product-discovery

此技能为产品经理、工程师与创始人提供结构化框架，以应对早期产品开发的不确定性。通过将重点从交付成果转移至探索成果，协助团队识别高价值机会，并在投入大量工程资源前降低产品风险。代理人担任证据导向决策的推动者，确保每项功能或介入措施皆基于用户研究与可衡量数据，而非内部猜测。

• 机会解决方案树 (OST) 辅助，用于连接业务成果、用户需求与可执行实验。

• 假设映射，针对期望性、商业可行性、技术可行性与易用性等维度进行风险归类与优先级排序。

• 结构化的问题验证技术，包括行为分析、旅程摩擦点对应与用户访谈合成。

• 解决方案验证协议，采用快速原型制作、概念测试与需求信号产生（如假门测试或礼宾测试）。

• 10 天探索冲刺规划，包含每日证据审查与明确的转向/继续/停止决策点。

• 用于根据风险与确定性分数映射并优先排序假设的自动化 CLI 工具。

• 适用于产品探索阶段、初创产品 MVP 规划与功能概念化流程。

• 使用 assumption_mapper.py 脚本输入 CSV 文件或直接输入以产出优先级测试计划。

• 在启动任何探索分支前，需设定可衡量的成果以及明确的基准线与目标期望。

• 推荐使用方式遵循 Teresa Torres 的持续探索框架。

• 限制：专注于证据收集；在所有验证步骤中，优先考虑行为指标而非口头偏好。

• 输入需求包含目标用户区隔与可衡量业务指标；输出为已验证的实验计划与可执行的探索报告。