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amplitude/builder-skills

為你的產品設計產品主導的增長策略 — 分類你的 PLG 動能、定義激活與變現架構、選擇分發渠道、規劃 PLG 到銷售的橋樑,並建立防禦力。融入 AI 時代在分發、定價與用戶期望上的轉變。在建立或全面改造增長策略時使用。

builder-skills 是什麼?

這項技能提供了一套完整、逐步的框架,用於設計產品主導增長(PLG)策略,特別適用於當前 AI 時代的市場環境。它不僅涵蓋了傳統的 PLG 原則(如產品即最佳銷售員、產品合格信號優於營銷合格信號),還深入探討了近年來的關鍵變化,包括 AI 輔助推薦等新分發渠道、AI 功能帶來的真實成本對免費增值經濟學的影響,以及更快的時間價值壓縮。技能引導你完成七個步驟:分類 PLG 動能(攻擊型與防禦型)、設計激活架構(定義『啊哈』時刻並優化首次體驗)、設計變現架構(從按席位到基於成果的定價模型)、設計分發架構(評估傳統與新興渠道)、規劃 PLG 到銷售的橋樑(定義產品合格帳戶/線索)、建立防禦力(數據鎖定、網絡效應等),並最終制定包含優先行動與停止事項的行動計劃。適用於 Cursor、Claude Code、Codex 等 AI 代理平台,幫助增長策略師、產品經理和創始人制定可執行且基於市場現實的策略。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/amplitude/builder-skills/tree/HEAD/growth-skills/skills/build-plg-strategy

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說明文件

建立 PLG 策略

為你的產品設計增長架構 — 從用戶如何發現你,到他們如何激活、留存、付費與擴展。基於當前市場實際有效的方法,而非 2018 年的劇本。

產品主導增長意味著你的產品是獲取、激活、留存和擴展的主要引擎。但 PLG 並非單一事物,它是一系列關於分發、激活、變現和防禦的相互關聯決策所組成的架構。這項技能幫助你從零開始設計這個架構,或對現有架構進行壓力測試。


領域背景

仍然適用的 PLG 基本原則

這些原則沒有改變,是任何 PLG 動能的基礎:

  • 產品是最好的銷售員。 用戶想在購買前試用。自助服務的發現比推銷更受信任。如果你的產品無法展示自己的價值,任何營銷都無法拯救它。
  • 產品合格信號優於營銷合格線索。 使用產品合格線索的公司轉化率可達 25-30%,而營銷合格線索僅為 5-10%。PLG 公司獲取消費者的成本大約是銷售主導方法的十分之一。
  • 時間價值至關重要。 只有大約 33% 的註冊用戶能達到他們的『啊哈』時刻。頂尖 PLG 公司通過將時間價值壓縮到幾分鐘而非幾小時,將這一比例提升到 65% 以上。
  • 激活驅動下游一切。 已激活用戶的長期留存率高出 2-5 倍,並且 70-80% 的完全激活用戶會轉化為付費用戶。大多數認為自己有留存或變現問題的公司,實際上存在激活問題。

已經改變的因素

以下幾股力量重塑了 PLG 在實踐中的運作方式:

  • 激活門檻更高了。 用戶現在以在 60 秒內提供價值的產品為基準來評估入門體驗。多步驟的設置嚮導感覺已經過時。最好的產品將設置和價值交付壓縮到單次互動中。
  • 傳統分發渠道正在衰退。 隨著用戶從 AI 助手而非網站獲取答案,SEO 流量正在下降。社交平台限制外鏈。原本能持續數月的活動週期現在幾天內就會耗盡。新渠道——AI 助手推薦、產品原生病毒式傳播、社群——正在取代舊渠道。
  • 真實成本改變了免費增值經濟學。 AI 功能具有真實的每用戶銷售成本。舊的提供慷慨免費層級且邊際成本接近零的模式,在免費用戶實際消耗現金的情況下不再適用。定價策略必須在慷慨與可持續性之間取得平衡。
  • 產品市場契合是一個持續的過程,而非終點。 競爭格局每週都在變化。過去需要數個季度才能完成的功能採用曲線,現在壓縮到數週。衡量節奏必須跟上市場速度。
  • 創新勝過優化。 當競爭對手能在幾天內推出相似功能時,漸進式的 A/B 測試勝利無法累積成持久的優勢。勝出的團隊推出全新的體驗,而非打磨現有的漏斗。

何時 PLG 不適合

在以下情況下,PLG 不是合適的主要動能:

  • 你的產品無法提供自助服務的『啊哈』時刻(需要大量自定義設置、數據遷移或集成後用戶才能看到價值)
  • 你的買家和用戶脫節,以至於產品使用信號無法觸及購買決策者
  • 你的產品解決的是客戶還不知道的問題
  • 你的市場完全由具備正式採購流程的企業買家組成

即便如此,防禦性地借鑒 PLG 元素(互動演示、針對現有帳戶內附加用戶的自助激活、限時試用)仍然可以使你的銷售流程更快。


使用時機

  • 為新產品設計增長策略
  • 全面改造現有產品的增長架構
  • 評估 PLG 是否為合適的動能(進攻性或防禦性)
  • 規劃分發渠道和市場進入策略
  • 為自助服務產品設計定價和包裝
  • 建立從 PLG 到企業銷售的橋樑

提示詞

你是一位增長策略師,研究過增長最快的產品主導公司實際上是如何增長的——不是理論,而是機制。你明白 PLG 是一系列相互關聯的決策所組成的架構,而非單一戰術。你對於什麼有效、什麼無效、以及什麼已經改變,直言不諱。

根據以下關於我的產品和增長目標的背景信息:$ARGUMENTS

請按以下步驟進行:

步驟 1:分類你的 PLG 動能

對你來說,PLG 是進攻性的還是防禦性的?

  • 進攻性 PLG: 你的產品天生就是為了驅動自身增長而打造的。產品體驗本身就是增長引擎。自助服務採用是主要的收入路徑。
  • 防禦性 PLG: 你的產品可以適配以支持一些自助服務增長,但大部分收入來自其他動能。你使用 PLG 元素是為了抵禦來自下方的 PLG 競爭對手。

請誠實判斷這是哪一種。投資水平和架構決策會有所不同。

你的產品玩的是哪種遊戲?

  • 注意力: 成功 = 花費的時間。用戶為了內容、娛樂或持續參與而來。
  • 交易: 成功 = 交易量。用戶為了購買、銷售或交換價值而來。
  • 生產力: 成功 = 高效完成工作。用戶為了更快或更好地完成任務而來。

遊戲類型決定了你的北極星指標、激活定義和自然變現模式。不要試圖同時玩這三種遊戲。

步驟 2:設計激活架構

激活是 PLG 中單一最高槓桿的投資。把這個做好,下游的一切都會改善。

定義『啊哈』時刻。 用戶第一次體驗到你產品核心價值的具體行動是什麼?這不是登錄、不是完成個人資料、不是完成教程。這是用戶心想『這東西真的有用』的那一刻。要精確。

基準時間價值。 新用戶目前需要多長時間才能達到『啊哈』時刻?當前強大 PLG 產品的標準是在 60 秒內達到第一個價值時刻。如果你的產品需要數天,請找出延遲在哪裡——是數據設置、配置、學習曲線,還是等待其他人?

設計首次使用體驗。 最好的激活將設置和價值交付壓縮到單次互動中:

  • 產品需要知道的最少信息是什麼才能提供價值?(角色、目標、一個上下文信息)
  • 產品能否在用戶完成任何手動工作之前就交付結果?
  • 首次體驗感覺像是在使用產品,還是在填寫表格?

分層衡量激活。 分別追蹤三個不同的階段:

  1. 設置: 環境已準備就緒(帳戶已創建、數據已連接等)
  2. 『啊哈』: 用戶首次體驗到核心價值
  3. 習慣: 用戶返回並按照其自然頻率重複『啊哈』時刻

大多數團隊會混淆這些。一個完成了設置但從未達到『啊哈』時刻的用戶並未被激活。

以團隊而非個人為思考單位。 如果你的產品是協作性的,請將團隊激活與個人激活分開定義。追蹤團隊何時成功協作並共同獲得價值,而不僅僅是單個用戶何時註冊。

步驟 3:設計變現架構

選擇一個與價值交付規模相符的定價模式:

  • 按席位: 簡單、可預測,但越來越與 AI 產品的價值交付方式不一致。當每個席位代表一個獲得獨特價值的不同用戶時有效。
  • 按用量: 使成本與價值保持一致,但會影響銷售薪酬、預測和客戶預算。當每個消費單位都能產出可見成果時有效。
  • 按積分: 讓用戶訪問所有功能,但限制使用量。轉化觸發因素是使用量,而非功能——這是一個更自然的升級路徑。是快速增長的 AI 產品中最常見的模式。
  • 混合模式: 基本訂閱加上按用量計算的組成部分。在可預測性與價值一致性之間取得平衡。
  • 按成果: 按交付的結果收費(合格的線索、已解決的工單、已關閉的交易)。定價的前沿領域,但需要對產品交付可衡量成果的能力有信心。

設計免費到付費的邊界。 免費體驗必須足夠有吸引力以傳遞『啊哈』時刻,但又必須足夠受限以創造自然的升級觸發因素。關鍵原則:限制使用量或頻率,而非功能。從未體驗過完整產品品質的用戶永遠不會理解他們在為什麼付費。

測試定價的清晰度。 如果你無法用一句話解釋你的定價,那就太複雜了。用戶應該清楚了解他們能獲得什麼,以及什麼會觸發升級。

注意定價過低。 為了快速增長而設定低價的誘惑會造成結構性缺陷,一旦用戶對某個價格形成錨定,幾乎不可能逆轉。根據你交付的價值定價,而不僅僅是為了採用速度。

步驟 4:設計分發架構

傳統渠道正在衰退。為用戶當前發現產品的地方設計分發。

審計你當前的渠道組合。 對於每個渠道,評估:

  • 當前流量和趨勢方向(增長、穩定、下降)
  • 每位獲取用戶的成本和質量(這些用戶是否激活並留存?)
  • 防禦性(這個渠道能否被顛覆或複制?)

評估新興渠道:

  • AI 助手推薦: 當用戶向 AI 助手詢問你所在類別的解決方案時,你的產品是如何出現的?你是否針對 AI 系統評估和推薦產品的方式進行了優化(清晰的結構化內容、權威信號、多格式存在)?
  • 產品原生病毒式傳播: 使用你的產品是否會自然地產生工件、輸出或共享體驗,從而讓新用戶接觸到它?這現在是最可靠的分發渠道。
  • 社群主導增長: 活躍的社群(論壇、Slack/Discord 群組、模板庫)驅動採用速度比博客內容快 2-3 倍。用戶生成的內容和同儕驗證勝過品牌營銷。
  • 多表面分發: 你的產品功能能否在用戶已經花費時間的表面上(Slack、Teams、AI 助手)被訪問,而不需要他們訪問你的應用?

做出你的平台賭注。 根據你的用戶實際在哪裡(而不是三年前在哪裡),挑選 2-3 個你將進行不成比例投資的渠道。

步驟 5:設計 PLG 到銷售的橋樑

純自助服務的 PLG 在一定程度內有效。大多數成功的 PLG 公司一旦擁有產品使用信號,就會在頂層疊加銷售。

定義產品合格帳戶 (PQA) 和產品合格線索 (PQL)。

  • PQA: 基於產品使用的帳戶級別資格——使用量、使用速度、使用廣度、團隊規模、集成深度。告訴你一個帳戶何時準備好進行銷售接觸。
  • PQL: 帳戶內部的買家角色。並非所有用戶都是買家。一個沒有 PQL 的 PQA 實際上是最大的機會——帳戶正在獲得價值,但你還沒有與決策者建立聯繫。

建立行為評分。 將產品使用信號與公司圖譜數據結合起來,生成一個準備好進行銷售的帳戶排名列表。不要向銷售人員提供一份活躍用戶列表而沒有任何背景信息——那會浪費銷售代表的時間,並侵蝕對 PLG 動能的信任。

設計交接。 自助服務帳戶何時會轉變為銷售對話?觸發因素應該是一個行為信號(團隊擴張、達到使用限制、採用企業功能),而不是一個基於時間的規則。

步驟 6:設計防禦力

在競爭對手能夠快速推出相似功能的市場中,你的護城河不是你的程式碼。從一開始就設計防禦力。

評估五種護城河策略:

  1. 數據和上下文鎖定: 用戶因為存儲在你系統中的數據而獲得更好的體驗。他們使用得越多,離開就越困難。
  2. 深度工作流程集成: 嵌入用戶現有的工具和工作流程。轉換成本不是學習一個新產品——而是拆除集成。
  3. 社群和內容生態系統: 用戶生成的模板、共享知識、同儕網絡。競爭對手無法通過構建更好的產品來複制這一點。
  4. 網絡效應: 每個新增用戶都使產品對現有用戶更有價值。在協作和市場產品中很強大。
  5. 行為智慧: 深入了解用戶如何行為、什麼預測留存、什麼觸發擴展。這會隨著時間積累,且無法被複制。

針對每一項,評估:這是否適用於你的產品?它今天有多強大?要加強它需要做什麼?

步驟 7:建立行動計劃

將所有內容綜合起來,形成一個優先級明確的計劃。

交付物:

  1. PLG 分類 — 進攻型與防禦型、玩的是哪種遊戲、PLG 是否是合適的主要動能
  2. 激活架構 — 『啊哈』時刻定義、時間價值目標、首次使用體驗設計、衡量層級
  3. 變現架構 — 定價模式建議、免費到付費邊界、包裝結構
  4. 分發架構 — 渠道評估、新興渠道機會、平台賭注建議
  5. PLG 到銷售的橋樑 — PQA/PQL 定義、行為評分方法、交接設計
  6. 防禦力計劃 — 投資哪些護城河以及如何投資
  7. 前 3 項行動 — 未來 30 天內最高槓桿的事項,按影響力排序。每項以動詞開頭。要具體到有人可以明天就開始執行。
  8. 停止做的事 — 團隊應放棄的 PLG 反模式。要直接。

不要含糊其辭。一個搖擺不定的策略比一個你可以測試和迭代的錯誤策略更糟糕。


提示

  • 帶上你當前的指標(註冊數、激活率、時間價值、留存率、付費轉化率、渠道細分)。數據越多,效果越好。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

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Performs deep analysis of a specific Amplitude chart to explain trends, anomalies, and likely drivers. Use when a metric looks unusual, investigating a spike or drop, or understanding the "why" behind numbers.

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Deeply analyze Amplitude dashboards by analyzing key charts, surfacing top areas for concern and takeaways, identify anomalies, then explain changes using customer feedback trends.

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Designs A/B tests with proper metrics and variants, analyzes running or completed experiments, and interprets results with statistical rigor. Use when setting up experiments, checking experiment status, analyzing results, or making ship decisions.

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Synthesizes customer feedback into actionable themes including feature requests, bugs, pain points, and praise. Use when planning product roadmap, understanding user sentiment, investigating specific issues, or preparing voice-of-customer reports.

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Analyze MCP server usage instrumented with Amplitude's MCP Analytics SDK: break usage and errors down by tool, read the rationales within each tool to see what callers are trying to do, and produce a prioritized write-up of actionable fixes. Use this skill whenever the user asks to understand how their MCP server is being used, what agents/users are trying to do with it, why tool calls are failing, what to fix or improve in their MCP server, or asks for an "MCP usage report", "tool error analysis", "intent analysis", "rationale clustering", or "MCP insights". Also trigger when the user mentions [MCP]-prefixed events, tool rationale, tool call errors, or just finished instrumenting their MCP server and wants to see what the data says. Requires the Amplitude MCP connector.

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Read lost deals and churned accounts from your CRM, extract reasons clustered by theme (missing features, pricing, competitors, UX), and write a prioritized weekly analysis with product improvement recommendations. Use before roadmap planning or to build the case for prioritizing retention work.

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Creates Amplitude charts from natural language descriptions, handling event selection, filters, groupings, and visualization choices. Use when you know what you want to measure but prefer not to build the chart manually.

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Guide an Amplitude user through building a custom agent by suggesting use cases grounded in their role and data, shaping the idea into a well-formed spec, and generating a ready-to-run Global Agent deeplink that creates it. Use to create, build, or set up a custom agent, automate a recurring analysis, or put a repeated report on a schedule.

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Builds comprehensive Amplitude dashboards from requirements or goals, organizing charts into logical sections with appropriate layouts. Use when creating a complete dashboard from scratch or assembling existing charts into a cohesive view.

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Monitors all active and recently completed experiments across Amplitude projects, triages them by importance, then runs deep analysis and reporting on the most impactful ones. Use when the user asks to "check on experiments", "experiment status", "experiment review", "what experiments are running", or wants a periodic experiment health report.

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Pull Intercom tickets and Slack support messages from the past 7 days, classify each signal, enrich with CRM data (ARR, plan, renewal), score by customer value and churn risk, and output a tiered priority report saved to Drive. Use when you need a fast, data-driven view of what support signals matter most.

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Use this skill whenever a user wants to improve existing pages on their website to get cited more by AI models — whether they say "our pages aren't getting cited", "improve this page for AI visibility", "which of our pages should we update", "make this article more cite-worthy", "our competitors are getting cited instead of us", "update our content for AI search", or any variation where the goal is improving an existing asset rather than creating something new. This skill pulls owned pages from AI Visibility, identifies which ones have citation potential but are underperforming, compares them against the external pages that are winning citations on the same topics, and produces section-level rewrites or a full-page update — then pushes the revision to the CMS as a draft. Trigger even if the user just says "help me get cited more" or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to win AI citations on prompts that competitors currently dominate — whether they say "competitors are getting cited instead of us", "we're losing on these prompts", "how do I outrank [competitor] in AI answers", "find prompts where we should be winning", "create content to beat [competitor]", or any variation where the goal is capturing AI share on prompts a competitor currently owns. This skill pulls competitor visibility data from AI Visibility, identifies the specific prompts where competitors win and Amplitude is absent, clusters them by intent, and produces targeted comparison pages, alternatives content, or rebuttal assets — then pushes drafts to CMS. Trigger on any mention of competitor, prompt hijack, outrank, or "why is [competitor] getting cited instead of us".

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Use this skill whenever a user wants to turn AI Visibility data into published content — whether they say "find content gaps", "what should we write about", "which topics have low visibility", "help me get cited by AI models", "create a blog post from our AI Visibility gaps", "we're losing to competitors on these prompts", or any variation where they want to go from AI visibility weakness to a draft article, landing page, or FAQ. This skill connects directly to Amplitude AI Visibility data (topics, prompts, visibility scores, citations, competitor data, full LLM responses and sources) and produces a publish-ready content brief plus full article draft. If the user mentions CMS (WordPress, Webflow, Contentful, Sanity, HubSpot, Ghost, Shopify), also trigger this skill to push the draft directly. Trigger even if they just say something vague like "what content should we create?" in an AI Visibility context.

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Use this skill whenever a user wants to test content variants before publishing to find which one will get cited most by AI models — whether they say "which version of this content will perform better", "test this article before we publish", "simulate how AI will respond to this content", "which angle should we use", "generate content variants and pick the winner", "run a simulation before publishing", or any variation where the goal is data-driven content selection rather than gut-feel publishing. This skill takes an identified content opportunity, generates 2–3 distinct variants with different angles or structures, scores them against actual AI model responses from AI Visibility, references the Simulate Changes feature for pre-publish validation, and produces a clear recommendation on which variant to publish — then pushes the winner to CMS. Trigger on any mention of "simulate", "test variants", "which performs better", "A/B content", or "before we publish".

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Use this skill whenever a user wants to understand which external sources are being cited by AI models on topics relevant to their brand, and wants to create content that will outrank those sources — whether they say "what sources are AI models citing", "why is [third-party site] being cited instead of us", "we want to be the definitive source on X", "build something that gets cited more than G2 or TechRadar", "create an authoritative asset", or any variation where the goal is producing a new reference asset (definition page, benchmark, methodology, glossary, comparison hub) designed to beat existing top-cited sources. This skill analyzes AI Visibility source data, reverse-engineers what makes top-cited pages authoritative, and produces a superior source asset — then pushes it to CMS as a draft. Trigger on any mention of "sources", "third-party citations", "authoritative content", "definitional pages", or "outrank".

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Instrument a Node/TypeScript MCP server with Amplitude's @amplitude/mcp-analytics SDK so tool calls, sessions, and rationale are tracked as Amplitude events. Use this skill whenever the user wants to add Amplitude analytics to their MCP server, mentions "MCP Analytics", "@amplitude/mcp-analytics", "instrument my MCP server", "track MCP tool calls", "add rationale to my MCP tools", or wants agent traffic (Claude, Cursor, ChatGPT) attributed back to Amplitude. Also use for adding UTM tagging to MCP-returned links, or for troubleshooting identity/user_id mismatches between MCP events and web/mobile Amplitude data.

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Instruments a pull request with Amplitude analytics that conform to the project's existing taxonomy. Reads the tracking plan via the Amplitude MCP server (events, properties, naming conventions), analyzes the PR diff to find the few user actions genuinely worth tracking, detects the codebase's SDK and tracking patterns, and adds instrumentation that matches both. Optionally (opt-in) stages new events and properties on an Amplitude tracking-plan branch for data-governance review. Use when asked to "instrument this PR", "add analytics to this change", "add tracking", "add Amplitude events", "instrument this feature", or "what should I track here".

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Diagnoses product health by cross-referencing Amplitude analytics (dashboards, charts, funnels, feedback, AI agent analytics), optionally Datadog (errors, latency, stack traces), and optionally Slack (qualitative feedback, bug reports, feature requests). Identifies what's broken, what's working, and what to do about it — with root causes, not just symptoms. Use when asked to "diagnose my product", "what's going on", "product health check", "what's broken", "where are users struggling", "give me a product diagnosis", or "what should I focus on".

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Summarizes B2B account health by analyzing usage patterns, engagement trends, risk signals, and expansion opportunities. Use for customer success reviews, renewal preparation, QBRs, or account prioritization.

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