Communitygithub.com

lente-do-produto

Use esta habilidade para diagnosticar a viabilidade do produto antes de construir, revisar o fit produto-mercado, auditar a jornada do usuário ou priorizar funcionalidades.

O que é lente-do-produto?

A habilidade 'Lente do Produto' fornece uma série de modos de diagnóstico automatizados para validar o 'porquê' de uma funcionalidade antes do início do desenvolvimento. Ela opera em quatro modos principais: Diagnóstico de Produto (semelhante a mentorias de startups, fazendo perguntas difíceis sobre público, dor, MVP e métricas), Revisão do Fundador (analisando README e código para pontuar o fit produto-mercado), Auditoria da Jornada do Usuário (cronometrando e documentando cada atrito na experiência de primeira utilização) e Priorização de Funcionalidades (usando a pontuação ICE para ranquear ideias). O resultado são documentos acionáveis, como um `PRODUCT-BRIEF.md` com recomendações de

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/everything-claude-code/tree/main/skills/product-lens

Perguntar na sua IA favorita

Abre um novo chat com esta habilidade de agente já pré-carregada.

Documentação

Lente do Produto — Pense Antes de Construir

Esta faixa (lane) assume a responsabilidade pelo diagnóstico do produto, não pela escrita de especificações prontas para implementação.

Se o usuário precisar de um artefato durável como um PRD-para-SRS ou um contrato de capacidade, repasse para product-capability.

Quando Usar

  • Antes de iniciar qualquer funcionalidade — valide o "porquê"
  • Revisão semanal do produto — estamos construindo a coisa certa?
  • Quando estiver indeciso entre funcionalidades
  • Antes de um lançamento — faça uma verificação de sanidade da jornada do usuário
  • Ao converter uma ideia vaga em um resumo de produto antes do planejamento de engenharia

Como Funciona

Modo 1: Diagnóstico de Produto

Como mentorias do YC, mas automatizado. Faz as perguntas difíceis:

1. Para quem é? (pessoa específica, não "desenvolvedores")
2. Qual é a dor? (quantifique: com que frequência, quão grave, o que fazem hoje?)
3. Por que agora? (o que mudou que torna isso possível/necessário?)
4. Qual é a versão 10 estrelas? (se dinheiro/tempo fossem ilimitados)
5. Qual é o MVP? (a menor coisa que prova a tese)
6. Qual é o anti-objetivo? (o que você está EXPLICITAMENTE NÃO construindo?)
7. Como você sabe que está funcionando? (métrica, não sensações)

Saída: um PRODUCT-BRIEF.md com respostas, riscos e uma recomendação de "seguir ou não seguir".

Se o resultado for "sim, construa isso", a próxima faixa é product-capability, não mais teatro de fundador.

Modo 2: Revisão do Fundador

Revisa seu projeto atual através de uma lente de fundador:

1. Leia README, CLAUDE.md, package.json, commits recentes
2. Infira: o que isso está tentando ser?
3. Pontue: sinais de fit produto-mercado (0-10)
   - Trajetória de crescimento de uso
   - Indicadores de retenção (contribuidores repetidos, usuários que retornam)
   - Sinais de receita (página de preços, código de faturamento, integração com Stripe)
   - Fosso competitivo (o que é difícil de copiar?)
4. Identifique: a única coisa que multiplicaria isso por 10
5. Sinalize: coisas que você está construindo que não importam

Modo 3: Auditoria da Jornada do Usuário

Mapeia a experiência real do usuário:

1. Clone/instale o produto como um novo usuário
2. Documente cada ponto de atrito (passos confusos, erros, documentação faltante)
3. Cronometre cada etapa
4. Compare com a integração do concorrente
5. Pontue: tempo-para-valor (quanto tempo até o usuário obter sua primeira vitória?)
6. Recomende: os 3 principais ajustes para integração

Modo 4: Priorização de Funcionalidades

Quando você tem 10 ideias e precisa escolher 2:

1. Liste todas as funcionalidades candidatas
2. Pontue cada uma em: impacto (1-5) × confiança (1-5) ÷ esforço (1-5)
3. Classifique pela pontuação ICE
4. Aplique restrições: runway (pista), tamanho da equipe, dependências
5. Saída: roteiro priorizado com justificativa

Saída

Todos os modos geram documentos acionáveis, não ensaios. Cada recomendação tem um próximo passo específico.

Integração

Combine com:

  • /browser-qa para verificar os achados da auditoria de jornada do usuário
  • /design-system audit para avaliação de polimento visual
  • /canary-watch para monitoramento pós-lançamento
  • product-capability quando o resumo do produto precisar se tornar um plano de capacidade pronto para implementação

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.

Habilidades Relacionadas