播客内容如何高效转Skills以及87个抽取的Lenny‘s Product Skills
播客内容如何高效转Skills以及87个抽取的Lenny's Product Skills
文章目录
- Lenny 播客skills
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- 第一部分：这 86 个 skills 从哪来？以及如何写 skills
- 第二部分：86 skills 开源仓库怎么用（分类 + 示例 + playbook）
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- 2.1）仓库结构：一个 skill 就是一套可复用工作流
- 2.2）安装与调用：让它进入你的工作流
- 2.3）86 个 skills 的分类概览（README 里的 9 大类）
- 2.4）不同分类的 skills 示例：它能做什么、怎么用、需要什么材料
- 2.5）一个完整 playbook：用 skills 做“AI 导购”从 0 到 1
- 2.6）快速演示：加载“技能包”前后的巨大差异
- 场景一：写一份 PRD（产品需求文档）
- 场景二：制定 AI 产品策略
- 2.7）SKILL.md 是怎么“编程” AI 的？（结构化提示的固定模块）
- 2.8）怎么用：从安装到调用（按 README）
- 关键细节：怎么控制上下文长度、只投喂最相关的 skill？
- 总结与链接
Lenny 播客skills
TL;DR：它是什么：把 Lenny 播客的产品经验，蒸馏成可安装的 86 个 SKILL.md（给 Claude Code/Cursor 用）。
解决什么：把“文章/访谈里的经验”变成可复用工作流，让 AI 输出更像资深产品顾问。
怎么看/怎么用：第一部分讲来源与制作方法；第二部分讲仓库内容、分类、技能示例与 playbook。
我们都习惯了向 ChatGPT 或 Claude 提问。但你是否发现，当你问一些深度的垂直领域问题时，AI 给出的答案往往是“正确的废话”？
比如你问：“如何写一份高质量的 PRD？”
AI 会告诉你：“包含背景、目标、功能列表……” —— 这没错，但这是实习生水平的答案，不是专家级的洞见。
今天推荐的这个 GitHub 开源项目 Lenny’s Product Skills，正是为了解决这个问题。它主要开源的是一套可直接加载的 Skills（结构化认知与方法论）；至于这些 skills 怎么被“蒸馏”出来，也有人公开了复盘（含部分代码与数据细节）。它能让你的 AI 更像一个有产品方法论的顾问，而不是只会套模板。
第一部分：这 86 个 skills 从哪来？以及如何写 skills
1.1）项目介绍：不仅是知识库，更是思维插件
- 项目名称：Lenny’s Product Skills
- GitHub 地址：RefoundAI/lenny-skills
- 核心内容：86 个结构化的 Markdown 文件（Skills）。
这个项目的核心逻辑是：Context is King（上下文即王道）。
作者将全球最火的产品播客 Lenny’s Podcast 的 297 期播客转写内容，提炼成 AI 可读的结构化数据。这里面包含了 Marty Cagan（《启示录》作者）、Shreyas Doshi 等大神的实战经验。
当你把这些文件投喂给 AI 时，你不是在和一个通用大模型对话，而是在和一个学习了上百位顶级专家经验的超级顾问对话。
1.2）幕后揭秘：从 297 期播客到 86 个 Skills，到底怎么做出来的？
这项目最硬核的部分，其实不是最终那 86 个 SKILL.md，而是把 Lenny Podcast 全部 297 期转写变成“可检索、可归类、可执行”的技能数据库的过程。
下面这段流程，主要参考了 Refound 团队对外公开的复盘文章：How We Built a Skills Database from Lenny’s Podcast Episodes。它解释了为什么“随便抽取金句/框架”会失败，以及他们最终怎么把它做成真正能用的东西。
1）先想清楚：我们要做 Skills，不是再做一个 Chatbot
他们一开始就明确不想做另一个聊天机器人，因为 chat 形态天然有两个痛点：
- Discovery：你不知道自己不知道什么，很难问对问题。
- Repeat use：每次对话都从零开始，无法把经验沉淀成可复用的“工作插件”。
所以他们把目标定成：做一套可以被安装/加载的 Agent Skills（Claude Skills），让这些经验在你写文档、做面试准备、规划 roadmap 时，直接在“工作流里生效”。
2）第一次失败：自底向上抽 3,163 个 Frameworks，看起来多但没用
第一版做法很直觉：让模型读每一份转写，抽取所有“可命名的框架/心智模型/战术建议”，并要求可归因到具体引用。
结果数据非常“壮观”：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 处理转写数 | 297 |
| 抽取 frameworks | 3,163 |
| 平均每期 | 10.6 |
| 成本 | 约 $50 |
| 耗时 | 约 5 小时 |
但他们很快发现它在产品层面是坏的：
- 内容太薄：绝大多数 framework 只被 1 个嘉宾提到，页面只剩一句 quote，没法指导行动。
- 粒度不对：用户不会搜索“XX Support Framework”，用户想问的是“我该怎么做用户支持/怎么做 roadmap”。
- 发现性更差：3,000+ 条目让“探索”本身变成负担。
一句话：抽得再多，抽象层级错了，就会变成“看起来很牛的垃圾输出”。
3）关键转向：用 JTBD（Jobs To Be Done）做顶层 Taxonomy
他们把思路从“找框架”改成“找任务”。不是问“这个概念叫什么”，而是问：
- 用户真正要完成的 job 是什么？（例如：Prioritizing Roadmap / Writing PRDs / Difficult Conversations）
- 这些 job 才是可复用的“技能入口”，框架只是技能里的工具。
| 维度 | 旧：Frameworks | 新：Skills |
|---|---|---|
| 条目数量 | 3,163 | 86 |
| 用户提问 | “What is X?” | “How do I do X?” |
| 内容深度 | 多数只 1 个嘉宾 | 每个 skill 聚合多嘉宾经验 |
他们先用已有数据做标签频次分析与聚类，定义出 11 个大类、86 个 skills，然后让模型做“按 taxonomy 匹配内容”的抽取。
4）第二次抽取：并行匹配 86 个 skills，拿到 3,328 条 mentions
新流程的核心是：给模型一个明确的 taxonomy，让它在每份转写里找出“哪些段落在讲某个 skill”，并抽取 quote + 一句话洞见 + 可执行建议 + 时间戳；如果发现 taxonomy 没覆盖，还可以建议新 skill。
他们公开的结果：
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| Skills | 86 |
| Total mentions | 3,328 |
| Episodes processed | 297 |
| 耗时 | 约 15 分钟 |
注意这里的本质变化：不是“生成一堆结论”，而是先把信息结构化成数据库，再从数据库生成可用的技能页。
4.5）数据模型：skills.json 大概长什么样？
他们把抽取结果落成一个结构化文件（文章里用 skills.json 举例），核心就是“一个 skill 聚合多嘉宾、多条 mentions”，每条 mention 都带可执行建议与时间戳，便于溯源。
interface Skill {
name: string
category: string
keywords: string[]
guest_count: number
mention_count: number
entries: Array<{
guest: string
episode_file: string
mentions: Array<{
quote: string
insight: string
tactical: string[]
timestamp: string
}>
}>
}
5）从“引语合集”到“可执行技能”：再做一次整理与产品化
即使聚合完 quotes，直接展示也会变成“引语墙”。所以他们又做了两件事：
- 把每个 skill 再跑一次整理：从 quotes 里合成更像教程的“how-to guide”。
- 做 Playbooks：把多个 skills 组合成面向角色/阶段的学习路径（比如 First-Time Manager、Startup Founder）。
最终每个 skill 会被导出为可下载的 Agent Skill 文件（也就是你在仓库里看到的 SKILL.md）：它既是知识，也是“调用说明书”。
1.3）如果你也想做自己的“技能库”，可以怎么复刻？
这套方法不仅适用于播客，也适用于 YouTube、课程库、内部 Wiki，尤其适合你这种“有很多技术类公众号文章”的场景：材料够多、主题重复、但分散在一篇篇文章里。
下面给一套更可操作的复刻流程（从 0 到 1 做出能用的 skills 库）。
1.3.1）怎么定义 taxonomy：用 JTBD 把“文章主题”变成“用户任务”
taxonomy 的目标不是把文章分类得很漂亮，而是让读者/团队能用“我现在要做什么”来找到可执行的指导。
做法：从你读者的高频问题出发，把技能写成“怎么做 X”的动词短语。
技术类公众号常见的技能 taxonomy 示例（仅示意，你会按内容调整）：
| 大类 | skills 示例（JTBD 形式） |
|---|---|
| 工程基础 | 写出可维护的模块边界、写出可测试的代码、设计 API 契约 |
| 调试与排障 | 定位线上问题、写出可复现用例、构建排障 checklist |
| 性能与成本 | 定位性能瓶颈、做容量评估、做成本优化（cache/并发/IO） |
| 系统设计 | 做架构权衡、拆分服务、设计数据一致性与容错 |
| DevOps | 设计 CI/CD、做灰度发布、做可观测性（metrics/log/trace） |
| 安全与合规 | 做鉴权设计、做数据脱敏、做安全基线检查 |
| AI/数据（可选） | 做 RAG 评估、做 prompt 迭代、做线上反馈闭环 |
一个好 skill，至少要写清楚 4 件事：
- 用户会怎么问：例如“怎么定位接口偶发 500？”
- 适用边界：什么时候适用、什么时候不适用
- 可执行步骤：3–7 步的行动清单
- 常见坑：避免把“经验贴”写成“口号贴”
如果你不知道从哪下手，可以用一轮 prompt 先“起草 taxonomy”，再人工收敛：
你是一个技术内容编辑+知识库架构师。
我有一批技术公众号文章（标题+摘要+标签）。请基于 JTBD 为它们设计一个 skills taxonomy。
要求：
1) skill 命名必须是“怎么做 X”的动词短语
2) 输出 8–12 个大类，每类 6–12 个 skills
3) 每个 skill 给出：slug、1 句定义、3 条包含范围、3 条不包含范围、5 个关键词、3 个读者提问示例
4) 避免重叠（两个 skill 不能回答同一个问题）
输入文章列表：
- {标题}｜{一句话摘要}｜{标签}
- ...
1.3.2）怎么确认 taxonomy 能覆盖主要问题：用“抽样标注 + Unknown 桶”做覆盖率测试
最常见的坑是：taxonomy 看起来很全，但一跑就发现大量内容“无处安放”或“多处都能放”。
一个简单可量化的方法：
- 抽样 30–50 篇文章（覆盖不同年份/栏目/技术栈）。
- 对每篇文章做两件事：
- 选出 Top 1–3 个最匹配 skills
- 如果没有匹配，必须落到
unknown，并说明“缺了哪个 skill”。
- 计算两类指标：
- 覆盖率：落到已存在 skills 的比例（目标先到 80–90%）
- 重叠率：同一篇文章被“同等合理”地分到很多 skills 的比例（越低越好）
这一步可以人工做，也可以用 LLM 辅助做“初标注”，再由你复核。
覆盖率测试 prompt 模板：
你是 taxonomy 评审官。给定 skills taxonomy 与一篇技术文章的摘要/小标题，请完成：
1) 选择最匹配的 1–3 个 skill_slug（按相关性排序）
2) 对每个匹配给出匹配理由（引用文章中的关键信息）
3) 给出信心分 0-100
4) 如果没有任何一个 skill 合适，输出 unknown，并提出 1 个你建议新增的 skill（含名称+定义）
输出必须是 JSON。
当你看到 unknown 经常出现、或某两个 skills 经常“抢同一批文章”，就说明 taxonomy 需要合并/拆分/改名。
1.3.3）规模化抽取是怎么做的：把文章切块 → 匹配 skill → 抽出结构化 mentions
“规模化抽取”不是让模型把整篇文章总结一遍，而是把内容变成数据库可用的最小单元（mentions）。
一个典型 pipeline 是：
- 清洗与切块：按标题层级切分（
##/###），再按长度把段落切成 chunks。 - 匹配 skill：对每个 chunk 判断它讲的是哪个 skill（允许 none/unknown）。
- 抽取 mention：每个匹配 chunk 输出结构化字段：
quote：原文关键句（保留语气）insight：一句话洞见tactical：可执行建议列表（动作化）trace：溯源信息（文章标题/URL/小节标题/段落序号）
- 聚合：把同一个
skill_slug下的 mentions 聚合起来，形成一个“技能页”的素材池。 - 再整理：对每个 skill 的素材池做一次“how-to 编排”（步骤、诊断问题、常见坑、边界条件）。
抽取 prompt（面向“单个 chunk”）示例：
你在为一个 skills 数据库做抽取。
输入：
- taxonomy（skills 列表，包含 skill_slug 与定义）
- article_meta（标题、URL）
- section_path（例如："2.3 性能优化 / 2.3.1 缓存"）
- chunk_text（正文片段）
任务：
1) 判断该 chunk 是否属于某个 skill_slug（不属于则返回 null）
2) 若属于：抽取 1–3 条 mentions，每条 mention 必须包含 quote/insight/tactical/trace
3) tactical 必须是动词开头、可执行、且不超过 15 个字
4) trace 必须能让人回到原文定位（title/url/section_path）
输出：严格 JSON。
提示：文章很多时，你通常会把“匹配 skill”与“抽取 mention”拆成两步，先分类再抽取，整体会更稳。
1.3.4）playbooks 一般怎么定义：把 skills 组合成“角色/阶段/目标”的作业路径
skills 是原子能力，但读者往往需要的是一条“能照着走”的路线。
playbook 不是“技能列表拼盘”，而是一个面向特定人群的任务流，通常包含：
- persona：适用对象（例如：新上手的后端工程师 / 小团队技术负责人）
- when：触发时机（例如：准备做一次大改造 / 准备上线一个新服务）
- goal & success：目标与成功标准（可量化更好）
- phases/sections：按阶段组织（诊断 → 设计 → 实施 → 验证 → 复盘）
- skills 组合：每个阶段选 2–5 个关键 skills，并说明先后顺序
- deliverables：每阶段要产出的交付物（文档/脚本/Checklist/PR 模板）
- anti-patterns：最常见的失败方式（让读者避坑）
playbook 的一个最小 JSON 模板（你也可以用 Markdown 写）：
{
"slug": "incident-response",
"name": "线上故障响应 Playbook",
"persona": {"who": "后端/平台工程师", "stage": "已上线服务", "when": "出现 P0/P1 故障"},
"success": ["30 分钟内止血", "2 小时内给出初步 RCA", "24 小时内补齐复盘"],
"sections": [
{"phase": "诊断", "skills": ["triage-incident", "observability-basics"], "deliverables": ["故障时间线", "影响面评估"]},
{"phase": "止血", "skills": ["rollback-and-mitigation"], "deliverables": ["回滚/降级方案"]},
{"phase": "复盘", "skills": ["write-postmortem"], "deliverables": ["RCA + Action Items"]}
],
"anti_patterns": ["没有时间线就开始争论责任", "只修症状不补监控", "Action Items 没有 owner/截止时间"]
}
1.3.5）最后产品化：从数据库生成 SKILL.md，让它真的进入工作流
当你有了每个 skill 的 mentions 素材池，就可以生成 SKILL.md（或你现在用的 Skill 规范格式）。建议至少包含：
description+ 触发条件（什么时候用）Diagnostic Questions（先问后答）How to Help（输出结构与动作）Common Mistakes（护栏）Examples（至少 1 段可复用输出片段）References/Trace（能回到你的文章原文）
第二部分：86 skills 开源仓库怎么用（分类 + 示例 + playbook）
这一部分对应的是开源仓库内容本身（本地样例路径：/home/pyDeepSearch/write/sample/lenny-skills-main，GitHub 仓库：RefoundAI/lenny-skills）。
链接：
https://refoundai.com/lenny-skills/
2.1）仓库结构：一个 skill 就是一套可复用工作流
仓库的结构很克制：
skills/<skill-slug>/SKILL.md：技能本体（可被 Claude Code 识别/调用）skills/<skill-slug>/references/guest-insights.md：可选的引用素材（更长、更细的访谈摘录）
每个 SKILL.md 基本都包含：
name/description（尤其是Use when someone is...的触发条件）How to Help（你希望 AI 怎么帮你、输出怎么组织）Core Principles（方法论与引用）Questions to Help Users（诊断问题：先问后答）Common Mistakes to Flag（护栏：常见坑）
2.2）安装与调用：让它进入你的工作流
仓库 README 给了 3 种常见安装方式（这里按“离你最近的工作流”理解）：
- CLI 安装（推荐）：用
npx skills把 skills 下载安装到项目的.claude/skills/。 - Clone/Copy：直接把
skills/*复制到.claude/skills/。 - Submodule：把仓库当子模块引入，便于更新。
调用方式也很直接：
- 自然语言触发：你说“帮我写 PRD”，Claude Code 可能自动选择
writing-prds。 - 显式调用：直接输入
/writing-prds、/stakeholder-alignment这类命令。
2.3）86 个 skills 的分类概览（README 里的 9 大类）
README 把技能按 9 个工作流大类组织（每类列出代表技能；完整 86 个技能清单在 README 的 Available Skills 表格里）：
| 分类 | 代表技能（部分） |
|---|---|
| Hiring & Team Building | evaluating-candidates、conducting-interviews、onboarding-new-hires、building-team-culture |
| User Research & Discovery | conducting-user-interviews、analyzing-user-feedback、usability-testing、designing-surveys |
| Strategy & Planning | writing-prds、prioritizing-roadmap、working-backwards、problem-definition |
| Shipping & Execution | shipping-products、scoping-cutting、managing-tech-debt、post-mortems-retrospectives |
| Leadership & Alignment | stakeholder-alignment、running-effective-1-1s、having-difficult-conversations、giving-presentations |
| Growth & Monetization | designing-growth-loops、retention-engagement、pricing-strategy、user-onboarding |
| Sales & Go-to-Market | founder-sales、enterprise-sales、launch-marketing、positioning-messaging |
| Career Development | building-a-promotion-case、career-transitions、negotiating-offers、finding-mentors-sponsors |
| AI & Technology | ai-product-strategy、building-with-llms、ai-evals、vibe-coding |
2.4）不同分类的 skills 示例：它能做什么、怎么用、需要什么材料
下面按分类各选 2–3 个代表技能，写清楚三件事：功能是什么、需要什么材料、怎么触发/调用。
Hiring & Team Building
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
evaluating-candidates |
做候选人决策与校准，避免纯直觉 | 岗位目标、面试反馈、作业/作品、reference 线索 | 输入“帮我评估候选人/对比 finalist”，或 /evaluating-candidates |
conducting-interviews |
设计面试结构与问题、提高信号密度 | 岗位画像、你担心的风险点、面试时间分配 | 输入“帮我设计面试题/面试流程”，或 /conducting-interviews |
User Research & Discovery
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
conducting-user-interviews |
把“访谈”变成可验证结论 | 目标用户、研究问题、访谈提纲、已有假设 | 输入“帮我做用户访谈/提纲/追问”，或 /conducting-user-interviews |
analyzing-user-feedback |
把反馈归因、聚类、转成行动项 | 反馈原文（工单/评论/访谈摘录）、产品版本与场景 | 输入“帮我分析用户反馈并给行动建议”，或 /analyzing-user-feedback |
Strategy & Planning
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
working-backwards |
用 PR/FAQ 逼清楚价值与可行性 | 目标用户、要解决的问题、候选方案、约束 | 输入“帮我用 working backwards 写 PR/FAQ”，或 /working-backwards |
writing-prds |
把需求写成能推动团队行动的 PRD | 问题定义、成功指标、范围边界、依赖与风险 | 输入“帮我写 PRD/补全大纲”，或 /writing-prds |
Shipping & Execution
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
scoping-cutting |
在不确定下砍范围、保住交付 | 目标、必须/可选清单、时间窗口、风险 | 输入“帮我砍 scope/做 MVP 方案”，或 /scoping-cutting |
post-mortems-retrospectives |
复盘事故/延误并形成改进闭环 | 时间线、影响面、决策点、日志/证据 | 输入“帮我做复盘/形成 action items”，或 /post-mortems-retrospectives |
Leadership & Alignment
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
stakeholder-alignment |
做预对齐、准备反对意见、拿到 buy-in | 利益相关方名单、决策点、主要阻力 | 输入“帮我做 stakeholder 对齐/准备提案”，或 /stakeholder-alignment |
running-effective-1-1s |
把 1:1 变成管理与对齐工具 | 你和对方的目标/痛点、近期事件 | 输入“帮我准备 1:1 议程/跟进”，或 /running-effective-1-1s |
Growth & Monetization
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
pricing-strategy |
定价与包装的框架化讨论 | 用户分层、价值主张、竞品价格、成本结构 | 输入“帮我做定价策略/包装方案”，或 /pricing-strategy |
retention-engagement |
围绕留存做诊断与实验 | 漏斗数据、关键行为定义、分群 | 输入“帮我提升留存/设计实验”，或 /retention-engagement |
Sales & Go-to-Market
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
positioning-messaging |
把“我们是谁”讲清楚并落到文案 | 目标客户、竞品、差异化证据、典型用例 | 输入“帮我做定位/一句话价值主张”，或 /positioning-messaging |
launch-marketing |
计划发布节奏与资源 | 发布时间点、渠道、目标人群、指标 | 输入“帮我做发布计划/launch checklist”，或 /launch-marketing |
Career Development
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
building-a-promotion-case |
把影响力与成果结构化成晋升材料 | 项目清单、影响指标、反馈证据 | 输入“帮我写晋升材料/impact narrative”，或 /building-a-promotion-case |
negotiating-offers |
谈 offer 时的策略与护栏 | 当前 offer 条款、目标区间、备选方案 | 输入“帮我谈薪/谈 offer”，或 /negotiating-offers |
AI & Technology
| Skill | 功能是什么 | 你需要提供的材料 | 怎么用 |
|---|---|---|---|
ai-product-strategy |
定义 AI 机会点与边界，避免“为了 AI 而 AI” | 目标用户与痛点、现有流程、失败容忍度、数据来源 | 输入“帮我做 AI 产品策略/路线图”，或 /ai-product-strategy |
building-with-llms |
落地 LLM 应用：prompt、RAG、架构、评估 | 用例、示例输入输出、现有失败样本、可用上下文 | 输入“帮我改 prompt/RAG/输出质量”，或 /building-with-llms |
ai-evals |
把“质量”变成可运行的评估 | golden cases、评分标准、失败模式样本 | 输入“帮我设计 eval/rubric/test cases”，或 /ai-evals |
2.5）一个完整 playbook：用 skills 做“AI 导购”从 0 到 1
用一个你前面提到的场景：电商 App 做 AI 导购。下面是一个“可照着走”的 playbook（模拟）。
目标：两周内做出可内测的 AI 导购 MVP，并用 evals 控质量。
- 定义问题（避免伪需求）
- 用的 skill：
problem-definition+ai-product-strategy - 你要给的材料：目标用户（新客/老客）、当前链路（搜索/推荐/客服）、3 个最高频问题、可接受的失败上限
- 你会得到：问题陈述、成功指标、human-AI 边界、首发场景建议
- 示例调用：
/ai-product-strategy然后贴上“用户痛点 + 现有链路 + 成功指标草案”
- 用的 skill：
- 写 PRD（让团队能开干）
- 用的 skill：
writing-prds+working-backwards - 你要给的材料：Why now、Success metrics、out of scope、依赖（数据/端上/法务）
- 你会得到：PRD 大纲、待决策清单、风险与护栏、原型优先建议
- 用的 skill：
- 设计方案（先跑通工作流再优化）
- 用的 skill：
building-with-llms - 你要给的材料：10–20 条真实对话用例、期望回复、失败案例（幻觉/胡编/不合规）
- 你会得到：prompt 结构、few-shot 示例、RAG/上下文工程建议、失败重试与分解策略
- 用的 skill：
- 把 PRD 变成 eval（让质量可控）
- 用的 skill：
ai-evals - 你要给的材料：golden set（用例集）、pass/fail 标准、rubric、LLM-as-judge 校验思路
- 你会得到：评估维度、测试集结构、迭代节奏（先人工 review→再自动化）
- 用的 skill：
- 拿到 buy-in 并对齐节奏
- 用的 skill：
stakeholder-alignment+scoping-cutting - 你要给的材料：stakeholder 名单、主要反对点、时间/资源约束
- 你会得到：预对齐策略、备选方案与 trade-offs、MVP 砍法
- 用的 skill：
- 上线后复盘形成闭环
- 用的 skill：
post-mortems-retrospectives+analyzing-user-feedback - 你要给的材料：日志与对话样本、投诉/差评、指标波动
- 你会得到：时间线、根因假设、action items、下一轮 taxonomy（新增/调整 skills）
- 用的 skill：
2.6）快速演示：加载“技能包”前后的巨大差异
为了展示它的威力，我们来做两个直观的对比演示。
场景一：写一份 PRD（产品需求文档）
测试题目：“我要为一个电商 App 做一个 AI 导购功能，请帮我写一份 PRD 大纲。”
❌ 未加载技能包（普通模式）
AI 通常会列出一个标准的模板：
- 项目背景
- 功能需求（对话框、推荐算法…）
- 数据埋点
- UI/UX 设计
(评价：中规中矩，像个执行层员工写的。)
✅ 加载 writing-prds 技能包后
AI 会立即引用 Amazon 的 “Working Backwards” 理念和 Maggie Crowley 的原则，反过来“逼问”你：
AI 顾问：在开始写功能列表之前，我们需要先明确几个核心问题（引用自 Skill）：
- Why Now? 为什么是现在做？如果不做会有什么后果？（帮你过滤伪需求）
- Success Criteria：不要只写“提升体验”，请定义具体的成功指标。
- Demos before Memos：对于 AI 功能，写文档不如做原型。建议先用 Prompt 跑通几个 Case。
下面是一段你可以直接复用的示例输出片段（节选），用来感受“先诊断、后给大纲”的风格（不依赖某个具体模型版本）：
AI 顾问：我会先问 5 个问题，再给 PRD 大纲。
- 你的 AI 导购主要解决哪类用户的哪种决策？（找货 / 比价 / 搭配 / 售后）
- 你希望它提升的首要指标是什么？（转化率、客单价、退货率、客服成本）
- 你能接受的“错误率/幻觉”上限是多少？兜底策略是什么？
- 现有推荐/搜索链路的输入信号有哪些？（浏览、加购、收藏、尺码、偏好）
- 首版必须覆盖的 3 个高频场景是什么？
AI 顾问：在你回答前，我先给一个 PRD 大纲骨架（你答完我会把每节补全）：
- 背景与 Why Now（明确不做的代价）
- 目标与成功指标（3 个可量化指标 + 1 个 guardrail）
- 用户与场景（Top 3 场景 + 失败场景）
- 方案概述（对话流 + 置信度/引用依据展示）
- 风险与护栏（幻觉、偏置、合规；人工兜底/可撤销）
- 试点与迭代（原型优先：先跑 20 条对话用例）
(评价：这才是 Senior PM 的思维。它不仅帮你写文档，更是在帮你梳理战略。)
场景二：制定 AI 产品策略
测试题目：“老板想在 App 里加个 AI，怎么规划？”
✅ 加载 ai-product-strategy 技能包后
AI 会引用 Aishwarya Naresh Reganti 的金句 “Start with the problem, not the AI”，并警告你避开 “AI for AI’s sake”（为了 AI 而 AI）的陷阱。
它会建议你：
- Design for squishiness：AI 一定会犯错，你的 UI 流程里设计好“容错机制”了吗？
- Flywheels beat first-mover：不要抢首发，要设计数据飞轮。
同样给一段示例输出片段（节选），你会看到它更像“战略顾问 + 评审官”，而不是功能许愿机：
AI 顾问：先把“加个 AI”翻译成业务问题。我需要你给 3 个输入：
- 目标用户是谁？他现在卡在哪一步？
- 你们的北极星指标是什么？这次要推动哪条因果链？
- 你们现有的数据/内容/工作流里，哪一块最适合形成飞轮？
AI 顾问：在信息不足的情况下，我给一个策略框架（你补完信息我会落到路线图）：
- 选 1 个“高频 + 可控”场景做首发（避免全链路 AI）
- 设计容错：引用来源、置信度、可撤销、人工兜底
- 设计飞轮：用户交互 → 数据回流 → 质量提升 → 使用率提升
- 设 guardrails：成本上限、错误上限、合规边界
2.7）SKILL.md 是怎么“编程” AI 的？（结构化提示的固定模块）
作为技术博主，我们必须看看它的源码（Markdown 文件）。你可以把它理解成把“技能数据库”产品化成 Agent Skill 文件的方式：用一套稳定的结构，把引用、方法论和动作清单封装成可重复调用的提示。
- How to Help：明确定义 AI 的角色边界。（“你是一个严格的导师，而不是只会点头的助手”）
- Core Principles：这是灵魂。它把非结构化的访谈金句整理成可执行的启发式清单 / 评审标准（Heuristics），让模型有一致的判断框架。
- Common Mistakes：这是护栏。它列出了新手常犯的错误，让 AI 主动进行负面约束检查。
## Common Mistakes to Flag
- **Only negotiating salary** - The resources... are often more valuable...
- **Starting with the solution** - The document should lead with the problem...
2.8）怎么用：从安装到调用（按 README）
你不需要安装 Python，也不需要 Docker。你只需要把 skills 放进你的工作目录（常见是 .claude/skills/）。
- 安装（推荐）：用
npx skills add RefoundAI/lenny-skills安装全部 skills。 - 安装（按需）：只装你要的，比如
--skill evaluating-candidates writing-prds。 - 调用：
- 自然语言：比如“帮我写 PRD / 评估候选人 / 对齐 stakeholder”。
- 显式命令：比如
/writing-prds、/stakeholder-alignment。
- 在其它工具里用（非 Claude Code 也能借鉴）：
- Cursor/VS Code：把
SKILL.md加入上下文（@File）再提问。 - Claude/ChatGPT 网页版：直接粘贴
SKILL.md（更适合临时使用）。
- Cursor/VS Code：把
关键细节：怎么控制上下文长度、只投喂最相关的 skill？
大多数人用不好，并不是 skill 不行，而是“上下文太杂 / 太长”。给你一套简单可复用的规则：
- 一次只带 1–3 个 skill：优先带“最接近问题类型”的那个，其次带一个补充视角（比如
writing-prds+ai-product-strategy）。 - 先问诊再投喂：如果你不确定选哪个 skill，先让 AI 用一句话复述你的目标 + 给 3 个澄清问题；你根据回答再决定带哪个 skill（避免一上来塞一堆）。
- 只带“可执行段落”：如果
SKILL.md很长，先复制粘贴How to Help、Diagnostic Questions、Common Mistakes这三块；这三块通常对输出质量提升最大。 - 做“预摘要”再带全文：当你必须带很多材料时，先让 AI 生成一个 10–15 条的要点摘要（保留术语与关键约束），下一轮只带摘要再推进。
- 按任务拆轮次：不要试图“一次生成完整 PRD”。先用 skill 产出“问题定义 + 成功指标 + 风险护栏”，再单独开一轮写功能与埋点。
总结与链接
lenny-skills 这个项目给我们的启示是：在 AI 时代，优质的知识整理（Curated Knowledge）比代码更值钱。
如果你是产品经理，这是你的外挂；如果你是开发者，这是你学习 Prompt Engineering 的最佳范本。
建议大家 Star 这个项目，并尝试 Fork 一份，建立属于你自己的“技能库”。
参考文献与链接：
小龙虾开发者社区是 CSDN 旗下专注 OpenClaw 生态的官方阵地，聚焦技能开发、插件实践与部署教程，为开发者提供可直接落地的方案、工具与交流平台，助力高效构建与落地 AI 应用
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