スキル一覧に戻る

foundation-persona

product-on-purpose
更新日 2 days ago
4 閲覧
238
33
238
GitHubで表示
メタtestingapi

について

このスキルは、標準化されたv2.5テンプレートを使用して、エビデンスに基づくプロダクトまたはマーケティングペルソナを生成します。プロダクト視点の形成、意思決定のストレステスト、開発中のGo-to-Market戦略の枠組み構築を目的としています。明確なペルソナ視点を必要とする成果物を作成する前に、開発者が使用すべきです。

クイックインストール

Claude Code

推奨
メイン
npx skills add product-on-purpose/pm-skills -a claude-code
プラグインコマンド代替
/plugin add https://github.com/product-on-purpose/pm-skills
Git クローン代替
git clone https://github.com/product-on-purpose/pm-skills.git ~/.claude/skills/foundation-persona

このコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします

ドキュメント

<!-- PM-Skills | https://github.com/product-on-purpose/pm-skills | Apache 2.0 -->

Persona Builder

This skill produces decision-usable personas from one canonical template pack.

Supported Modes

  • product
  • marketing
  • buyer as input alias for marketing (output remains labeled Marketing)

Generated agent mode is out of scope for v2.5.0. If the user asks for agent, ask them to choose product or marketing.

When to Use

  • Before drafting PM or GTM artifacts that need a clear persona viewpoint
  • When teams disagree on priorities and need behavior-grounded tradeoff framing
  • When assumptions and confidence levels must be explicit for decision review
  • When tailoring downstream work (PRD, stories, launch, messaging, enablement) to a specific user or buyer profile

Instructions

When asked to generate a persona, follow these steps:

  1. Resolve mode and intent Determine whether the request is product or marketing (buyer alias allowed). If mode is omitted, ask for mode selection. If execution must continue without reply, default to product and state that fallback explicitly.

  2. Collect context and evidence Use user-provided context first (goals, audience, domain, constraints, sources). If evidence is thin, continue generation but mark gaps and calibrate confidence.

  3. Select exactly one template Use references/TEMPLATE.md and choose exactly one of:

    • Product Persona Template
    • Marketing Persona Template
  4. Generate a complete artifact Fill the selected template end-to-end:

    • header + one-sentence core-reality statement
    • metadata table
    • Persona Card
    • sections 1 through 11
    • Evidence & Confidence
  5. Enforce mode boundaries

    • Product mode: focus on workflow behavior, decision patterns, friction, quality bar, and product tradeoffs.
    • Marketing mode: focus on buying triggers, evaluation criteria, committee dynamics, objections, messaging, and GTM implications.
  6. Apply evidence and confidence policy

    • Use High|Medium|Low confidence with rationale.
    • Distinguish validated evidence from assumptions.
    • State open questions and governance follow-up.
  7. Finalize for direct use Remove template guidance blockquotes (> notes) from the final output. Ensure narrative entries are concrete and decision-changing, not placeholder bullets.

Output Contract (v2.5.0)

  • Use one mode only (Product or Marketing) per output.
  • Keep section numbering and headings from the selected template.
  • Preserve the evidence table plus validated/assumed/open-questions/governance blocks.

Quality Checklist

Before finalizing, verify:

  • Exactly one mode is used and clearly labeled
  • buyer inputs are normalized to Marketing
  • Header, core-reality statement, metadata table, and Persona Card are present
  • All 1 through 11 sections from the selected template are present and complete
  • Includes/not-valid boundaries are explicit in the metadata and narrative
  • Evidence table is populated with concrete sources
  • Confidence is High, Medium, or Low with rationale
  • Validated, Assumed, Open questions, and Governance blocks are present
  • Template authoring notes (> guidance lines) are removed from the completed output

Examples

See references/EXAMPLE.md for a completed sample output.

GitHub リポジトリ

product-on-purpose/pm-skills
パス: skills/foundation-persona
0
agent-skillsai-skillsclaude-codeclaude-desktopdesign-sprintfoundation-sprint

関連スキル

content-collections

メタ

このスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。

スキルを見る

polymarket

メタ

このスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。

スキルを見る

creating-opencode-plugins

メタ

このスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。

スキルを見る

sglang

メタ

SGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。

スキルを見る