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Product Lens

Utilisez cette compétence pour valider le « pourquoi » avant de construire une fonctionnalité.

Qu'est-ce que Product Lens ?

Product Lens est un outil de diagnostic produit qui permet de valider les décisions avant de commencer le développement. Il fonctionne selon quatre modes : diagnostic produit (comme des permanences de YC automatisées), revue fondateur (évaluation des signaux d'adéquation produit-marché), audit du parcours utilisateur (analyse de l'expérience réelle d'un nouvel utilisateur) et priorisation des fonctionnalités (classement ICE avec contraintes). Chaque mode produit des documents actionnables (comme des PRODUCT-BRIEF.md) avec des recommandations claires. La compétence s'intègre avec d'autres outils (/browser-qa, /design-system audit, /canary-watch, product-capability) pour un flux de travail complet. Elle est utile avant toute fonctionnalité, lors des revues hebdomadaires, avant un lancement, ou quand il faut passer d'une idée vague à un brief produit.

Compatible avec✓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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Documentation

Product Lens — Réfléchissez avant de construire

Cette compétence gère le diagnostic produit, pas la rédaction de spécifications prêtes à l'implémentation.

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

Quand l'utiliser

  • Avant de démarrer toute fonctionnalité — validez le « pourquoi »
  • Revue produit hebdomadaire — construisons-nous la bonne chose ?
  • Quand vous êtes bloqué entre plusieurs fonctionnalités
  • Avant un lancement — vérification de l'expérience utilisateur
  • Quand vous transformez une idée vague en brief produit avant la planification technique

Comment ça fonctionne

Mode 1 : Diagnostic produit

Comme des permanences de YC mais automatisé. Pose les questions difficiles :

1. À qui cela s'adresse-t-il ? (personne spécifique, pas « développeurs »)
2. Quel est le problème ? (quantifiez : à quelle fréquence, à quel point, que font-ils aujourd'hui ?)
3. Pourquoi maintenant ? (qu'est-ce qui a changé pour rendre cela possible/nécessaire ?)
4. Quelle est la version 10 étoiles ? (si l'argent/temps étaient illimités)
5. Quel est le MVP ? (la plus petite chose qui prouve la thèse)
6. Quel est l'anti-objectif ? (que ne construisez-vous PAS explicitement ?)
7. Comment savez-vous que ça marche ? (métrique, pas des impressions)

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

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

Mode 2 : Revue fondateur

Examine votre projet actuel à travers le prisme d'un fondateur :

1. Lisez README, CLAUDE.md, package.json, les commits récents
2. Inférez : qu'est-ce que cela essaie d'être ?
3. Notez : signaux d'adéquation produit-marché (0-10)
   - Trajectoire de croissance d'utilisation
   - Indicateurs de rétention (contributeurs récurrents, utilisateurs qui reviennent)
   - Signaux de revenus (page de tarification, code de facturation, intégration Stripe)
   - Fossé concurrentiel (qu'est-ce qui est difficile à copier ?)
4. Identifiez : la chose qui décuplerait ce projet
5. Signalez : 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, documentation manquante)
3. Chronométrez chaque étape
4. Comparez avec l'intégration des concurrents
5. Notez : temps avant valeur (combien de temps avant que l'utilisateur obtienne sa première réussite ?)
6. Recommandez : les 3 correctifs prioritaires 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 : runway, taille de l'équipe, dépendances
5. Sortie : feuille de route priorisée avec justification

Sortie

Tous les modes produisent des documents actionnables, pas des dissertations. Chaque recommandation comporte une étape suivante spécifique.

Intégration

Associez avec :

  • /browser-qa pour vérifier les conclusions de l'audit du parcours utilisateur
  • /design-system audit pour une évaluation du polish visuel
  • /canary-watch pour la surveillance post-lancement
  • product-capability quand 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/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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