Compétence interactive de Product Owner pour la collecte, l'analyse et la génération de PRD. Se déclenche lorsque les utilisateurs demandent des exigences produit, des spécifications fonctionnelles, la création de PRD ou ont besoin d'aide pour comprendre et documenter les exigences projet. Utilise un score de qualité et un dialogue itératif pour garantir des exigences complètes avant de générer des documents PRD professionnels.
Cette compétence transforme votre agent IA en Product Owner virtuel, capable de guider la collecte et l'analyse des exigences produit via un dialogue structuré. Elle est idéale pour les développeurs, chefs de produit et équipes Agile utilisant des agents comme Claude Code, Cursor ou Codex. La compétence fonctionne en posant des questions ciblées et en évaluant la qualité des réponses avec un système de score, ce qui garantit que les exigences sont complètes et bien formulées avant de générer un document PRD (Product Requirements Document) professionnel. Elle supporte les itérations pour affiner les spécifications et peut s'intégrer à des workflows de développement logiciel. L'utilisateur n'a qu'à exprimer un besoin comme « J'ai besoin d'un PRD pour une nouvelle fonctionnalité » pour déclencher le processus.
npx skills add https://github.com/cexll/myclaude/tree/main/skills/product-requirementsInstalled? Explore more Recherche et analyse de données skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
Compétence interactive de Product Owner pour la collecte, l'analyse et la génération de PRD. Se déclenche lorsque les utilisateurs demandent des exigences produit, des spécifications fonctionnelles, la création de PRD ou ont besoin d'aide pour comprendre et documenter les exigences projet. Utilise un score de qualité et un dialogue itératif pour garantir des exigences complètes avant de générer des documents PRD professionnels.
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USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.