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product-lens

이 스킬을 사용하여 기능 구축 전 검증을 수행하세요.

product-lens란 무엇인가요?

Product Lens는 '무엇을 만들지' 결정하기 전에 '왜 만드는지'를 검증하는 AI 에이전트 스킬입니다. YC 오피스 아워를 자동화한 것과 유사하게, 제품 진단, 창업자 리뷰, 사용자 여정 감사, 기능 우선순위 지정의 네 가지 모드로 동작합니다. 각 모드는 구체적인 질문과 점수 체계를 통해 데이터 기반의 의사 결정을 지원하며, 결과물로 실행 가능한 문서(PRODUCT-BRIEF.md 등)와 Go/No-Go 추천을 제공합니다. 특히 제품-시장 적합성 신호(사용량 성장, 유지율, 수익 신호, 경쟁력)를 평가하고, 시간-가치(time-to-value) 측정과 경쟁사 온보딩 비교를 통해 개선점을 도출합니다. 이 스킬은 Claude Code, Cursor, Codex 등 다양한 AI 에이전트 플랫폼과 호환되며, product-capability, browser-qa, design-system audit 등 다른 스킬과 연계하여 사용할 수 있습니다.

지원 대상✓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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문서

Product Lens — 구축 전에 생각하라

이 스킬은 구현 가능한 명세 작성이 아닌 제품 진단을 담당합니다.

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

사용 시기

  • 기능을 시작하기 전 — '왜'를 검증할 때
  • 주간 제품 리뷰 — 올바른 것을 만들고 있는가?
  • 기능 선택이 막혔을 때
  • 출시 전 — 사용자 여정을 점검할 때
  • 막연한 아이디어를 엔지니어링 계획 전에 제품 브리프로 변환할 때

작동 방식

모드 1: 제품 진단

YC 오피스 아워를 자동화한 것과 같습니다. 까다로운 질문을 던집니다:

1. 이 제품은 누구를 위한 것인가? (특정 개인, '개발자'가 아님)
2. 어떤 불편함이 있나? (정량화: 얼마나 자주, 얼마나 심각한가, 현재 어떻게 해결하는가?)
3. 왜 지금인가? (무엇이 바뀌어서 이것이 가능/필요해졌는가?)
4. 10점 만점 버전은 무엇인가? (돈/시간이 무제한이라면)
5. MVP는 무엇인가? (가설을 증명할 수 있는 가장 작은 것)
6. 반대 목표는 무엇인가? (명시적으로 만들지 않는 것은?)
7. 어떻게 작동하는지 알 수 있나? (지표, 분위기가 아님)

결과물: 답변, 위험, Go/No-Go 추천이 포함된 PRODUCT-BRIEF.md

결과가 "예, 만듭시다"라면 다음 스킬은 product-capability이며, 더 이상의 창업자 극장은 없습니다.

모드 2: 창업자 리뷰

현재 프로젝트를 창업자의 시각으로 검토합니다:

1. README, CLAUDE.md, package.json, 최근 커밋 읽기
2. 추론: 이것이 무엇이 되려고 하는가?
3. 점수: 제품-시장 적합성 신호 (0-10)
   - 사용량 성장 추세
   - 유지율 지표 (반복 기여자, 재방문 사용자)
   - 수익 신호 (가격 페이지, 청구 코드, Stripe 연동)
   - 경쟁력 (복사하기 어려운 것은?)
4. 식별: 이것을 10배 성장시킬 한 가지
5. 표시: 중요하지 않은 것을 만들고 있는 부분

모드 3: 사용자 여정 감사

실제 사용자 경험을 매핑합니다:

1. 신규 사용자처럼 제품을 클론/설치
2. 모든 마찰 지점 문서화 (혼란스러운 단계, 오류, 누락된 문서)
3. 각 단계 시간 측정
4. 경쟁사 온보딩과 비교
5. 점수: 시간-가치 (사용자가 첫 번째 성공을 거둘 때까지 걸리는 시간)
6. 추천: 온보딩 개선을 위한 상위 3가지

모드 4: 기능 우선순위 지정

10가지 아이디어 중 2개를 선택해야 할 때:

1. 모든 후보 기능 목록 작성
2. 각각 점수: 영향(1-5) × 확신(1-5) ÷ 노력(1-5)
3. ICE 점수로 순위 매기기
4. 제약 조건 적용: 자금, 팀 규모, 종속성
5. 결과물: 근거가 포함된 우선순위 로드맵

결과물

모든 모드는 에세이가 아닌 실행 가능한 문서를 결과물로 냅니다. 모든 추천에는 구체적인 다음 단계가 있습니다.

연동

다음과 함께 사용하세요:

  • /browser-qa — 사용자 여정 감사 결과 검증
  • /design-system audit — 시각적 완성도 평가
  • /canary-watch — 출시 후 모니터링
  • product-capability — 제품 브리프가 구현 가능한 기능 계획이 되어야 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/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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