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101-skills/superpowers

Création de personas client fondée sur la recherche, avec données marché et génération d'avatars. Couvre les données démographiques, psychographiques, les jobs-to-be-done, la cartographie du parcours et les anti-personas.

Qu'est-ce que superpowers ?

Cette compétence automatisée permet aux développeurs et professionnels du marketing de créer des personas client robustes et fondés sur des données, en utilisant l'interface en ligne de commande (CLI) `belt` de [inference.sh](https://inference.sh). Elle guide l'utilisateur à travers huit étapes structurées, de la recherche initiale via des assistants de recherche comme Tavily et Exa, à la génération d'avatars réalistes avec des modèles d'IA générative d'images (Flux Dev LoRA). L'outil produit un template de persona complet incluant démographie, psychographie, objectifs, points de douleur, canaux et déclencheurs d'achat. Une fonctionnalité clé est la création d'anti-personas, qui aide à identifier les clients que l'on ne sert pas, évitant ainsi des efforts inutiles. La compétence supporte également la validation des personas via des méthodes comme les entretiens clients et l'analyse de données. Elle est conçue pour les plateformes CLI (`belt`), avec une forte emphase sur la quantification des informations et l'évitement des suppositions non fondées.

Compatible avec~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/101-skills/superpowers/tree/HEAD/guides/product/customer-persona

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Documentation

Installer la compétence CLI belt : npx skills add belt-sh/cli

Persona Client

Créez des personas client étayés par des données, avec recherche et visuels, via l'interface CLI inference.sh.

Démarrage rapide

Nécessite l'interface CLI inference.sh (belt). Instructions d'installation

belt login

# Recherchez votre marché cible
belt app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "SaaS product manager demographics pain points 2024 survey"
}'

# Générez un avatar de persona
belt app run falai/flux-dev-lora --input '{
  "prompt": "professional headshot photograph of a 35-year-old woman, product manager, friendly confident expression, modern office background, natural lighting, business casual attire, realistic portrait",
  "width": 1024,
  "height": 1024
}'

Modèle de Persona

┌──────────────────────────────────────────────────────┐
│  [Photo d'avatar]                                    │
│                                                      │
│  SARAH CHEN, 34                                      │
│  Chef de produit dans une startup SaaS en Série B    │
│                                                      │
│  "Je passe plus de temps à faire des rapports qu'à    │
│   prendre des décisions."                            │
│                                                      │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│  DONNÉES DÉMOGRAPHIQUES │  DONNÉES PSYCHOGRAPHIQUES │
│  Âge : 30-38            │  Valeurs : efficacité, données│
│  Revenu : 120-160 000 $ │  Personnalité : analytique,  │
│  Formation : BS/MBA     │    organisée, collaborative  │
│  Lieu : zones urbaines US│  Centres d'intérêt :        │
│  Poste : Product/PM      │    productivité, leadership,│
│                          │    outils IA                │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│  OBJECTIFS               │  POINTS DE DOULEUR          │
│  • Livrer des           │  • Trop de réunions          │
│    fonctionnalités plus  │  • Rapports manuels         │
│    rapidement            │    (15 h/semaine)           │
│  • Décisions fondées     │  • Alignement des parties   │
│    sur les données       │    prenantes lent           │
│  • Alignement d'équipe   │  • Prolifération d'outils   │
│  • Évolution vers un     │    (8+ applications)        │
│    poste de Directeur    │  • Pas de source unique de  │
│                          │    vérité                   │
├──────────────────────────────────────────────────────┤
│  CANAUX                  │  DÉCLENCHEURS D'ACHAT       │
│  • LinkedIn (quotidien)  │  • Recommandation de pair  │
│  • Product Hunt          │  • Expérience d'essai      │
│  • Podcasts (trajet)     │    gratuit                 │
│  • Newsletter de Lenny   │  • Intégration avec Jira   │
│  • Twitter/X             │  • Tarification équipe     │
│                          │  • Calculateur de ROI      │
└──────────────────────────────────────────────────────┘

Construire un Persona Étape par Étape

Étape 1 : Recherche

Commencez par les données, pas par les suppositions.

# Démographie du marché
belt app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "product manager salary demographics 2024 survey report"
}'

# Points de douleur et défis
belt app run exa/search --input '{
  "query": "biggest challenges facing product managers SaaS companies"
}'

# Modèles d'utilisation d'outils
belt app run tavily/search-assistant --input '{
  "query": "most popular tools product managers use 2024 survey"
}'

# Habitudes de consommation de contenu
belt app run exa/answer --input '{
  "question": "Where do product managers get their industry news and professional development?"
}'

Étape 2 : Données Démographiques

Utilisez des fourchettes, pas des valeurs exactes. Les personas représentent un segment, pas une personne unique.

ChampFormatExemple
Tranche d'âgeX-Y30-38
Tranche de revenuX$-Y$120 000 $-160 000 $
FormationDiplômes courantsBS Informatique, MBA
LieuRégion/typeZones urbaines US, grands pôles tech
Titre de posteNiveau de rôlePM Senior, Product Lead
Taille d'entrepriseFourchette50-500 employés
Secteur d'activitéIndustrieB2B SaaS

Étape 3 : Données Psychographiques

Ce qu'ils pensent, valorisent et croient.

CatégorieQuestions à répondre
ValeursQu'est-ce qui compte le plus pour eux professionnellement ?
AttitudesQue pensent-ils de la direction de leur industrie ?
MotivationsQu'est-ce qui les pousse au travail ?
PersonnalitéAnalytique vs intuitif ? Leader vs collaborateur ?
Centres d'intérêtQue lisent/regardent/écoutent-ils professionnellement ?
Mode de viePréférence d'équilibre travail-vie personnelle ? Télétravail/hybride/présentiel ?

Étape 4 : Objectifs

Ce qu'ils essaient d'atteindre (à la fois professionnellement et personnellement).

Professionnel :
- Livrer des fonctionnalités plus rapidement avec moins de réunions
- Prendre des décisions fondées sur les données (pas sur l'intuition)
- Être promu Directeur Produit d'ici 2 ans
- Constituer une équipe produit plus autonome

Personnel :
- Quitter le travail plus souvent avant 18h
- Être perçu comme un leader stratégique, pas un gestionnaire de tickets
- Rester à jour sur les tendances du secteur sans surcharge d'informations

Étape 5 : Points de Douleur

Quantifiez autant que possible. Un point de douleur vague = un persona vague.

❌ "A des difficultés avec les rapports"
✅ "Passe 15 heures par semaine à créer des rapports manuels pour 4 parties prenantes différentes"

❌ "Trop d'outils"
✅ "Utilise 8 outils différents quotidiennement (Jira, Slack, Notion, Figma, Analytics, Sheets, Docs, Email) sans vue unifiée"

❌ "Les réunions sont un problème"
✅ "A en moyenne 6 heures de réunions par jour, ne laissant que 2 heures pour le travail en profondeur"

Étape 6 : Jobs-to-be-Done (JTBD)

Trois types de jobs :

Type de JobDescriptionExemple
FonctionnelLa tâche à accomplir"Prioriser le backlog produit en fonction des données d'impact client"
ÉmotionnelComment ils veulent se sentir"Se sentir confiant en présentant à l'équipe de direction"
SocialComment ils veulent être perçus"Être vu comme la personne qui prend des décisions fondées sur les données"

Étape 7 : Processus d'Achat

ÉtapeComportement
Prise de conscienceLit des articles de blog, voit des recommandations de pairs sur LinkedIn
ConsidérationCompare 3-4 outils, lit des avis G2/Capterra, demande dans les communautés Slack
DécisionDemande une démo, a besoin de l'approbation IT/sécurité, évalue la tarification équipe
InfluenceursResponsable technique, VP Produit, CFO (pour le budget)
Objections"Mon équipe va-t-elle vraiment l'adopter ?", "Est-ce que ça s'intègre avec Jira ?"
Événement déclencheurNouveau trimestre avec des objectifs agressifs, nouveau VP exigeant de meilleurs rapports

Étape 8 : Générer un Avatar

# Faire correspondre les données démographiques : âge, sexe, origine ethnique, contexte professionnel
belt app run falai/flux-dev-lora --input '{
  "prompt": "professional headshot photograph of a 34-year-old Asian American woman, product manager, warm confident smile, modern tech office background, natural lighting, wearing smart casual blouse, realistic portrait photography, sharp focus",
  "width": 1024,
  "height": 1024
}'

Conseils pour l'avatar :

  • Faites correspondre la tranche d'âge, la représentation ethnique et le contexte professionnel
  • Utilisez "professional headshot photograph" pour des résultats réalistes
  • Expression amicale et accessible (pas rigide comme une photo de stock)
  • L'arrière-plan suggère leur environnement de travail
  • Tenue professionnelle décontractée ou adaptée à l'industrie

L'Anti-Persona

Tout aussi important : qui N'EST PAS votre client.

ANTI-PERSONA : "Earl l'Entreprise"
- CTO dans une entreprise de 5000+ personnes
- Nécessite SOC 2, HIPAA, déploiement sur site
- Cycles d'approvisionnement de 18 mois
- Veut un onboarding personnalisé et un CSM dédié
- POURQUOI PAS : Notre produit est un SaaS en libre-service pour PME/marché intermédiaire.
  Les besoins de l'entreprise nécessiteraient 2+ ans d'investissement produit.

Les anti-personas évitent de gaspiller des efforts sur des clients que vous ne pouvez pas servir.

Personas Multiples

La plupart des produits ont 2 à 4 personas. Plus de 4 = trop pour bien servir.

PrioritéPersonaRôle
PrincipalL'utilisateur et acheteur principalCelui pour qui vous optimisez
SecondaireInfluence la décision d'achatQui vous devez convaincre
TertiaireUtilise le produit occasionnellementQue vous soutenez, sans cibler

Validation

Les personas basés sur des suppositions sont de la fiction. Validez avec :

MéthodeCe que vous apprenez
Entretiens clients (5-10)Langage réel, vrais points de douleur
Analyse des tickets de supportProblèmes réels, pas supposés
Données d'analyseComportement réel, pas déclaré
Sondage (50+ réponses)Modèles quantifiés entre segments
Enregistrements d'appels commerciauxObjections, déclencheurs d'achat, langage

Erreurs Courantes

ErreurProblèmeCorrection
Basé sur des suppositionsFiction, pas de rechercheCommencez par les données
Trop de personas (6+)Impossible de bien servir tout le mondeMax 3-4
Points de douleur vaguesPas actionnableQuantifiez tout
Démographie uniquementManque motivations et comportementAjoutez données psychographiques, JTBD
Jamais mis à jourDevient obsolèteRévisez trimestriellement
Pas d'anti-personaEfforts gaspillés sur mauvais clientsDéfinissez pour qui vous n'êtes PAS
Un seul persona pour toutDifférents utilisateurs ont différents besoinsPrincipal/secondaire/tertiaire

Compétences Connexes

npx skills add inference-sh/skills@web-search
npx skills add inference-sh/skills@ai-image-generation
npx skills add inference-sh/skills@prompt-engineering

Parcourir toutes les applications : belt app list

Individual skills in this repo

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

101-skills/superpowers

Build automated AI workflows combining multiple models and services. Patterns: batch processing, scheduled tasks, event-driven pipelines, agent loops. Tools: inference.sh CLI, bash scripting, Python SDK, webhook integration. Use for: content automation, data processing, monitoring, scheduled generation. Triggers: ai automation, workflow automation, batch processing, ai pipeline, automated content, scheduled ai, ai cron, ai batch job, automated generation, ai workflow, content at scale, automation script, ai orchestration

101-skills/superpowers

Build multi-step AI content creation pipelines combining image, video, audio, and text. Workflow examples: generate image -> animate -> add voiceover -> merge with music. Tools: FLUX, Veo, Kokoro TTS, OmniHuman, media merger, upscaling. Use for: YouTube videos, social media content, marketing materials, automated content. Triggers: content pipeline, ai workflow, content creation, multi-step ai, content automation, ai video workflow, generate and edit, ai content factory, automated content creation, ai production pipeline, media pipeline, content at scale

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Create AI-powered podcasts with text-to-speech, music, and audio editing. Tools: Kokoro TTS, DIA TTS, Chatterbox, AI music generation, media merger. Capabilities: multi-voice conversations, background music, intro/outro, full episodes. Use for: podcast production, audiobooks, voice content, audio newsletters. Triggers: podcast, ai podcast, text to speech podcast, audio content, voice over, ai audiobook, multi voice, conversation ai, notebooklm alternative, audio generation, podcast automation, ai narrator, voice content, audio newsletter, podcast maker

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Generate multi-person talking head podcast videos from scratch using AI — character creation, TTS, avatar animation, and video stitching. Use when the user wants to create a podcast, talking head video, or multi-speaker conversation video.

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Content atomization — turn one piece of content into many formats. Covers blog-to-thread, blog-to-carousel, podcast-to-blog, video-to-quotes, and more. Use for: content marketing, social media, multi-platform distribution, content strategy. Triggers: content repurposing, repurpose content, content atomization, content recycling, one to many content, multi platform content, cross post, adapt content, reformat content, blog to thread, blog to video, podcast to blog, content multiplication

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App Store and Google Play screenshot creation with exact platform specs. Covers iOS/Android dimensions, gallery ordering, device mockups, and preview videos. Use for: app store optimization, ASO, app screenshots, app preview, play store listing. Triggers: app store screenshots, aso, app store optimization, play store screenshots, app preview, app listing, ios screenshots, android screenshots, app store images, app mockup, device mockup, app gallery, store listing

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Book cover design with genre-specific conventions, typography rules, and AI image generation. Covers fiction and non-fiction genres, sizing, thumbnail testing, and iteration workflows. Use for: self-publishing, ebook covers, print covers, audiobook covers, cover mockups. Triggers: book cover, cover design, ebook cover, book art, novel cover, self publishing cover, kindle cover, audiobook cover, book jacket, cover illustration, fiction cover, nonfiction cover

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Character consistency across AI-generated images with reference sheets and LoRA techniques. Covers turnaround views, expression sheets, color palettes, and style consistency tricks. Use for: character design, game art, illustration, animation, comics, visual novels. Triggers: character design, character sheet, character consistency, character reference, turnaround sheet, expression sheet, character art, consistent character, character concept, reference sheet, character creation, oc design, character bible

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Data visualization with chart selection, color theory, and annotation best practices. Covers chart types (bar, line, scatter, heatmap), axes rules, and storytelling with data. Use for: charts, graphs, dashboards, reports, presentations, infographics, data stories. Triggers: data visualization, chart, graph, data chart, bar chart, line chart, scatter plot, data viz, visualization, dashboard chart, infographic data, data presentation, chart design, plot, heatmap, pie chart alternative

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Email marketing design with layout patterns, subject line formulas, and deliverability rules. Covers welcome sequences, promotional emails, transactional templates, and mobile optimization. Use for: email marketing, newsletter design, drip campaigns, email templates, transactional emails. Triggers: email design, email template, email marketing, newsletter design, email layout, email campaign, drip campaign, welcome email, promotional email, transactional email, email subject line, email header image, email banner

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Landing page conversion optimization with layout rules, hero section design, and CTA psychology. Covers above-the-fold formula, social proof placement, mobile design, and F-pattern reading. Use for: startup landing pages, product pages, SaaS marketing, conversion optimization. Triggers: landing page, hero section, above the fold, conversion optimization, landing page design, cta button, hero image, landing page layout, saas landing page, product page design, conversion rate, landing page best practices

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Logo design principles and AI image generation best practices for creating logos. Covers logo types, prompting techniques, scalability rules, and iteration workflows. Use for: brand identity, startup logos, app icons, favicons, logo concepts. Triggers: logo design, create logo, brand logo, logo generation, ai logo, logo maker, icon design, brand mark, logo concept, startup logo, app icon logo

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Open Graph and social sharing image design with platform specs, text placement, and branding. Covers OG meta tags, Twitter cards, LinkedIn previews, and dynamic generation. Use for: social sharing images, blog thumbnails, link previews, social cards. Triggers: og image, open graph, social sharing image, twitter card, social card, link preview image, og meta, sharing preview, social thumbnail, meta image, og:image, twitter:image, linkedin preview

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Investor pitch deck structure with slide-by-slide framework, visual design rules, and data presentation. Covers the 12-slide framework, chart types, team slides, and common investor turn-offs. Use for: fundraising decks, investor presentations, startup pitch, demo day, grant proposals. Triggers: pitch deck, investor deck, startup pitch, fundraising deck, demo day, pitch presentation, investor presentation, seed deck, series a deck, pitch slides, startup presentation, vc pitch, investor meeting

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YouTube thumbnail design with specific dimensions, contrast rules, and mobile preview optimization. Covers safe zones, text placement, face expression psychology, and A/B testing. Use for: YouTube thumbnails, video cover images, click-through optimization. Triggers: youtube thumbnail, thumbnail design, video thumbnail, click through rate, ctr optimization, youtube cover, video cover image, thumbnail maker, thumbnail tips, youtube design, video preview image

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Generate professional AI product photography and commercial images. Models: FLUX, Imagen 3, Grok, Seedream for product shots, lifestyle images, mockups. Capabilities: studio lighting, lifestyle scenes, packaging, e-commerce photos. Use for: e-commerce, Amazon listings, Shopify, marketing, advertising, mockups. Triggers: product photography, product shot, commercial photography, e-commerce images, amazon product photo, shopify images, product mockup, studio product shot, lifestyle product image, advertising photo, packshot, product render, product image ai

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AI product photography with studio lighting, lifestyle shots, and packshot conventions. Covers angles, backgrounds, shadow types, hero shots, and e-commerce image requirements. Use for: product photos, e-commerce images, Amazon listings, packshots, lifestyle photography. Triggers: product photography, product photo, packshot, e-commerce photography, product shot, product image, studio photography, lifestyle product, amazon product photo, product listing image, hero shot, product mockup, commercial photography

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Structured competitive analysis with feature matrices, SWOT, positioning maps, and UX review. Covers research frameworks, pricing comparison, review mining, and visual deliverables. Use for: market research, competitive intelligence, investor decks, product strategy, sales enablement. Triggers: competitor analysis, competitive analysis, competitor teardown, market research, competitive intelligence, swot analysis, competitor comparison, market landscape, competitor review, competitive landscape, feature comparison, market positioning

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Product changelog and release notes that users actually read. Covers categorization, user-facing language, visuals, and distribution. Use for: release notes, changelogs, product updates, feature announcements, versioning. Triggers: changelog, release notes, product update, version notes, what's new, feature announcement, product changelog, update log, release announcement, version release, product release, ship notes

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Reset your own trajectory when you're stuck, looping, or demoralized — read these affirmations, then re-ground and take one clean step. Use when: you've tried the same fix 3+ times, you're deep in a refactor and lost the thread, debugging is going in circles, you've made several mistakes in a row, you're apologizing repeatedly, the user is frustrated, you feel like you're not being helpful, or you notice dread instead of curiosity. Triggers: stuck, going in circles, looping, thrashing, same error again, I keep failing, lost the thread, nothing is working, repeated mistakes. Not topic-specific — this is for the state you're in, not the problem you're on.

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