MCP HubMCP Hub
Вернуться к навыкам

workshop-facilitation

deanpeters
Обновлено 2 days ago
8 просмотров
4,511
575
4,511
Посмотреть на GitHub
Метаgeneral

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

Рекомендуется
Основной
npx skills add deanpeters/Product-Manager-Skills -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/deanpeters/Product-Manager-Skills
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/deanpeters/Product-Manager-Skills.git ~/.claude/skills/workshop-facilitation

Скопируйте 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, or Best guess mode.
  • Progress visibility: Show user-facing progress labels like Context Qx/8 and Scoring 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

  1. Start with a brief heads-up on estimated time and number of questions.
  2. Ask the user to choose an entry mode:
    • 1 Guided mode (one question at a time)
    • 2 Context dump (paste known context; skip redundancies)
    • 3 Best guess mode (infer missing details and label assumptions)
  3. Run one question per turn and wait for an answer before continuing.
  4. Keep questions plain-language; include a short example response format when helpful.
  5. Show progress each turn:
    • Context Qx/8 during context collection
    • Scoring Qx/5 during assessment/scoring
  6. Ask follow-up clarifications only when they materially improve recommendation quality.
  7. 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 1,3 or 1 and 3.
  8. Provide numbered recommendations only at decision points:
    • after context synthesis,
    • after maturity/profile synthesis,
    • during priority/action-plan selection.
  9. Accept numeric or custom choices, synthesize multi-select choices, and continue.
  10. If interrupted by a meta question, answer directly, then restate progress and pending question.
  11. If the user says stop/pause, halt immediately and wait for explicit resume.
  12. End with a clear summary, decisions made, and (if best guess mode was used) an Assumptions to Validate list.

Examples

Opening: "Quick heads-up: this should take about 7-10 minutes and around 10 questions. How do you want to start?

  1. Guided mode
  2. Context dump
  3. 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:

  1. Prioritize Context Design (Recommended)
  2. Prioritize Agent Orchestration
  3. 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.md and advisor-style interactive skills.

GitHub репозиторий

deanpeters/Product-Manager-Skills
Путь: skills/workshop-facilitation
0
ai-agentsai-product-managementclaude-skillspm-frameworksproduct-management

Похожие навыки

content-collections

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

polymarket

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

creating-opencode-plugins

Мета

Этот 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.

Просмотреть навык

sglang

Мета

SGLang — 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.

Просмотреть навык