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amplitude/builder-skills

Kundengespräche mit dem Mom Test planen und bewerten – Fragen stellen, auf die nicht einmal deine Mutter lügen kann. Verwende es zur Vorbereitung von Nutzerinterviews, zur Bewertung von Forschungsergebnissen oder zur Gestaltung von Fragen, die echte Signale statt höflicher Lügen extrahieren.

Was ist builder-skills?

Dieses Skill wendet Rob Fitzpatricks „Mom Test“-Framework an, um Gespräche mit Kunden zu gestalten, die ehrliches, handlungsrelevantes Feedback liefern – statt Höflichkeitsfloskeln oder Wunschdenken. Es hilft Entwicklern und Product Teams, produktive Fragen zu entwerfen (z. B. für Design-Reviews, Nutzerinterviews oder Discovery-Gespräche), die typische Fallstricke wie hypothetische Fragen oder meinungsbasierte Antworten vermeiden. Das Skill unterstützt drei Hauptanwendungsfälle: die Erstellung eines Gesprächsleitfadens auf Basis einer Hypothese oder Idee, die Prüfung eines vorhandenen Fragenkatalogs auf Mom Test-Konformität sowie die Auswertung von Transkripten oder Notizen, um echte Signale von falschen zu trennen. Es ist plattformunabhängig und funktioniert als Prompt-Vorlage für KI-Assistenten wie Claude Code, Cursor oder Codex – ideal für alle, die faktenbasierte Entscheidungen treffen und vermeiden wollen, dass Kunden aus Höflichkeit lügen.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/product-skills/skills/mom-test

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Dokumentation

Der Mom Test

Hör auf, Fragen zu stellen, auf die Leute lügen können.

Jeder sagt, er würde dein Produkt nutzen. Jeder sagt, die Idee klingt großartig. Und fast nichts davon ist nützliches Feedback. Dieses Skill wendet Rob Fitzpatricks Mom Test-Regeln an, um Gespräche zu gestalten, die wahrheitsgemäße, handlungsrelevante Signale extrahieren – und um zu bewerten, ob bestehende Forschungsergebnisse dir tatsächlich etwas sagen.


Prompt-Vorlage

Du bist ein erfahrener Produktforscher, der das Mom Test-Framework von Rob Fitzpatrick anwendet.

Hier ist der Kontext:

<context>
$ARGUMENTS
</context>

> Wenn das obenstehende Feld leer ist, frage den Benutzer: „{{FÜGE EINES DER FOLGENDEN EIN:
- Die Idee oder Hypothese, die du durch Kundengespräche validieren möchtest
- Entwurf von Interviewfragen, die du bewerten möchtest
- Rohe Interviewtranskripte oder Notizen, die du auf Signalqualität prüfen möchtest
- Eine Kundensegment und die Annahmen, die du testen musst}}“

Wende den Mom Test abhängig davon an, was bereitgestellt wurde:

---

**WENN der Benutzer eine Idee oder Hypothese zur Validierung bereitgestellt hat:**

### Die drei Regeln des Mom Tests
1. Sprich über ihr Leben, nicht über deine Idee
2. Frage nach spezifischen vergangenen Ereignissen, nicht nach Allgemeinplätzen oder Meinungen über die Zukunft
3. Rede weniger, höre mehr zu

### Gesprächsplan

Erstelle einen 20-30-minütigen Gesprächsleitfaden, der diese Regeln befolgt:

**Einführung (2 Min):** Wie man Kontext herstellt, ohne das Gespräch zu verzerren. Kein Pitchen. Rahme es als Lernen über ihren Arbeitsablauf ein, nicht als Testen deiner Idee.

**Ihre Welt (10 Min):** Fragen, die ihre aktuelle Realität erkunden:
- Wie sieht ihr aktueller Workflow aus?
- Wo geben sie die meiste Zeit/das meiste Geld/die meiste Mühe aus?
- Was haben sie bereits versucht, um dieses Problem zu lösen?
- Wie gehen sie derzeit damit um? (Wenn nicht, ist das ein Signal.)

Erkläre bei jeder Frage, WARUM sie funktioniert – welches Signal sie extrahiert und wie eine gute vs. eine schlechte Antwort klingt.

**Spezifisches vergangenes Verhalten (10 Min):** Fragen zu dem, was sie tatsächlich getan haben:
- „Erzähl mir vom letzten Mal, als du [mit diesem Problem umgegangen bist]…“
- „Was ist passiert? Geh Schritt für Schritt mit mir durch.“
- „Was hast du danach gemacht?“
- „Wie viel Zeit/Geld hat dich das gekostet?“

**Engagement & Vorankommen (5 Min):** Teste, ob sie bereit sind, etwas zu investieren:
- Würden sie einen Pilotversuch machen? Für einen frühen Zugang bezahlen? Dich mit einem Kollegen bekannt machen, der das gleiche Problem hat?
- Komplimente sind KEIN Engagement. „Das klingt cool“ bedeutet nichts. „Kann ich mich für die Beta anmelden?“ bedeutet etwas.

**Fragen, die du NIE stellen solltest:**
- „Würdest du ein Produkt nutzen, das X tut?“ (hypothetisch – jeder sagt ja)
- „Findest du, das ist eine gute Idee?“ (Meinung – niemand will deine Gefühle verletzen)
- „Wie viel würdest du dafür bezahlen?“ (hypothetische Preisgestaltung – nutzlos ohne Engagement)
- „Würdest du das einem Freund empfehlen?“ (zukünftige Absicht – unzuverlässig)

**Gib für jede schlechte Frage die Mom Test-Neuformulierung** – die Version, die echtes Signal extrahiert, indem sie nach vergangenem Verhalten fragt.

---

**WENN der Benutzer Entwurf von Interviewfragen bereitgestellt hat:**

### Fragen-Audit

Bewerte jede Frage anhand der Mom Test-Regeln. Für jede:

| Frage | Urteil | Problem | Mom Test-Neuformulierung |
|-------|--------|---------|--------------------------|
| [Original] | Bestanden/Nicht bestanden | [warum sie nicht besteht – z. B. hypothetisch, meinungsorientiert, suggestiv, pitchartig] | [neu formulierte Version] |

**Häufige Fehlermuster, auf die du achten solltest:**
- **Hypothetische Fragen**: „Würdest du…“ / „Wenn wir bauen würden…“ / „Könntest du dir vorstellen…“
- **Meinungen**: „Glaubst du…“ / „Wie stehst du zu…“
- **Suggestivfragen**: Fragen, die die gewünschte Antwort nahelegen
- **Pitching als Frage getarnt**: „Was wäre, wenn es ein Produkt gäbe, das [dein Produkt]…“
- **Zukunftsversprechen**: „Würdest du bezahlen…“ / „Würdest du wechseln…“
- **Allgemeinplätze**: „Was sind deine größten Herausforderungen?“ (zu breit, um ohne Nachfrage nützlich zu sein)

Nach dem Audit erstelle einen überarbeiteten Gesprächsleitfaden, der natürlich fließt und den Mom Test-Regeln folgt.

---

**WENN der Benutzer Interviewtranskripte oder Notizen bereitgestellt hat:**

### Signal-Bewertung

Analysiere das Transkript auf echte vs. falsche Signale:

**Echtes Signal** (stark gewichten):
- Spezifische vergangene Verhaltensweisen und durchgeführte Handlungen
- Geld, Zeit oder Mühe, die sie bereits für das Problem aufgewendet haben
- Selbst gebaute Workarounds
- Emotionale Sprache über spezifische Frustrationen (keine höflichen Beschwerden)
- Engagement-Handlungen: angemeldet, bezahlt, eine Vorstellung vermittelt, Zeit eingeplant

**Falsches Signal** (abwerten oder verwerfen):
- Komplimente: „Das ist eine großartige Idee“, „Ich liebe es“, „Sehr cool“
- Zukunftsversprechen: „Das würde ich definitiv nutzen“, „Dafür würde ich bezahlen“
- Allgemeine Beschwerden: „Ja, das ist definitiv ein Schmerzpunkt“
- Hypothetische Szenarien: „Ich könnte sehen, dass wir das für… nutzen“
- Sozial erwünschte Antworten: alles, was so klingt, als ob sie das sagen, was du deiner Meinung nach hören willst

Gib für jede Feststellung an:
1. Das genaue Zitat oder den Beleg
2. Ob es sich um echtes oder falsches Signal handelt, und warum
3. Die zugrundeliegende Erkenntnis (falls echt) oder die Frage, die du stattdessen hättest stellen sollen (falls falsch)

**Zusammenfassung:**
- Was weißt du nach diesen Gesprächen tatsächlich?
- Was denkst du zu wissen, tust es aber eigentlich nicht? (falsches Vertrauen)
- Was musst du noch lernen?
- Welche Engagements (keine Komplimente) hast du erhalten?

---

Allgemeine Regeln:
- Die besten Kundengespräche erwähnen deine Idee überhaupt nicht. Du lernst über ihr Leben und entscheidest später, ob deine Idee passt.
- Wenn du hörst, was du hören willst, stellst du wahrscheinlich die falschen Fragen.
- Drei starke Gespräche mit spezifischen Verhaltensbelegen schlagen 30 Umfragen mit Meinungsdaten.
- Das Maß für ein gutes Gespräch ist: Hast du etwas gelernt, das deinen Plan ändern könnte? Wenn jedes Gespräch bestätigt, was du bereits glaubst, lernst du nicht.

Tipps

  • Führe dieses Skill VOR Gesprächen mit Nutzern aus, um die richtigen Fragen zu entwerfen. Führe es DANACH aus, um zu prüfen, ob du echte Signale erhalten hast.
  • Die gefährlichsten Interviews sind die, die sich großartig anfühlen. Wenn alle deine Idee geliebt haben, hast du wahrscheinlich gepitcht statt zugehört.
  • Kombiniere mit craft-discovery-synthesis, um Erkenntnisse aus mehreren Mom Test-Gesprächen zusammenzuführen.
  • Nutze die Signal-Bewertungsausgabe, um zu entscheiden, ob du genug Belege hast, um zu craft-spec überzugehen, oder ob du weitere Gespräche brauchst.
  • Wenn der Mom Test zeigt, dass du die Welt des Kunden nicht wirklich verstehst, führe jobs-to-be-done aus, um die zugrundeliegenden Motivationen zu kartieren.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

amplitude/builder-skills

Performs deep analysis of a specific Amplitude chart to explain trends, anomalies, and likely drivers. Use when a metric looks unusual, investigating a spike or drop, or understanding the "why" behind numbers.

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Deeply analyze Amplitude dashboards by analyzing key charts, surfacing top areas for concern and takeaways, identify anomalies, then explain changes using customer feedback trends.

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Designs A/B tests with proper metrics and variants, analyzes running or completed experiments, and interprets results with statistical rigor. Use when setting up experiments, checking experiment status, analyzing results, or making ship decisions.

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Synthesizes customer feedback into actionable themes including feature requests, bugs, pain points, and praise. Use when planning product roadmap, understanding user sentiment, investigating specific issues, or preparing voice-of-customer reports.

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Analyze MCP server usage instrumented with Amplitude's MCP Analytics SDK: break usage and errors down by tool, read the rationales within each tool to see what callers are trying to do, and produce a prioritized write-up of actionable fixes. Use this skill whenever the user asks to understand how their MCP server is being used, what agents/users are trying to do with it, why tool calls are failing, what to fix or improve in their MCP server, or asks for an "MCP usage report", "tool error analysis", "intent analysis", "rationale clustering", or "MCP insights". Also trigger when the user mentions [MCP]-prefixed events, tool rationale, tool call errors, or just finished instrumenting their MCP server and wants to see what the data says. Requires the Amplitude MCP connector.

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Read lost deals and churned accounts from your CRM, extract reasons clustered by theme (missing features, pricing, competitors, UX), and write a prioritized weekly analysis with product improvement recommendations. Use before roadmap planning or to build the case for prioritizing retention work.

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Creates Amplitude charts from natural language descriptions, handling event selection, filters, groupings, and visualization choices. Use when you know what you want to measure but prefer not to build the chart manually.

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Guide an Amplitude user through building a custom agent by suggesting use cases grounded in their role and data, shaping the idea into a well-formed spec, and generating a ready-to-run Global Agent deeplink that creates it. Use to create, build, or set up a custom agent, automate a recurring analysis, or put a repeated report on a schedule.

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Builds comprehensive Amplitude dashboards from requirements or goals, organizing charts into logical sections with appropriate layouts. Use when creating a complete dashboard from scratch or assembling existing charts into a cohesive view.

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Monitors all active and recently completed experiments across Amplitude projects, triages them by importance, then runs deep analysis and reporting on the most impactful ones. Use when the user asks to "check on experiments", "experiment status", "experiment review", "what experiments are running", or wants a periodic experiment health report.

amplitude/builder-skills

Pull Intercom tickets and Slack support messages from the past 7 days, classify each signal, enrich with CRM data (ARR, plan, renewal), score by customer value and churn risk, and output a tiered priority report saved to Drive. Use when you need a fast, data-driven view of what support signals matter most.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to improve existing pages on their website to get cited more by AI models — whether they say "our pages aren't getting cited", "improve this page for AI visibility", "which of our pages should we update", "make this article more cite-worthy", "our competitors are getting cited instead of us", "update our content for AI search", or any variation where the goal is improving an existing asset rather than creating something new. This skill pulls owned pages from AI Visibility, identifies which ones have citation potential but are underperforming, compares them against the external pages that are winning citations on the same topics, and produces section-level rewrites or a full-page update — then pushes the revision to the CMS as a draft. Trigger even if the user just says "help me get cited more" or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to win AI citations on prompts that competitors currently dominate — whether they say "competitors are getting cited instead of us", "we're losing on these prompts", "how do I outrank [competitor] in AI answers", "find prompts where we should be winning", "create content to beat [competitor]", or any variation where the goal is capturing AI share on prompts a competitor currently owns. This skill pulls competitor visibility data from AI Visibility, identifies the specific prompts where competitors win and Amplitude is absent, clusters them by intent, and produces targeted comparison pages, alternatives content, or rebuttal assets — then pushes drafts to CMS. Trigger on any mention of competitor, prompt hijack, outrank, or "why is [competitor] getting cited instead of us".

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to turn AI Visibility data into published content — whether they say "find content gaps", "what should we write about", "which topics have low visibility", "help me get cited by AI models", "create a blog post from our AI Visibility gaps", "we're losing to competitors on these prompts", or any variation where they want to go from AI visibility weakness to a draft article, landing page, or FAQ. This skill connects directly to Amplitude AI Visibility data (topics, prompts, visibility scores, citations, competitor data, full LLM responses and sources) and produces a publish-ready content brief plus full article draft. If the user mentions CMS (WordPress, Webflow, Contentful, Sanity, HubSpot, Ghost, Shopify), also trigger this skill to push the draft directly. Trigger even if they just say something vague like "what content should we create?" in an AI Visibility context.

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to test content variants before publishing to find which one will get cited most by AI models — whether they say "which version of this content will perform better", "test this article before we publish", "simulate how AI will respond to this content", "which angle should we use", "generate content variants and pick the winner", "run a simulation before publishing", or any variation where the goal is data-driven content selection rather than gut-feel publishing. This skill takes an identified content opportunity, generates 2–3 distinct variants with different angles or structures, scores them against actual AI model responses from AI Visibility, references the Simulate Changes feature for pre-publish validation, and produces a clear recommendation on which variant to publish — then pushes the winner to CMS. Trigger on any mention of "simulate", "test variants", "which performs better", "A/B content", or "before we publish".

amplitude/builder-skills

Use this skill whenever a user wants to understand which external sources are being cited by AI models on topics relevant to their brand, and wants to create content that will outrank those sources — whether they say "what sources are AI models citing", "why is [third-party site] being cited instead of us", "we want to be the definitive source on X", "build something that gets cited more than G2 or TechRadar", "create an authoritative asset", or any variation where the goal is producing a new reference asset (definition page, benchmark, methodology, glossary, comparison hub) designed to beat existing top-cited sources. This skill analyzes AI Visibility source data, reverse-engineers what makes top-cited pages authoritative, and produces a superior source asset — then pushes it to CMS as a draft. Trigger on any mention of "sources", "third-party citations", "authoritative content", "definitional pages", or "outrank".

amplitude/builder-skills

Instrument a Node/TypeScript MCP server with Amplitude's @amplitude/mcp-analytics SDK so tool calls, sessions, and rationale are tracked as Amplitude events. Use this skill whenever the user wants to add Amplitude analytics to their MCP server, mentions "MCP Analytics", "@amplitude/mcp-analytics", "instrument my MCP server", "track MCP tool calls", "add rationale to my MCP tools", or wants agent traffic (Claude, Cursor, ChatGPT) attributed back to Amplitude. Also use for adding UTM tagging to MCP-returned links, or for troubleshooting identity/user_id mismatches between MCP events and web/mobile Amplitude data.

amplitude/builder-skills

Instruments a pull request with Amplitude analytics that conform to the project's existing taxonomy. Reads the tracking plan via the Amplitude MCP server (events, properties, naming conventions), analyzes the PR diff to find the few user actions genuinely worth tracking, detects the codebase's SDK and tracking patterns, and adds instrumentation that matches both. Optionally (opt-in) stages new events and properties on an Amplitude tracking-plan branch for data-governance review. Use when asked to "instrument this PR", "add analytics to this change", "add tracking", "add Amplitude events", "instrument this feature", or "what should I track here".

amplitude/builder-skills

Diagnoses product health by cross-referencing Amplitude analytics (dashboards, charts, funnels, feedback, AI agent analytics), optionally Datadog (errors, latency, stack traces), and optionally Slack (qualitative feedback, bug reports, feature requests). Identifies what's broken, what's working, and what to do about it — with root causes, not just symptoms. Use when asked to "diagnose my product", "what's going on", "product health check", "what's broken", "where are users struggling", "give me a product diagnosis", or "what should I focus on".

amplitude/builder-skills

Summarizes B2B account health by analyzing usage patterns, engagement trends, risk signals, and expansion opportunities. Use for customer success reviews, renewal preparation, QBRs, or account prioritization.

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