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Panel-Brainstorm → Interaktives Entscheidungsboard

Führt ein Multi-Perspektiven-Brainstorming mit verschiedenen Personas durch, generiert umsetzbare Ideen und veröffentlicht ein interaktives Entscheidungsboard (Implementieren / Zurückhalten / Ablehnen) zur strukturierten Bewertung.

Was ist Panel-Brainstorm → Interaktives Entscheidungsboard?

Diese Fähigkeit ermöglicht ein umfassendes, multi-perspektivisches Brainstorming für Produkt-, Feature- oder Bereichsideen, bei dem mehrere KI-Agenten (Personas) mit unterschiedlichen Rollen und Blickwinkeln parallel Ideen generieren. Der Prozess umfasst das Design eines Persona-Panels (z. B. Staff Engineer, Growth PM, UX Designer), die parallele Ausführung über verschiedene Backends (Codex, Antigravity, Claude), eine adversariale Überprüfung durch einen skeptischen CPO sowie die Synthese zu einer deduplizierten Liste von ~30 Ideen mit einem Top-5-Wireframe. Anschließend wird ein interaktives Entscheidungsboard als Artifact erstellt, das für jede Idee eine 3-Wege-Entscheidung (Implementieren / Zurückhalten / Ablehnen) mit lokalem Speicher, Live-Zählern und einer Kopierfunktion für die Zusammenfassung bietet. Die Plattformen umfassen Codex, Antigravity und Claude; die Fähigkeit stellt sicher, dass Ideen an konkreten Code und Dateipfaden verankert sind und dass die Ergebnisse strukturiert und entscheidbar sind – nicht nur eine Liste, sondern ein echter Entscheidungsprozess.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity
npx skills add https://github.com/Pure-Water-Automations/agent-skills/tree/HEAD/panel-brainstorm

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Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Panel Brainstorm → Interaktives Entscheidungsboard

Wenn eine LOCAL.md-Datei neben dieser SKILL.md liegt, lies sie zuerst – sie enthält die spezifischen Details dieses Workspace (Pfade, Werkzeuge, Beispiele) und überschreibt die unten stehenden generischen Standardeinstellungen.

Führe ein Persona-Panel über Codex / Antigravity / Claude-Credit-Pools aus, um fundierte Produktideen zu generieren, diese mit einem adversarialen CPO-Durchgang zu stress-testen, eine deduplizierte Liste von ~30 Ideen mit einem drahtgerahmten Top 5 zu synthetisieren und ein interaktives Entscheidungsboard (Implementieren / Zurückhalten / Ablehnen pro Idee) zu veröffentlichen, dessen kopierte Zusammenfassung als Entscheidungsdokument ins Chat zurückkommt.

Referenzausgabe (ein echtes Panel, anonymisiert): assets/decision-board-reference.html.

Wann NICHT verwenden

  • Eine einzelne, gut abgegrenzte Feature-Anfrage → baue/plane es einfach (oder superpowers:brainstorming inline).
  • Code-Review oder Promotions-Entscheidungen für einen bestehenden Branch → dev-to-prod-promotion-review.
  • Reine Forschungsfragen → deep-research.

Ablauf

1. Verankere dich zuerst (Haupt-Thread)

Lese den eigentlichen Code/das Feature, über das gebrainstormt wird. Schreibe eine 3–6-zeilige Zusammenfassung des aktuellen Zustands (was es heute tut, wichtige Dateien, bekannte Grenzen). Jeder Persona-Prompt enthält diese Zusammenfassung plus die konkreten Dateipfade, die gelesen werden sollen – das ist es, was die Ideen fundiert und nicht generisch hält.

2. Gestalte das Panel

5–7 Personas, jede mit einem Namen, einer Berufsbezeichnung und einer Linse, die unterschiedliche Ideen hervorbringt – nicht unterschiedliche Formulierungen derselben Linse. Die bewährte Mischung:

Persona-ArchetypLinseGutes Backend
Staff Engineer ("Dex")Günstig & wirkungsvoll basierend auf existierendem Codecodex
Growth PM ("Priya")Aktivierung, Gewohnheitsschleifen, Messungcodex
UX-Designer ("Wren")Verlorene Nutzer, Wegfindung, Barrierefreiheitantigravity (≤1 leg)
Power-User-Betreiber ("Marisol")Der tatsächliche Tag eines vielbeschäftigten Betreibersclaude
Nervöser Neuling ("Jomar")Verwirrung am dritten Tag, Beruhigung, Spracheclaude
KI-Stratege ("Kade")Agentische Grenze, abgebildet auf bestehende Maschinerie, Risikenclaude

Tausche Archetypen aus, um sie an das Thema anzupassen (z. B. eine Kundenpersona, einen Buchhalter). Behalte mindestens eine Benutzer-Persona (keine Entwickler) und eine skeptikerähnliche Linse.

Jeder Persona-Auftrag: "BRAINSTORM-AUFGABE (schreibe ein Markdown-Dokument, ändere KEINEN App-Code) … schlage genau 8 Ideen vor … für jede: kurzer Name, Einzeiler-Pitch, warum/Moment, den es bedient, wie es funktionieren würde (begründet in den Dateien, die du gelesen hast), Aufwand S/M/L. Schreibe in docs/<thema>-ideen/<persona>.md. Diese Datei ist deine EINZIGE Lieferung."

3. Führe es als parallelen Fan-Out aus

Verwende, was immer du an parallelem Ausführer hast: ein Multi-Backend-Fan-Out-Werkzeug, das jede Persona als unabhängigen Hintergrund-Job in einem eigenen Git-Worktree (Codex / Antigravity / Claude) ausführt, oder native Hintergrund-Subagenten (max. 3 gleichzeitig, Wellen, wenn mehr). Zusätzliche Punkte speziell für Panels:

  • Ein adversarialer Überprüfungsdurchgang (ein letzter Job, der jedes Persona-Dokument liest) mit einem Produktpanel-Fokus, kein Code-Review: "Du bist ein skeptischer Chief Product Officer, der ein Produktpanel leitet … kritisiere die Ideen jedes Panelisten hinsichtlich Realismus und Wirkung, weise auf Überschneidungen hin, ende mit deinen Top-8-Ranking." Die CPO-Urteile werden später als Annotationen pro Idee verwendet.
  • Führe es im Hintergrund aus; überwache die Fertigstellung.

4. Überprüfe die Lieferungen – Backends können lügen

Überprüfe nach dem Lauf, ob die Ausgabedatei jeder Persona tatsächlich existiert (ls die Worktrees). Antigravity kann status: done melden, aber nichts geschrieben haben. Führe jede fehlende Persona als nativen Hintergrund-Subagenten erneut aus (gleicher Prompt, "gib die Ideen als deine letzte Nachricht zurück, schreibe keine Dateien") – dauert ~1 Minute.

Außerdem: Die endgültige Rangliste der Überprüfung kann in den Berichtsdateien des Ausführers abgeschnitten sein. Die Kritiken pro Idee überleben normalerweise; führe die endgültige Rangliste selbst durch.

5. Synthetisiere

  • Dedupliziere ~48 rohe → ~30 Ideen, gruppiert in 5–6 Themen; behalte die Persona-Zuordnung bei (Konvergenz = mehrere Personas, die dasselbe vorschlagen, ist das stärkste Rangsignal).
  • Wähle ein Top 5 aus nach: Konvergenz → CPO-Urteil → Passung zu bestehendem Code.
  • Notiere, was das Panel gestrichen hat und warum (eine Zeile) – der Benutzer möchte die Streichungen sehen.
  • Persona-Dokumente leben in den Worktrees des Ausführers, die bereinigt werden; falls es sich lohnt, sie zu behalten, kopiere sie vor der Bereinigung heraus.

6. Erstelle das interaktive Entscheidungsboard (Artifact)

Passe assets/decision-board-reference.html an – behalte sein CSS-Kit und das gesamte <script> wörtlich, außer STORE_KEY (muss pro Board eindeutig sein, sonst überschreiben sich zwei Boards gegenseitig die Entscheidungen). Lade die artifact-design-Fähigkeit, bevor du schreibst.

Erforderliche Elemente (das dev-to-prod-promotion-review-Muster):

  • Klebriger Live-Zähler – Implementieren / Zurückhalten / Ablehnen / Unentschieden Zählungen.
  • Top-5-Karten mit einem CSS-only Drahtrahmen der Änderung (die Referenz hat ein wiederverwendbares Drahtrahmen-Kit: .wf, .frame, .side, .bub, .rankrow, .spot, .note) + Persona-Zuordnung + einem CPO-Check:-Callout.
  • 3-Wege-Umschalter (✓ Implementieren / ◦ Zurückhalten / ✕ Ablehnen) auf jeder Top-5-Karte UND jeder Zeile der 30-Ideen-Tabelle. Entscheidungen leben auf Blatt-Ideen-Granularität: Eine Bündelkarte setzt data-key plus data-also="iX,iY", sodass die Entscheidung über die Karte auch ihre konstituierenden Ideen entscheidet, und die Tabellenzeilen bleiben individuell anpassbar. Ein erneuter Klick auf die aktive Auswahl hebt sie auf.
  • localStorage-Persistenz, verschlüsselt mit dem eindeutigen STORE_KEY.
  • Entscheidungszusammenfassung-Textarea + Kopier-Button – Artifacts haben keine sendPrompt-Brücke; der kopierte Text, der zurück ins Chat eingefügt wird, IST der Rückkanal. Füge einen Reset-Button hinzu.

Überprüfe vor der Veröffentlichung: Diene die Datei über einen lokalen python3 -m http.server (die file://-Vorschau im Browser-Pane ist unzuverlässig) und teste Klicks mit javascript_tool: Bündel-Klick setzt konstituierende Ideen, Zähler aktualisiert, localStorage persistiert, Reset löscht. Mojibake in der lokalen Vorschau ist nur der fehlende Charset-Header – das veröffentlichte Artifact setzt einen.

Veröffentliche mit dem Artifact-Tool; veröffentliche denselben Dateipfad erneut, um die URL zu behalten.

7. Berichte und sammle Entscheidungen

Abschließende Chat-Nachricht: Top 5 in einer Zeile pro Karte + Artifact-Link + Hinweis, dass Entscheidungen zurück ins Chat kopiert werden. Wenn der Benutzer die Zusammenfassung wieder einfügt, behandle sie als Entscheidungsdokument: gleiche sie ehrlich mit deiner eigenen Rangliste ab (eine überraschende Ablehnung ist ein Signal, kein Rauschen), plane/führe dann die IMPLEMENTIEREN-Liste aus und parke ZURÜCKHALTEN-Elemente, wo sie hingehören.

Häufige Fehler

FehlerBehebung
Personas ohne Dateipfade zum LesenGenerische Ideen – bette immer aktuelle Zustandszusammenfassung + Pfade ein
agy's done-Status vertrauenÜberprüfe, ob die Ausgabedatei existiert; führe Leg als nativen Subagenten erneut aus
Entscheidungen nur auf Bündel-GranularitätBlatt-Ideen entscheiden; Bündel verteilen sich über data-also
Wiederverwendung eines STORE_KEYZwei Boards überschreiben sich gegenseitig die localStorage-Entscheidungen
Worktrees vor dem Kopieren von Persona-Dokumenten bereinigenDokumente liegen auf Worktree-Branches – kopiere sie zuerst heraus, falls behaltenswert
CPO-Durchgang überspringenUnsortierte Wunschliste; die Kritiken sind die Hälfte des Werts
Warten auf die Rangliste des CPOSie wird abgeschnitten; bewerte selbst aus Konvergenz + Urteilen

Individual skills in this repo

This repo contains 2 individual skills — each has its own dedicated page.

Pure-Water-Automations/agent-skills

Score any app (the user's own or a competitor's) on a research-backed rubric and produce a reusable, comparable scorecard — 0–5 per dimension with an evidence grade, noncompensatory gates checked first, and one "smallest fix" per weak dimension. Adapts to product stage: a pre-PMF app under ~100 users is scored on 9 dimensions, a growth-stage app on the full 23. Use whenever the user says "score this app", "grade the app", "rate the UI/UX", "how good is [app]", "app scorecard", "run the scorecard on [app]", "how does [app] stack up", "is this ready to launch / promote to prod", or wants a before/after number after a build sprint or a beta round. Reads the codebase + deploy + docs, optionally beta feedback / analytics, and refuses to invent retention, revenue, or PMF from code alone. Outputs a chat table plus a published HTML scorecard artifact. Pairs with ui-usability-audit (UI depth), qa-sweep (functional pass), dev-to-prod-promotion-review (release gate).

Pure-Water-Automations/agent-skills

>- Use when the user wants to improve or rethink a feature of one of their apps by learning from competitor products — "look at how Loom/Notion/Linear does it", "spin off agents to screenshot ours and competitors", "what can we learn from other apps for X", "benchmark our X against Y", "how can we improve the organization of X" — especially when they also want to SEE the proposal (a before/after design of the improvements, current UI beside the redesign with the new pieces highlighted) before anything gets built.

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