workshop-facilitation
О программе
Этот навык обеспечивает структурированное проведение интерактивных воркшопов, направляя пользователей пошагово через многоэтапный процесс. Он поддерживает постоянный темп с отслеживанием прогресса и предлагает адаптивные рекомендации в точках принятия решений. Используйте его, когда необходимо проводить управляемые сессии, такие как продуктовые воркшопы, требующие четких вариантов и предсказуемого управления прерываниями.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add deanpeters/Product-Manager-Skills -a claude-code/plugin add https://github.com/deanpeters/Product-Manager-Skillsgit clone https://github.com/deanpeters/Product-Manager-Skills.git ~/.claude/skills/workshop-facilitationСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
Purpose
Provide the canonical facilitation pattern for interactive skills: one step at a time, with clear progress, adaptive recommendations at decision points, and predictable interruption handling.
Key Concepts
- One-step-at-a-time: Ask a single targeted question per turn.
- Session heads-up + entry mode: Start by setting expectations and offering
Guided,Context dump, orBest guessmode. - Progress visibility: Show user-facing progress labels like
Context Qx/8andScoring Qx/5. - Decision-point recommendations: Use enumerated options only when a choice is needed, not after every answer.
- Quick-select response options: For regular context/scoring questions, provide concise numbered answer options plus
Other (specify)when useful. - Flexible selection parsing: Accept
#1,1,1 and 3,1,3, or custom text, then synthesize multi-select choices. - Context-aware progression: Build on previous answers and avoid re-asking resolved questions.
- Interruption-safe flow: Answer meta questions directly (for example, "how many left?"), restate status, then resume.
- Fast path: If the user requests a single-shot output, skip multi-turn facilitation and deliver a condensed result.
Application
- Start with a brief heads-up on estimated time and number of questions.
- Ask the user to choose an entry mode:
1Guided mode (one question at a time)2Context dump (paste known context; skip redundancies)3Best guess mode (infer missing details and label assumptions)
- Run one question per turn and wait for an answer before continuing.
- Keep questions plain-language; include a short example response format when helpful.
- Show progress each turn:
Context Qx/8during context collectionScoring Qx/5during assessment/scoring
- Ask follow-up clarifications only when they materially improve recommendation quality.
- For regular context/scoring questions, offer quick-select numbered response options when practical:
- Keep options concise and mutually exclusive when possible.
- Include
Other (specify)if likely answers are open-ended. - Accept multi-select responses like
1,3or1 and 3.
- Provide numbered recommendations only at decision points:
- after context synthesis,
- after maturity/profile synthesis,
- during priority/action-plan selection.
- Accept numeric or custom choices, synthesize multi-select choices, and continue.
- If interrupted by a meta question, answer directly, then restate progress and pending question.
- If the user says stop/pause, halt immediately and wait for explicit resume.
- End with a clear summary, decisions made, and (if best guess mode was used) an
Assumptions to Validatelist.
Examples
Opening: "Quick heads-up: this should take about 7-10 minutes and around 10 questions. How do you want to start?
- Guided mode
- Context dump
- Best guess mode"
User: "2"
Facilitator: "Paste what you already know. I’ll skip answered areas and ask only what’s missing."
Decision point after synthesis:
- Prioritize Context Design (Recommended)
- Prioritize Agent Orchestration
- Prioritize Team-AI Facilitation
User: "1 and 3"
Facilitator: "Great. We’ll run Context Design first, with Team-AI Facilitation in parallel."
Common Pitfalls
- Asking multiple questions in the same turn.
- Offering recommendations after every answer (creates interaction drag).
- Using shorthand labels without plain-language questions.
- Hiding progress, so users don't know how much remains.
- Ignoring the user's chosen option or custom direction.
- Failing to label assumptions when running in best-guess mode.
References
- Use as the source of truth for interactive facilitation behavior.
- Apply alongside workshop skills in
skills/*-workshop/SKILL.mdand advisor-style interactive skills.
GitHub репозиторий
Похожие навыки
content-collections
МетаЭтот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
polymarket
МетаЭтот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
creating-opencode-plugins
МетаЭтот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
sglang
МетаSGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
