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product-lens

このスキルは、機能の検証と製品診断を行います。

product-lens とは?

Product Lens は、開発前に製品の「なぜ」を検証するためのスキルです。主に4つのモード(製品診断、創業者レビュー、ユーザージャーニー監査、機能優先順位付け)を提供し、それぞれが具体的な質問と評価フレームワークに基づいて意思決定を支援します。YCのオフィスアワーのように、ターゲットユーザー、課題、タイミング、MVP、アンチゴール、成功指標などを問い、PRODUCT-BRIEF.md としてアウトプットします。このスキルは、PRDやSRSなどの実装可能な仕様書を作成する product-capability スキルと連携することを前提としており、製品診断後に実装計画にスムーズに移行できます。また、/browser-qa や /design-system audit などの他のスキルと組み合わせて、ユーザー体験の検証やビジュアルの評価、リリース後の監視までカバーできます。

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

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ドキュメント

Product Lens — 作る前に考えよう

このレーンは製品診断を担当し、実装可能な仕様書の作成は担当しません。

ユーザーが耐久性のあるPRD-to-SRSまたは能力契約アーティファクトを必要とする場合は、product-capability にハンドオフします。

いつ使うか

  • 機能を開始する前に — 「なぜ」を検証する
  • 週次製品レビュー — 正しいものを作っているか?
  • 機能の選択に行き詰まったとき
  • ローンチ前に — ユーザージャーニーを健全性チェックする
  • 漠然としたアイデアをプロダクト概要に変換し、エンジニアリング計画を開始する前に

仕組み

モード1: 製品診断

YCのオフィスアワーの自動化版。厳しい質問をします:

1. これは誰向けか?(具体的な人物、「開発者」ではなく)
2. 痛みは何か?(定量化:頻度、深刻さ、現在の対処法)
3. なぜ今か?(何が変わってこれが可能/必要になったか?)
4. 10つ星バージョンは?(お金と時間が無限なら)
5. MVPは?(仮説を証明する最小のもの)
6. アンチゴールは?(明示的に作らないものは?)
7. どうやって成功を判断するか?(指標、気分ではない)

出力:PRODUCT-BRIEF.md(回答、リスク、Go/No-Goの推奨事項を含む)

結果が「はい、これを構築する」であれば、次のレーンは product-capability であり、起業家ごっこはここで終了です。

モード2: 創業者レビュー

現在のプロジェクトを創業者の視点でレビューします:

1. README、CLAUDE.md、package.json、最近のコミットを読む
2. 推測する:これは何を目指しているのか?
3. スコアリング:プロダクトマーケットフィットのシグナル(0-10)
   - 使用状況の成長軌道
   - 定着率の指標(リピートコントリビューター、リターンユーザー)
   - 収益のシグナル(価格ページ、課金コード、Stripe連携)
   - 競争上の堀(コピーするのが難しいものは?)
4. 特定する:これを10倍にする唯一のこと
5. フラグを立てる:重要ではないものを構築している

モード3: ユーザージャーニー監査

実際のユーザー体験をマッピングします:

1. 新規ユーザーとして製品をクローン/インストールする
2. すべての摩擦点を記録する(混乱する手順、エラー、ドキュメント不足)
3. 各ステップの時間を計測する
4. 競合のオンボーディングと比較する
5. スコアリング:タイム・トゥ・バリュー(ユーザーが最初の勝利を得るまでの時間)
6. 推奨:オンボーディングの改善トップ3

モード4: 機能優先順位付け

10のアイデアがあり、2つを選ぶ必要がある場合:

1. すべての候補機能をリストする
2. それぞれをスコアリング:影響(1-5) × 確信度(1-5) ÷ 工数(1-5)
3. ICEスコアでランク付けする
4. 制約を適用する:ランウェイ、チームサイズ、依存関係
5. 出力:優先順位付きロードマップ(根拠付き)

出力

すべてのモードは、エッセイではなく実用的なドキュメントを出力します。すべての推奨事項には具体的な次のステップがあります。

連携

以下と組み合わせて使用します:

  • /browser-qa:ユーザージャーニー監査の結果を検証する
  • /design-system audit:ビジュアルの磨き上げ評価のため
  • /canary-watch:リリース後の監視のため
  • product-capability:製品概要を実装可能な能力計画に変換する必要がある場合

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.

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