每日一个开源项目（第127篇）：PM Skills Marketplace - 把顶级产品方法论塞进 AI Agent

引言

"通用 AI 给你文字，PM Skills 给你结构。"

这是"每日一个开源项目"系列的第127篇文章 。今天的主角是 PM Skills Marketplace------一个把产品经理领域顶级方法论全部编码成 AI 技能的开源项目。

你有没有试过直接让 AI 帮你写 PRD、做竞品分析、或者制定产品策略？输出通常是这样的：几段流畅的文字，格式工整，内容看起来有模有样，但仔细一读------全是废话。缺乏结构，缺乏专业框架，缺乏"这个领域里真正有经验的人会怎么思考"的痕迹。

PM Skills Marketplace 的作者 Paweł Huryn（The Product Compass Newsletter 主编）的答案是：把方法论编码进技能文件，让 AI 在回答产品问题时强制使用正确的框架。不是提示词工程，而是把 Teresa Torres 的 Opportunity Solution Tree、Marty Cagan 的 INSPIRED 方法、Alberto Savoia 的 Pretotype，全部封装成可调用的 AI 技能。

你将学到什么

• PM Skills 的三层架构：Skills / Commands / Plugins 如何协同工作
• 9 个领域插件的定位：Discovery、Strategy、Execution、Market Research 等
• 核心命令的实际用法：/discover、/write-prd、/strategy 等
• 哪些顶级 PM 方法论被编码进了技能（OST、Lean Canvas、OKR...）
• 在 Claude Code、Cursor、Codex 中的安装方式
• 配套的 PM Brain"第二大脑"项目

前置知识

• 产品经理或有产品思维的开发者、创业者
• 使用过 Claude Code、Cursor 或类似 AI 编程/对话工具
• 对产品发现、需求文档、产品策略有基本了解

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项目背景

项目简介

PM Skills Marketplace 是一套专为产品经理设计的 AI 技能体系，定位是"产品决策的 AI 操作系统"。

它解决的核心问题：结构化输出 vs 通用文字。当你问 AI "帮我做一个机会分析"，普通 AI 会给你一段文字；有了 PM Skills，AI 会自动套用 Teresa Torres 的 Opportunity Solution Tree 框架，按照「期望结果 → 机会 → 解决方案」的层级结构输出。

背后的逻辑是：产品决策的质量很大程度上取决于使用了哪个框架，而框架是可以被编码的。

作者/团队介绍

• 作者: Paweł Huryn
• 背景: The Product Compass Newsletter 主编，资深产品经理
• License: MIT
• 版本: v2.0.0（2026年6月）

项目数据

• ⭐ GitHub Stars: 13,500+
• 🍴 Forks: 1,500+
• 📦 内容规模: 68个技能 + 42个命令 + 9个插件
• 📄 License: MIT

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主要功能

核心作用

PM Skills 的价值链很清晰：

通用 AI 提问 → 通用文字输出
                     ↓（缺少框架，缺少结构）
                  ≈ 废话

PM Skills 提问 → 框架自动激活 → 结构化产品输出
                                     ↓
                             可直接用于决策的交付物

它把产品管理领域几十年积累的方法论，从书架上搬到了 AI 工作流里。

使用场景

1. 产品发现阶段

   • 用 /discover 自动套用机会解决方案树（OST）探索产品方向
   • 用 /interview 生成结构化用户访谈指南，不是随便几个问题

2. 产品策略制定

   • 用 /strategy 输出完整产品策略文档（含波特五力、Ansoff矩阵分析）
   • 用 /market-scan 做竞争格局扫描

3. 需求文档（PRD）撰写

   • 用 /write-prd 生成符合标准的 PRD，内置 pre-mortem 和 red-team 环节

4. 数据分析与 A/B 测试

   • 用 /write-query 自动生成 BigQuery/PostgreSQL/MySQL 查询
   • 用 /analyze-test 解读 A/B 实验结果

5. 上市策略规划

   • 用 /plan-launch 生成 GTM 计划
   • 用 /north-star 推导北极星指标

6. AI 代码审查

   • 用 /ship-check 审查 AI 生成代码是否符合预期意图（"AI 写代码很快，但不留任何意图记录"）

快速开始

在 Claude Code 中安装：

# 添加 marketplace
claude plugin marketplace add phuryn/pm-skills

# 按需安装插件（推荐从这三个开始）
claude plugin install pm-product-discovery@pm-skills
claude plugin install pm-execution@pm-skills
claude plugin install pm-product-strategy@pm-skills

安装后，在对话中直接用斜杠命令：

/discover 我在考虑做一款面向独立开发者的 AI 代码审查工具

/write-prd 用户可以在 VS Code 中一键触发 AI 代码审查，
           输出包含安全性、性能、可读性三个维度的建议

/strategy 请帮我制定这款工具的产品策略，
          目标市场是每月写代码超过 100 小时的独立开发者

在非开发者工具（Claude Cowork）中安装：

Customize → Browse plugins → Add marketplace from GitHub
→ 输入：phuryn/pm-skills
→ 选择需要的插件安装

其他 AI 工具：

工具	安装路径	支持命令
Claude Code	CLI 安装	✅ 完整支持
Codex CLI	CLI 安装	⚠️ 仅 Skills（无斜杠命令）
Gemini CLI	~/.gemini/skills/	⚠️ 仅 Skills
Cursor	.cursor/skills/	⚠️ 仅 Skills
OpenCode	.opencode/skills/	⚠️ 仅 Skills

9 个领域插件全览

插件	技能数	命令数	核心用途
pm-product-discovery	13	5	机会发现、假设验证、用户访谈
pm-product-strategy	12	5	产品战略、市场定位、定价
pm-execution	16	11	PRD、Sprint、风险评估
pm-market-research	7	3	市场规模、竞品分析、用户旅程
pm-data-analytics	3	3	SQL查询、A/B测试分析
pm-go-to-market	6	3	上市计划、销售对战卡
pm-marketing-growth	5	2	增长策略、北极星指标
pm-toolkit	4	5	简历审查、校对、合规文档
pm-ai-shipping	2	5	AI 代码意图审查、安全审计

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项目详细剖析

三层架构：Skills / Commands / Plugins

PM Skills 的架构设计清晰分层：

Plugins（插件）
  └─ 按领域打包的技能集合，一键安装一个 PM 领域的全套框架

Commands（命令）
  └─ 用 /command-name 触发，串联多个 Skills，完成完整工作流
     示例：/write-prd 会依次调用 create-prd + pre-mortem + strategy-red-team

Skills（技能）
  └─ 基础构建块，自动加载
     包含具体 PM 框架的知识与使用规则
     示例：opportunity-solution-tree（包含 OST 框架完整定义和输出模板）

Skills 自动加载 ：一旦安装，AI 在相关对话中自动使用技能知识，无需每次手动触发。Commands 手动触发：明确需要完整工作流时用斜杠命令，输出更结构化的交付物。

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被编码进来的方法论

PM Skills 不是凭空设计的，而是把业界公认的产品方法论系统化地编码进来：

产品发现方向：

• Opportunity Solution Tree（Teresa Torres）：机会 → 解决方案 → 实验的树状结构，避免直接跳到解决方案
• Assumption Prioritization（Alberto Savoia）：在构建前优先验证最关键的假设

产品策略方向：

• Porter's Five Forces：行业竞争格局分析（现有竞争者、新进入者、替代品、供应商、买家）
• Ansoff Matrix：市场渗透 / 市场开发 / 产品开发 / 多元化四象限战略选择
• Lean Canvas（Ash Maurya）：精益创业画布，快速梳理商业模式假设

产品执行方向：

• Pre-mortem：在产品发布前"假设失败"，倒推可能的失败原因
• Strategy Red Team：站在对立面批判自己的策略，找出盲点

指标与增长方向：

• North Star Metric（Sean Ellis）：找到唯一能反映产品核心价值交付的指标
• Growth Loops：构建自我增强的增长引擎，而非线性漏斗

OKR 方向：

• Radical Focus（Christina Wodtke）：目标与关键结果的设定与追踪方法论

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pm-execution：最核心的插件解析

execution 插件是 16 个技能 + 11 个命令，是 PM 日常工作量最大的领域：

/write-prd 命令流程：

输入：/write-prd [功能描述]
           ↓
Step 1: create-prd        → 生成 PRD 主体（背景/目标/用户故事/验收标准）
           ↓
Step 2: pre-mortem        → 假设发布后失败，列出所有可能的失败原因
           ↓
Step 3: strategy-red-team → 从批评者角度质疑 PRD 的战略假设
           ↓
输出：包含自检和风险评估的完整 PRD

这个流程模拟的是成熟产品团队的真实工作方式------好的 PRD 不只是描述"要做什么"，还包含"为什么这样做是对的"以及"什么情况下会错"。

/sprint 命令：将功能列表拆解为 sprint 任务，自动考虑依赖关系和优先级，输出可直接导入 Jira/Linear 的任务清单格式。

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pm-ai-shipping：专为 AI 时代设计的新插件

这是 v2.0.0 新增的插件，解决的是一个 AI 时代特有的问题：

"AI Agents 写代码很快，但不留任何意图记录。"

当整个功能都由 AI 生成时，团队面临一个新问题：代码的"实际实现"和设计者的"预期意图"之间的漂移。传统代码审查看不到这个漂移，因为代码语法上是正确的，只是做的不是你想要的。

/ship-check 命令：

输入：功能描述 + AI 生成的代码
           ↓
intended-vs-implemented  → 对比"想要做什么"和"实际做了什么"
           ↓
shipping-artifacts       → 生成可审计的交付物（意图记录 + 实现说明）
           ↓
输出：差异报告 + 需要人工确认的部分

/security-audit-static 命令：对 AI 生成的代码做静态安全审计，重点关注 AI 容易犯的安全错误（输入验证缺失、硬编码凭证、不安全的随机数等）。

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PM Brain：本地知识库配套

pm-skills 的配套项目 phuryn/pm-brain 是一个本地 Markdown 文件组成的"产品第二大脑"：

~/.pm-brain/
  ├── decisions/      ← 历史产品决策记录
  ├── learnings/      ← 用户访谈和实验结论
  ├── frameworks/     ← 自定义方法论笔记
  └── competitors/    ← 竞品跟踪文件

与 PM Skills 结合使用时，AI 可以在生成建议时引用你的历史决策和产品上下文，而不是每次从零开始。无需向量数据库，无需云服务，全部本地 Markdown 文件。

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项目地址与资源

官方资源

• 🌟 GitHub : phuryn/pm-skills
• 🧠 配套项目 : phuryn/pm-brain
• 📧 Newsletter : The Product Compass

参考书目（技能来源）

• Continuous Discovery Habits --- Teresa Torres
• INSPIRED & TRANSFORMED --- Marty Cagan
• The Right It --- Alberto Savoia
• Running Lean --- Ash Maurya
• Radical Focus --- Christina Wodtke

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总结

PM Skills Marketplace 做的事情用一句话概括：把几十年产品管理领域积累的最佳实践，以 AI 可执行的形式重新打包。

对于产品经理而言，它解决的不是"AI 能不能帮我做产品"的问题，而是"AI 帮我做产品时有没有在用正确的框架"。区别很大------前者是能力问题，后者是结构问题，而结构是可以被编码的。

对于独立开发者和创业者，pm-skills 也是一个很好的产品思维补充：按需安装几个插件，就能在 AI 辅助下走完从发现机会到上市的完整产品流程，不需要雇一个 PM。

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