define-opportunity-tree
정보
이 Claude Skill은 비즈니스 성과를 고객 기회와 잠재적 솔루션으로 시각적으로 매핑하는 기회 솔루션 트리를 생성합니다. 이는 결과 중심의 제품 발견, 우선순위 설정 및 전략 전달을 위해 설계되어 팀이 즉각적인 솔루션으로 뛰어드는 것을 방지합니다. 제품 발견 단계에서 학습 내용을 체계화하고 기능이 측정 가능한 성과로 거슬러 올라갈 수 있도록 보장할 때 사용하세요.
빠른 설치
Claude Code
추천npx skills add product-on-purpose/pm-skills -a claude-code/plugin add https://github.com/product-on-purpose/pm-skillsgit clone https://github.com/product-on-purpose/pm-skills.git ~/.claude/skills/define-opportunity-treeClaude Code에서 이 명령을 복사하여 붙여넣어 스킬을 설치하세요
문서
Opportunity Solution Tree
An Opportunity Solution Tree (OST) is a visual framework for product discovery that connects business outcomes to customer opportunities and potential solutions. Developed by Teresa Torres, it prevents the common trap of jumping straight to solutions by ensuring every feature idea traces back to a customer need and measurable outcome.
When to Use
- During continuous product discovery to organize learning
- When prioritizing what opportunities to pursue
- To communicate product strategy to stakeholders
- When you have too many feature ideas and need structure
- After user research to connect insights to action
- When aligning team on what outcomes matter most
Instructions
When asked to create an opportunity solution tree, follow these steps:
-
Define the Desired Outcome Start at the top with a clear, measurable business or product outcome. This should be something you can influence through product changes. Express it quantitatively when possible (e.g., "Increase 30-day retention from 40% to 55%").
-
Identify Opportunity Areas Branch out to 3-5 opportunity areas.places where customer needs or pain points could be addressed. Opportunities are not solutions; they're customer problems, needs, or desires. Phrase them from the customer's perspective.
-
Add Supporting Evidence For each opportunity, note the evidence that supports it: user research quotes, behavioral data, support tickets, or market trends. Strong opportunities have multiple evidence sources.
-
Brainstorm Solutions For each opportunity, generate 2-4 potential solutions. Don't self-censor at this stage. Solutions can range from quick experiments to major features. Keep them specific enough to evaluate.
-
Define Assumption Tests For each promising solution, identify the riskiest assumption and design a lightweight experiment to test it. Good tests validate whether the solution will actually address the opportunity.
-
Prioritize the Tree Not all branches are equal. Mark which opportunity and solution you'll pursue first based on potential impact, confidence, and effort. The tree is a living document.you'll iterate as you learn.
-
Visualize the Structure Create a tree diagram showing the hierarchy: outcome at top, opportunities below, solutions beneath each opportunity, and experiments at the leaves.
Output Format
Use the template in references/TEMPLATE.md to structure the output.
Quality Checklist
Before finalizing, verify:
- Outcome is measurable and within product team's influence
- Opportunities are customer-centric (needs/problems, not features)
- Each opportunity has supporting evidence documented
- Multiple solutions exist per opportunity (not jumping to one)
- Assumptions are explicit and experiments designed
- Prioritization is clear (which branch to explore first)
Examples
See references/EXAMPLE.md for a completed example.
GitHub 저장소
연관 스킬
content-collections
메타이 스킬은 콘텐츠 콜렉션(Content Collections)을 위한 프로덕션 검증된 설정을 제공합니다. 콘텐츠 콜렉션은 Markdown/MDX 파일을 Zod 검증이 포함된 타입 안전한 데이터 콜렉션으로 변환해주는 TypeScript 최우선 도구입니다. 블로그, 문서 사이트 또는 콘텐츠 중심의 Vite + React 애플리케이션을 구축할 때 타입 안전성과 자동 콘텐츠 검증을 보장하기 위해 사용하세요. Vite 플러그인 구성과 MDX 컴파일부터 배포 최적화 및 스키마 검증에 이르기까지 모든 것을 다룹니다.
polymarket
메타이 스킬은 개발자들이 Polymarket 예측 시장 플랫폼을 활용한 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하며, 거래 및 시장 데이터를 위한 API 통합 기능을 포함합니다. 또한 WebSocket을 통한 실시간 데이터 스트리밍을 제공하여 실시간 거래와 시장 활동을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 거래 전략을 구현하거나 실시간 시장 업데이트를 처리하는 도구를 생성하는 데 활용할 수 있습니다.
creating-opencode-plugins
메타이 스킬은 개발자들이 명령어, 파일, LSP 작업 등 25개 이상의 이벤트 유형에 연결되는 OpenCode 플러그인을 만들 수 있도록 돕습니다. JavaScript/TypeScript 모듈을 위한 플러그인 구조, 이벤트 API 명세, 구현 패턴을 제공합니다. OpenCode AI 어시스턴트의 라이프사이클을 사용자 정의 이벤트 기반 로직으로 가로채거나, 모니터링하거나, 확장해야 할 때 사용하세요.
sglang
메타SGLang은 RadixAttention 프리픽스 캐싱을 활용하여 JSON, 정규식, 에이전트 워크플로우를 위한 고속 구조화 생성에 특화된 고성능 LLM 서빙 프레임워크입니다. 특히 반복되는 프리픽스가 있는 작업에서 상당히 빠른 추론 속도를 제공하여 복잡한 구조화 출력 및 다중 턴 대화에 이상적입니다. 제약 디코딩이 필요하거나 광범위한 프리픽스 공유가 있는 애플리케이션을 구축할 때는 vLLM과 같은 대안보다 SGLang을 선택하십시오.
