pm-skills 多视角头脑风暴命令 /brainstorm 完全指南为现有与新产品系统化生成创意与实验设计【免费下载链接】pm-skillsPM Skills Marketplace: 100 agentic skills, commands, and plugins — from discovery to strategy, execution, launch, and growth.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pm/pm-skills/brainstorm是 pm-skills 仓库中 pm-product-discovery 插件 的五大命令之一它把「PM、Designer、Engineer 三方视角」的头脑风暴方法论封装成一条可交互的 AI 工作流。本文以 pm-product-discovery/commands/brainstorm.md 为主干结合仓库中四个底层技能brainstorm-ideas-existing、brainstorm-ideas-new、brainstorm-experiments-existing、brainstorm-experiments-new的源码级细节完整讲解该命令的参数模型、四步工作流、输出格式规范以及它与假设识别、特性优先级排序、全周期发现等能力的衔接方式。读完后你将能直接在自己的 Claude Code / Cowork 环境中调用/brainstorm并理解它每一步背后的方法论依据。命令定位/brainstorm 在 pm-product-discovery 中的角色在 pm-skills 的插件体系中Skill 是能力积木Command 是编排好的工作流参见 项目 README 的 How It Works 一节。/brainstorm属于pm-product-discovery插件该插件共包含 13 个技能与 5 个命令见 pm-product-discovery/README.md5 个命令/brainstorm、/discover、/interview、/setup-metrics、/triage-requests/brainstorm的核心职责是多视角创意生成ideas与实验设计experiments它会根据参数路由到 4 个专项技能brainstorm-ideas-existing、brainstorm-ideas-new、brainstorm-experiments-existing、brainstorm-experiments-new分别对应「现有产品想创意」「新产品想创意」「现有产品设计实验」「新产品设计实验」四种场景。从源码结构看命令文件本身是一份面向 AI 的「指令规范」frontmatter 中的description与argument-hint负责告知 AI 何时触发、参数长什么样真正的执行细节下沉到各 SKILL.md 中这是该仓库「命令编排技能、技能沉淀框架」设计思路的直接体现。参数模型一个 2×2 矩阵决定四种模式/brainstorm的输入由两个维度构成见 brainstorm.md 的 Step 1: Determine Mode维度取值含义头脑风暴什么Whatideas产出功能概念、特性创意头脑风暴什么Whatexperiments产出用于验证假设的实验方案产品阶段Stageexisting现有产品上的持续发现continuous discovery产品阶段Stagenew全新产品的初始发现initial discovery两两组合即四种路由目标模式路由到的技能典型场景ideas existingbrainstorm-ideas-existing/SKILL.md为现有产品找新功能点、为已识别的机会设计解决方案ideas newbrainstorm-ideas-new/SKILL.md新产品初始发现阶段探索特性方向experiments existingbrainstorm-experiments-existing/SKILL.md用低成本实验验证现有产品的假设experiments newbrainstorm-experiments-new/SKILL.md用精实创业Lean Startup预原型验证新产品需求若两个维度都缺失命令会进入交互模式依次向你确认两个问题「你要头脑风暴的是要做什么的创意ideas还是用于验证假设的实验experiments」以及「这是针对现有产品还是新产品概念」调用方式Invocation/brainstorm支持四种显式参数组合也支持完全不带参数进入交互模式/brainstorm ideas existing Mobile banking app engagement /brainstorm ideas new AI-powered meal planning for busy parents /brainstorm experiments existing Onboarding flow redesign /brainstorm experiments new Marketplace for freelance designers /brainstorm # interactive mode — asks what you need显式模式把「What to brainstorm」与「Product stage」连同产品或特性描述一并给出AI 会跳过第一步的模式判定直接进入上下文收集交互模式只输入/brainstormAI 会先问清两个维度再按工作流逐轮推进参数缺失处理规则只缺一个维度时AI 会单独追问缺失的那一个而不是重新问全部。在 Claude Code 中安装pm-product-discovery插件后即可使用安装方式见 README.md 的 Claude Code 小节例如claude plugin install pm-product-discoverypm-skills在 Claude Cowork 中通过「Add marketplace from GitHub」添加phuryn/pm-skills后所有插件的命令与技能会自动安装。四步工作流WorkflowStep 1确定模式Determine Mode解析参数识别「What to brainstorm」与「Product stage」两个维度缺失则按上文规则追问。这一步决定后续所有输出模板与技能路由。Step 2收集上下文Gather ContextAI 会以对话方式收集信息先问最关键的问题两类场景的提问重点不同针对现有产品existing产品是什么当前用户是谁你在探索哪个机会领域或问题空间有哪些约束条件技术债、平台限制、团队产能之前已经尝试过什么针对新产品new产品概念是什么它解决什么问题目标用户是谁他们目前使用什么替代方案你处于哪个阶段餐巾纸草图、已验证的问题、早期原型最危险的假设是什么命令接受三类上下文输入上传的文件PRD、研究文档、策略 Deck、粘贴的文本、对话上下文。这一点与底层技能一致——例如 brainstorm-ideas-existing 明确要求「如果用户提供了文件研究数据、机会树、用户画像先读取它们如果提到产品 URL使用联网搜索理解产品」。Step 3生成输出Generate Output若是 brainstorming ideas—— 路由到brainstorm-ideas-existing或brainstorm-ideas-new技能从三个视角生成创意产品经理用户价值、商业影响、设计师用户体验、愉悦感、无障碍、工程师技术创新、平台杠杆、可扩展性每个创意包含名称、描述、目标用户影响、可行性评估给出排名前 5的创意并附理由标注哪些创意属于快速胜利quick win、哪些属于战略性押注strategic bet。两个 ideas 技能在视角侧重上有细微差别见 brainstorm-ideas-existing/SKILL.md 与 brainstorm-ideas-new/SKILL.md视角existing持续发现new初始发现产品经理商业价值、战略一致性、客户影响市场契合、价值创造、竞争优势设计师用户体验、可用性、愉悦感用户体验、上手引导、参与度工程师技术可能性、数据杠杆、可扩展方案技术创新、API 集成、平台能力排序标准也不同existing 强调战略一致性、对期望结果的影响、可行性/投入、与现有方案的差异化new 则更侧重核心价值交付是否解决首要问题、验证速度能否快速测试、差异化潜力。若是 brainstorming experiments—— 路由到brainstorm-experiments-existing或brainstorm-experiments-new技能现有产品建议 A/B 测试、原型测试、假门测试fake-door、Wizard of Oz幕后人工模拟、礼宾式实验concierge、技术探针spike新产品创建 XYZS 形式的假设并建议预原型pretotype实验——落地页、讲解视频、预售、礼宾式 MVP每个实验包含假设hypothesis、方法method、成功标准success criteria、投入估算effort estimate、预期时间线expected timeline按**学习/投入比learning-per-effort ratio**排序。Step 4深化与迭代Deepen and Iterate初始结果呈现后命令会主动提供四个深化方向均可在 brainstorm.md 的 Step 4 中找到原文「需要我把其中某个创意展开成更完整的规格吗」「需要我识别这些头部创意背后的假设吗」→ 衔接identify-assumptions-existing或identify-assumptions-new技能见 identify-assumptions-existing/SKILL.md 与 identify-assumptions-new/SKILL.md「需要我为头部创意设计验证实验吗」→ 切回实验模式「需要我对照当前 backlog 做优先级排序吗」→ 衔接 prioritize-features 技能。这正是该仓库「命令之间相互衔接、贴合 PM 真实工作流」的设计——一次头脑风暴的终点往往是下一轮假设验证或优先级排序的起点。输出格式规范Output Format命令对两类输出定义了严格的模板确保结果结构化、可直接进入下游工作流。Ideas 模板## Brainstorm: [Product/Feature Area] **Mode**: Ideas for [existing/new] product **Context**: [1-2 sentence summary] ### PM Perspective 1. **[Idea Name]** — [description] | Impact: [H/M/L] | Effort: [H/M/L] 2. ... ### Designer Perspective 1. **[Idea Name]** — [description] | Impact: [H/M/L] | Effort: [H/M/L] 2. ... ### Engineer Perspective 1. **[Idea Name]** — [description] | Impact: [H/M/L] | Effort: [H/M/L] 2. ... ### Top 5 Recommendations | Rank | Idea | Why | Quick Win? | |------|------|-----|------------| ### Next Steps [What to do with these ideas]要点三个视角各生成约 5 个创意每个都带Impact影响与Effort投入的 H/M/L 三级标注Top 5 推荐用表格呈现明确「为什么选它」与「是否为快速胜利」Next Steps给出创意的后续处理建议衔接 Step 4 的深化选项。Experiments 模板## Experiment Design: [Product/Feature Area] **Mode**: Experiments for [existing/new] product ### Hypotheses 1. **[Hypothesis]** — XYZ format: [X]% of [Y] will [Z] within [S timeframe] ### Recommended Experiments | # | Experiment | Tests Hypothesis | Method | Effort | Timeline | |---|-----------|-----------------|--------|--------|----------| ### Experiment Details [For each experiment: setup, success criteria, risks, what youll learn]要点假设采用XYZ 格式[X]% 的 [Y] 会在 [S 时间窗] 内做 [Z]把定性判断转成可测量、可判定成败的定量陈述推荐实验表格覆盖假设编号、方法、投入与时间线每个实验都要单独展开实验设置、成功标准、风险、以及你将从中学到什么对应底层技能中的 Assumption / Experiment / Metric / Success threshold 四项规格。实验方法库从现有产品到新产品的验证工具箱现有产品低成本行为验证brainstorm-experiments-existing/SKILL.md 给出的方法清单首次点击测试 / 原型任务完成测试验证导航与可用性假设功能桩 / 假门测试Feature stubs / fake-door tests在真实入口放一个「即将上线」的假入口统计真实点击意愿技术探针Technical spikes验证技术可行性不产出面向用户的功能生产环境 A/B 测试需附带风险缓解策略Wizard of Oz幕后人工假装产品已实现验证用户是否会使用基于行为的问卷验证注意是行为导向而非观点导向。该技能强调四条核心原则测量真实行为而非用户观点负责任地测试不把用户或业务置于风险中生产环境测试必须说明风险缓解策略追求「最小投入换最大有效学习」maximum validated learning with minimal effort。新产品XYZ 假设与预原型Pretotypebrainstorm-experiments-new/SKILL.md 则建立在 Alberto Savoia《The Right It》的精实创业方法论上XYZ 假设公式推荐 2–3 个预原型实验去验证X%预期会参与的目标市场百分比Y具体的目标市场例如「中型豪华轿车买家」Z他们将如何与产品互动。预原型实验选项按投入从低到高 | 实验 | 验证什么 | 衡量指标 | |------|---------|---------| | 落地页Landing Page | 兴趣 | 注册数 / 点击数 | | 讲解视频Explainer Video | 理解度与吸引力 | 观看/互动指标 | | 邮件营销Email Campaign | 需求 | 回复率 / 点击率 | | 预售 / 等待名单Pre-Order / Waitlist | 付费意愿 | 真金白银的承诺 | | 礼宾式 / 手动 MVPConcierge / Manual MVP | 价值 | 用户是否愿意持续使用 |两条关键原则Skin-in-the-Game投入真金白银测试付费意愿而非单纯兴趣——时间、金钱、声誉上的真实承诺才是可靠信号YODAYour Own Data用你自己的数据通过实验收集一手数据而不是依赖市场报告或类比数据ODP因为「你的创意对应的市场并不关心别人的创意对应的市场」。从 /brainstorm 到完整发现周期与 /discover 的衔接/brainstorm只是发现工作流的前半段。仓库中的/discover命令 把完整的发现周期编排为七步理解上下文 → 发散头脑风暴即本命令的 ideas 模式→ 识别假设 → 优先级排序 → 设计实验 → 生成发现计划 → 提供下一步建议。它串联的技能链条是brainstorm-ideas → identify-assumptions → prioritize-assumptions → brainstorm-experiments。因此/brainstorm生成创意与实验之后自然的下一步是用 identify-assumptions-existing / identify-assumptions-new 挖掘创意背后的风险假设——前者覆盖 Value / Usability / Viability / Feasibility 四类风险后者扩展到 8 类新增 Ethics、Go-to-Market、Strategy Objectives、Team用 prioritize-features 按影响、投入、风险、战略一致性对 backlog 排序若需要更结构化的机会梳理可借助 opportunity-solution-tree 技能Teresa Torres 的机会解决方案树把「期望结果 → 机会 → 解决方案 → 实验」四层映射出来避免团队过早跳到解决方案。使用建议与注意事项Notes命令文档在末尾给出四条使用准则是保证输出质量的关键现有产品创意必须扎根于当前用户行为与已验证的问题——不要凭空发明需求新产品优先关注可取性desirability与可行性feasibility风险而不是先纠结实现细节若用户上传研究文档或访谈记录先从中提炼洞察再开始头脑风暴——这与底层技能「先读文件再生成」的约定一致先广度后深度先大量生成创意发散再进行评估收敛聚焦——不要在一开始就用标准卡死创意数量。从 pm-product-discovery/README.md 可以确认整个插件以 MIT 协议开源见仓库根目录 LICENSE由 Paweł Huryn 策划维护。你可以在只读方式下查看 brainstorm.md 及各技能 SKILL.md 的完整原文按其格式在支持该市场平台的 AI 工具中直接调用。【免费下载链接】pm-skillsPM Skills Marketplace: 100 agentic skills, commands, and plugins — from discovery to strategy, execution, launch, and growth.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/pm/pm-skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考