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product-lens

제품 구축 전에 타당성을 검증하는 스킬입니다. 왜 이 기능을 만들어야 하는지, 지금이 적기인지, 진정한 문제는 무엇인지 진단합니다.

product-lens란 무엇인가요?

이 스킬은 제품 진단(User validation), 창업자 리뷰(Founder Review), 사용자 여정 감사(User Journey Audit), 기능 우선순위 지정(Feature Prioritization) 등 네 가지 모드를 통해 아이디어를 실행 가능한 결과물로 전환합니다. YC 오피스 아워 스타일의 진단 질문을 자동화하고, README와 커밋 로그를 분석하여 PMF 신호를 점수화하며, 실제 신규 사용자처럼 제품을 설치해 마찰점을 측정합니다. ICE(Impact-Confidence-Effort) 점수로 기능 우선순위를 매기고, 모든 모드는 구체적인 다음 단계가 포함된 실행 문서(예: PRODUCT-BRIEF.md)를 출력합니다. Claude Code, Cursor, Codex, Cline 등에서 사용할 수 있으며, /browser-qa, /design-system audit, /canary-watch 등 다른 스킬과 연계하여 전체 제품 수명주기를 지원합니다.

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

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문서

Product Lens — 구축하기 전에 생각하세요

이 레인은 제품 진단을 담당하며, 구현 준비가 된 명세서 작성은 담당하지 않습니다.

사용자가 지속 가능한 PRD-to-SRS 또는 기능 계약 산출물을 필요로 한다면 product-capability로 넘기세요.

사용 시기

  • 기능 개발을 시작하기 전 — "왜"를 검증할 때
  • 주간 제품 리뷰 — 올바른 것을 만들고 있는가?
  • 기능 선택 사이에서 막혔을 때
  • 출시 전 — 사용자 여정을 점검할 때
  • 막연한 아이디어를 엔지니어링 계획 전에 제품 브리프로 전환할 때

작동 방식

모드 1: 제품 진단

YC 오피스 아워를 자동화한 버전입니다. 어려운 질문을 던집니다:

1. 이 제품의 대상은 누구인가? (구체적인 사람, "개발자"가 아닌)
2. 무엇이 고통인가? (정량화: 얼마나 자주, 얼마나 심각한가, 지금은 어떻게 해결하는가?)
3. 왜 지금인가? (무엇이 바뀌어서 이것이 가능/필요해졌는가?)
4. 10점 만점 버전은 무엇인가? (돈과 시간이 무제한이라면)
5. MVP는 무엇인가? (가설을 증명할 최소한의 것)
6. 반대 목표는 무엇인가? (명시적으로 구축하지 않을 것은?)
7. 어떻게 작동하는지 알 수 있는가? (지표여야 하며, 감이 아니어야 함)

출력: PRODUCT-BRIEF.md — 답변, 위험, 그리고 go/no-go 권장 사항 포함.

결과가 "예, 구축하세요"라면, 다음 레인은 product-capability이며, 추가 창업자 연극은 없습니다.

모드 2: 창업자 리뷰

창업자 관점에서 현재 프로젝트를 검토합니다:

1. README, CLAUDE.md, package.json, 최근 커밋 읽기
2. 추론: 이것이 무엇이 되려고 하는가?
3. 점수: 제품-시장 적합 신호 (0-10)
   - 사용량 성장 추세
   - 유지 지표 (반복 기여자, 재방문 사용자)
   - 수익 신호 (가격 페이지, 결제 코드, Stripe 통합)
   - 경쟁적 해자 (복사하기 어려운 것은?)
4. 식별: 이것을 10배 성장시킬 한 가지
5. 플래그: 구축 중인 중요하지 않은 것들

모드 3: 사용자 여정 감사

실제 사용자 경험을 매핑합니다:

1. 신규 사용자로서 제품을 클론/설치
2. 모든 마찰점 기록 (혼란스러운 단계, 오류, 누락된 문서)
3. 각 단계 시간 측정
4. 경쟁사 온보딩과 비교
5. 점수: time-to-value (사용자가 첫 번째 성공을 거둘 때까지 걸리는 시간)
6. 권장: 온보딩 개선을 위한 상위 3가지 수정 사항

모드 4: 기능 우선순위 지정

10개의 아이디어가 있고 2개를 골라야 할 때:

1. 모든 후보 기능 나열
2. 각 항목 점수: 영향 (1-5) × 확신 (1-5) ÷ 노력 (1-5)
3. ICE 점수로 순위 매기기
4. 제약 조건 적용: 예산, 팀 규모, 종속성
5. 출력: 우선순위 로드맵과 근거 포함

출력

모든 모드는 에세이가 아닌 실행 가능한 문서를 출력합니다. 모든 권장 사항에는 구체적인 다음 단계가 포함됩니다.

통합

다음과 함께 사용:

  • /browser-qa — 사용자 여정 감사 결과 확인
  • /design-system audit — 시각적 완성도 평가
  • /canary-watch — 출시 후 모니터링
  • product-capability — 제품 브리프를 구현 가능한 기능 계획으로 전환해야 할 때

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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