：简历、法律文件、校对。这个插件（4 技能、5 命令）是 PM 的杂物箱。

核心技能：按 10 条最佳实践审 PM 简历（XYZ+S 公式、关键词、结构）、起草 NDA、写符合 GDPR/CCPA 的隐私政策、语法逻辑校对。

立刻能用的命令：

/tailor-resume [附简历 + 粘贴 JD]

把你的简历针对某个具体岗位重新裁剪,连找工作这件事它都替你想到了。

9. pm-ai-shipping：给「AI 写的代码」补一份说明书

解决什么：这块是全项目最有意思、也最贴合当下的一个。AI 写代码飞快，但它不留「意图记录」——系统该干嘛、谁有什么权限、密钥在哪、哪条规则真的被测过了，全是黑箱。这个插件（2 技能、5 命令）专门恢复「可审查性」。

它的逻辑很硬核：先给系统补上文档（架构、权限流、密钥变量、测试覆盖地图），再去审计「文档说的」和「代码实际做的」之间的差距——这类 bug 恰恰是通用扫描器最容易漏的。

立刻能用的命令：

/ship-check 支付服务

把一个「凭感觉 vibe coding 出来的」仓库，变成一份审查者能看懂、能上线的交付包：补文档、跑安全审计、跑性能审计、画测试覆盖图，全打包好。

AI 帮你把代码写得飞快，但对代码负责的人，还是你。

三、怎么装？三种环境都给你

说了这么多，怎么用上？

Claude Cowork（推荐非开发者）：打开左下角 Customize → Browse plugins → Personal → +，选 Add marketplace from GitHub，填 phuryn/pm-skills。9 个插件自动全装。

Claude Code（命令行）：

# 第一步：添加市场
claude plugin marketplace add phuryn/pm-skills

# 第二步：按需安装插件
claude plugin install pm-execution@pm-skills

Codex CLI（OpenAI）：读的是同一个市场文件，能原生安装，无需转换。只是 /斜杠命令 不能作为命令跑——用自然语言把步骤描述出来就行。

其他 AI 助手：把 skills/*/SKILL.md 文件夹拷到对应目录（Gemini 放 .gemini/skills/、Cursor 放 .cursor/skills/），技能部分照样能用，只是命令是 Claude 专属。

结尾：一张清单，收好这套流程

绕了一大圈，最后用一张清单帮你把整套流程钉在脑子里：

1. 1. 有个新想法 → /discover：先验证，别急着写代码
2. 2. 要想清楚打哪场仗 → /strategy：9 段战略画布
3. 3. 搞清用户和市场 → /research-users、/competitive-analysis
4. 4. 写文档、排优先级 → /write-prd，写完用 /red-team-prd 挑刺
5. 5. 看数据、判实验 → /analyze-test
6. 6. 规划上线 → /plan-launch
7. 7. 定增长指标 → /north-star
8. 8. 对 AI 写的代码负责 → /ship-check

这套东西真正的价值，不是让你写文档更快，而是让你做的每一个产品决策，都有框架兜底、有流程闭环。

从今天开始，别再让 AI 只给你「一段文本」了。挑一个你正卡着的环节，敲下对应的那个命令，先走完第一步。

如果你也在用 AI 辅助做产品，评论区聊聊：你最想让 AI 接管的，是哪个环节？

今天的分享就到这里。后续我会持续为大家带来实用的技术干货和前沿的技术资讯。如果你对工具链探索感兴趣，我会在公众号「DevLlama」持续分享前端工程化、构建优化等实战经验，欢迎关注，不要错过任何精彩内容！

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