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product-lens

出荷前に製品のアイデアを検証し、プロダクト診断、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実施します。

product-lens とは?

このスキルは、実装仕様の作成ではなく「プロダクト診断」に焦点を当てています。新しい機能を開始する前の「なぜ」を検証したり、週次のプロダクトレビュー、機能選択の迷い、ローンチ前のユーザージャーニーの健全性チェック、漠然としたアイデアをエンジニアリング計画前にプロダクトブリーフに変換する場合に使用します。4つのモード(プロダクト診断、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)を備え、各モードは具体的な質問や分析ステップを提供します。出力は `PRODUCT-BRIEF.md` などの実用的なドキュメントで、すべての推奨事項に具体的な次のステップが含まれます。`/browser-qa`、`/design-system audit`、`/canary-watch`、`product-capability` などの他のスキルと連携して使用できます。

対応✓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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ドキュメント

Product Lens — 構築前の思考

このレーンは、実装可能な仕様書作成ではなく、プロダクト診断を担当します。

ユーザーが永続的なPRD-to-SRSや機能契約アーティファクトを必要とする場合は、product-capability に引き継いでください。

使用するタイミング

  • 任意の機能を開始する前 — 「なぜ」を検証する
  • 週次プロダクトレビュー — 正しいものを作っているか?
  • 機能の選択に迷っているとき
  • ローンチ前 — ユーザージャーニーの健全性チェック
  • 漠然としたアイデアを、エンジニアリング計画開始前にプロダクトブリーフに変換するとき

動作方法

モード1: プロダクト診断

まるでYCのオフィスアワーを自動化したかのようです。厳しい質問を投げかけます:

1. これは誰のためのものか? (具体的な人物、「開発者」ではなく)
2. 痛点は何か? (定量化: 頻度、深刻度、現在の対処方法は?)
3. なぜ今なのか? (これを可能/必要にした変化は何か?)
4. 10つ星バージョンは? (お金や時間が無限なら)
5. MVPは? (仮説を証明する最小のもの)
6. アンチゴールは? (明確に構築しないものは何か?)
7. どうやって成功を判断するか? (指標、雰囲気ではない)

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

結果が「はい、これを構築する」の場合、次のレーンは product-capability であり、創業者劇場ではありません。

モード2: 創業者レビュー

創業者の視点で現在のプロジェクトをレビューします:

1. README、CLAUDE.md、package.json、最近のコミットを読む
2. 推測: 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)
   - 利用成長の軌跡
   - リテンション指標 (再現性のある貢献者、リピーターユーザー)
   - 収益シグナル (価格ページ、請求コード、Stripe統合)
   - 競争上の堀 (コピーが難しいものは?)
4. 特定: これを10倍にする唯一の要素
5. フラグ: 構築しているが重要ではないもの

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. すべての摩擦点を文書化する (混乱するステップ、エラー、不足しているドキュメント)
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 (ユーザーが最初の成功体験を得るまでの時間)
6. 推奨: オンボーディングの改善点トップ3

モード4: 機能優先順位付け

10のアイデアがあって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アップする
2. 各機能をスコアリング: インパクト (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: ランウェイ、チームサイズ、依存関係
5. 出力: 優先順位付けされたロードマップとその根拠

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具体的な次のステップが含まれています。

統合

以下のもの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 — 視覚的な洗練度の評価
  • /canary-watch — ローンチ後の監視
  • product-capability — プロダクトブリーフを実装可能な機能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/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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