Communitygithub.com

lentille-produit

Utilisez cette compétence pour valider l'orientation produit avant de construire.

Qu'est-ce que lentille-produit ?

Cette compétence fournit un diagnostic produit automatisé, simulant un conseil YC, pour valider le 'pourquoi' d'une fonctionnalité avant tout développement. Elle propose quatre modes : le diagnostic produit (questions clés sur l'utilisateur, la douleur, le MVP), la revue fondateur (analyse du README, du code, des signaux de marché), l'audit du parcours utilisateur (identification des frictions, mesure du temps de valeur), et la priorisation des fonctionnalités (score ICE). Utile lors des revues hebdomadaires, des choix entre fonctionnalités, des lancements, ou pour transformer une idée vague en brief produit. L'output est un document exploitable avec des recommandations concrètes, et s'intègre avec d'autres compétences comme `/browser-qa` ou `product-capability` pour passer à l'étape suivante.

Compatible avec✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/product-lens

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Product Lens — Réfléchissez avant de construire

Cette voie s'occupe du diagnostic produit, pas de la rédaction de spécifications prêtes pour l'implémentation.

Si l'utilisateur a besoin d'un artefact durable de type PRD à SRS ou de contrat de capacité, confiez à product-capability.

Quand l'utiliser

  • Avant de commencer toute fonctionnalité — valider le « pourquoi »
  • Revue produit hebdomadaire — construisons-nous la bonne chose ?
  • Lorsqu'on est bloqué entre plusieurs fonctionnalités
  • Avant un lancement — vérifier le parcours utilisateur
  • Lorsqu'on convertit une idée vague en brief produit avant le début de la planification technique

Comment ça marche

Mode 1 : Diagnostic produit

Comme les heures de bureau YC mais automatisé. Pose les questions difficiles :

1. À qui est-ce destiné ? (personne spécifique, pas « développeurs »)
2. Quel est le problème ? (quantifier : à quelle fréquence, à quel point, que font-ils aujourd'hui ?)
3. Pourquoi maintenant ? (qu'est-ce qui a changé qui rend ceci possible/nécessaire ?)
4. Quelle est la version 10 étoiles ? (si l'argent/le temps étaient illimités)
5. Quel est le MVP ? (la plus petite chose qui prouve la thèse)
6. Quel est l'anti-objectif ? (qu'est-ce que vous NE construisez PAS explicitement ?)
7. Comment savez-vous que ça marche ? (métrique, pas vibes)

Sortie : un fichier PRODUCT-BRIEF.md avec les réponses, les risques et une recommandation go/no-go.

Si le résultat est « oui, construisez ceci », la voie suivante est product-capability, pas plus de théâtre de fondateur.

Mode 2 : Revue fondateur

Révise votre projet actuel avec un regard de fondateur :

1. Lire README, CLAUDE.md, package.json, les commits récents
2. Inférer : qu'est-ce que cela essaie d'être ?
3. Noter : signaux d'adéquation produit-marché (0-10)
   - Tendance de croissance d'utilisation
   - Indicateurs de rétention (contributeurs récurrents, utilisateurs de retour)
   - Signaux de revenu (page de tarification, code de facturation, intégration Stripe)
   - Fossé concurrentiel (qu'est-ce qui est dur à copier ?)
4. Identifier : la seule chose qui multiplierait par 10 ce projet
5. Signaler : les choses que vous construisez qui n'ont pas d'importance

Mode 3 : Audit du parcours utilisateur

Cartographie l'expérience utilisateur réelle :

1. Clonez/installez le produit en tant que nouvel utilisateur
2. Documentez chaque point de friction (étapes confuses, erreurs, docs manquantes)
3. Chronométrez chaque étape
4. Comparez avec l'intégration des concurrents
5. Notez : le temps pour obtenir de la valeur (combien de temps jusqu'à ce que l'utilisateur obtienne sa première victoire ?)
6. Recommandez : les 3 principales corrections pour l'intégration

Mode 4 : Priorisation des fonctionnalités

Quand vous avez 10 idées et devez en choisir 2 :

1. Listez toutes les fonctionnalités candidates
2. Notez chacune sur : impact (1-5) × confiance (1-5) ÷ effort (1-5)
3. Classez par score ICE
4. Appliquez les contraintes : trésorerie, taille de l'équipe, dépendances
5. Sortie : feuille de route priorisée avec justification

Sortie

Tous les modes produisent des documents exploitables, pas des essais. Chaque recommandation a une étape suivante spécifique.

Intégration

Associer avec :

  • /browser-qa pour vérifier les résultats de l'audit du parcours utilisateur
  • /design-system audit pour l'évaluation de la finition visuelle
  • /canary-watch pour la surveillance post-lancement
  • product-capability lorsque le brief produit doit devenir un plan de capacité prêt pour l'implémentation

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/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

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.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

Skills associés