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Produktlinse

Validieren Sie das „Warum“ und die Produktstrategie, bevor Sie mit dem Bauen beginnen.

Was ist Produktlinse?

Produktlinse ist eine AI-gestützte Fähigkeit für Entwickler und Produktteams, die bei der Produktdiagnose, Gründungsbewertung, User-Journey-Audits und Funktionspriorisierung hilft. Sie verhindert, dass Teams an den falschen Funktionen arbeiten, indem sie harte Fragen zur Zielgruppe, zum Schmerz, zur Dringlichkeit und zum Erfolgskriterium stellt. Die Fähigkeit arbeitet in vier Modi: Produktdiagnose (erstellt ein PRODUCT-BRIEF.md mit Go/No-Go-Empfehlung), Gründerbewertung (analysiert README, CLAUDE.md, Codebasis und gibt Product-Market-Fit-Score), User-Journey-Audit (prüft die tatsächliche Benutzererfahrung gegen Wettbewerber) und Funktionspriorisierung (ICE-Score-basiertes Ranking mit Randbedingungen). Sie ist für Claude Code, Cursor, Codex und ähnliche Plattformen geeignet und arbeitet mit Browser-QA, Designsystem-Audit und Canary-Watch zusammen. Der Fokus liegt auf handlungsorientierten Ausgaben – jeder Vorschlag enthält einen spezifischen nächsten Schritt, keine langen Aufsätze.

Funktioniert mit✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/product-lens

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Dokumentation

Produktlinse — Denk nach, bevor du baust

Diese Lane besitzt die Produktdiagnose, nicht das Schreiben von implementierungsreifen Spezifikationen.

Wenn der Benutzer ein dauerhaftes PRD-zu-SRS- oder Fähigkeitsvertrags-Artefakt benötigt, übergib an product-capability.

Wann verwenden

  • Bevor Sie mit einer Funktion beginnen — validieren Sie das "Warum"
  • Wöchentliche Produktüberprüfung — bauen wir das Richtige?
  • Wenn Sie zwischen Funktionen wählen müssen
  • Vor einem Launch — prüfen Sie die User Journey auf Plausibilität
  • Wenn Sie eine vage Idee in ein Produktbriefing umwandeln, bevor die Engineering-Planung beginnt

Wie es funktioniert

Modus 1: Produktdiagnose

Wie YC-Sprechstunden, aber automatisiert. Stellt die harten Fragen:

1. Für wen ist das? (bestimmte Person, nicht "Entwickler")
2. Was ist der Schmerz? (quantifizieren: wie oft, wie schlimm, was tun sie heute?)
3. Warum jetzt? (was hat sich geändert, das dies möglich/nötig macht?)
4. Was ist die 10-Sterne-Version? (wenn Geld/Zeit unbegrenzt wären)
5. Was ist das MVP? (das kleinste Ding, das die These beweist)
6. Was ist das Anti-Ziel? (was baust du explizit NICHT?)
7. Woher weißt du, dass es funktioniert? (Metrik, nicht Bauchgefühl)

Ausgabe: ein PRODUCT-BRIEF.md mit Antworten, Risiken und einer Go/No-Go-Empfehlung.

Wenn das Ergebnis "Ja, baue das" ist, ist die nächste Lane product-capability, nicht mehr Gründer-Theater.

Modus 2: Gründerbewertung

Überprüft Ihr aktuelles Projekt durch die Linse eines Gründers:

1. README, CLAUDE.md, package.json, aktuelle Commits lesen
2. Ableiten: Was versucht das zu sein?
3. Bewerten: Product-Market-Fit-Signale (0-10)
   - Nutzungswachstumskurve
   - Retentionsindikatoren (wiederkehrende Mitwirkende, Rückkehrer)
   - Umsatzsignale (Preisseite, Abrechnungscode, Stripe-Integration)
   - Wettbewerbsvorsprung (was ist schwer zu kopieren?)
4. Identifizieren: das eine Ding, das dies 10x machen würde
5. Markieren: Dinge, die Sie bauen, die nicht wichtig sind

Modus 3: User-Journey-Audit

Zeichnet die tatsächliche Benutzererfahrung auf:

1. Das Produkt als neuer Benutzer klonen/installieren
2. Jeden Reibungspunkt dokumentieren (verwirrende Schritte, Fehler, fehlende Doks)
3. Jeden Schritt zeitlich messen
4. Mit der Einarbeitung des Wettbewerbers vergleichen
5. Bewerten: Time-to-Value (wie lange bis der Benutzer seinen ersten Erfolg hat?)
6. Empfehlen: Top 3 Fixes für die Einarbeitung

Modus 4: Funktionspriorisierung

Wenn Sie 10 Ideen haben und 2 auswählen müssen:

1. Alle Kandidatenfunktionen auflisten
2. Jede bewerten nach: Auswirkung (1-5) × Vertrauen (1-5) ÷ Aufwand (1-5)
3. Nach ICE-Punktzahl sortieren
4. Randbedingungen anwenden: Budget, Teamgröße, Abhängigkeiten
5. Ausgabe: priorisierte Roadmap mit Begründung

Ausgabe

Alle Modi geben handlungsorientierte Dokumente aus, keine Aufsätze. Jede Empfehlung hat einen spezifischen nächsten Schritt.

Integration

Kombinieren mit:

  • /browser-qa zur Überprüfung der User-Journey-Audit-Ergebnisse
  • /design-system audit für die visuelle Qualitätsbewertung
  • /canary-watch für das Monitoring nach dem Launch
  • product-capability, wenn das Produktbriefing in einen implementierungsreifen Fähigkeitsplan umgewandelt werden muss

Individual skills in this repo

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

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

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