product-skills
por alirezarezvaniproduct-skills es un orquestador de Product Management que enruta discovery, priorización, analítica, roadmaps, PRDs, experimentos y evaluaciones de IA al carril adecuado, con scripts para OST linting y comprobaciones de cadencia de discovery.
Esta skill obtiene 84/100, lo que la convierte en una candidata sólida para usuarios del directorio que buscan un agente capaz de coordinar trabajo de Product Management en lugar de depender de un prompt genérico. La evidencia muestra señales de activación claras, contenido de flujo de trabajo sustancial, scripts deterministas para enrutamiento y validación, y suficiente material de referencia para sostener ciclos creíbles de discovery y planificación de producto. Las principales cautelas para adoptarla son la claridad del empaquetado y la complejidad de depender de un ecosistema más amplio de product-skill.
- Alta capacidad de activación: el frontmatter nombra intenciones de usuario concretas, como priorización, experimentos de producto, ciclos de discovery y validación OST, y se diferencia de skills de gestión de proyectos, marketing e ingeniería.
- Buen aprovechamiento para agentes mediante scripts de apoyo deterministas: el product goal router, el discovery cadence tracker y el OST linter ofrecen enrutamiento y controles de calidad verificables por máquina, no solo recomendaciones en texto.
- Referencias y ejemplos de apoyo útiles: el repositorio incluye ejemplos JSON de discovery-log y OST, además de documentos canónicos para evaluaciones de productos con IA, discovery continuo y modelos operativos de producto.
- No hay comando de instalación ni README en la ruta de la skill, por lo que los usuarios deben deducir la instalación a partir de las convenciones generales del repositorio o las herramientas.
- Es un orquestador para 16 carriles de equipos de producto; quienes solo necesiten un flujo de trabajo de Product Management muy acotado pueden encontrar la capa de enrutamiento más pesada que una skill independiente.
Descripción general de la skill product-skills
Para qué sirve product-skills
product-skills es una skill orquestadora de Product Management que dirige trabajo de producto ambiguo hacia la sub-skill de producto adecuada y mantiene ese trabajo conectado con resultados, evidencia de discovery y puertas de decisión medibles. Es especialmente útil para PMs, líderes de producto, founders, product trios y equipos de producto asistidos por IA que necesitan ayuda con preguntas como “¿qué deberíamos construir?”, “¿cómo deberíamos priorizar?”, “¿este Opportunity Solution Tree está bien planteado?” o “¿cómo convertimos el discovery en un plan de experimentos?”.
Casos de uso de Product Management donde encaja mejor
Usa la skill product-skills cuando tu solicitud abarque estrategia de producto, discovery, analítica, priorización, roadmapping, investigación UX, experimentos, user stories, PRDs, evaluaciones de productos con IA o decisiones sobre el modelo operativo de producto. Su valor principal no está en redactar un documento genérico de PM más bonito; ayuda a clasificar el trabajo, elegir una vía y aplicar restricciones propias de producto, como resultados por encima de entregables, validación de supuestos, estructura de OST y criterios de calidad medibles.
Qué la diferencia de un prompt genérico
La skill incluye un router determinista, scripts/product_goal_router.py, además de dos controles prácticos: scripts/discovery_cadence_tracker.py para evaluar la salud del discovery continuo y scripts/ost_linter.py para revisar la estructura de un Opportunity Solution Tree. Esto significa que product-skills puede hacer más que dar consejos: puede comprobar si un hábito de discovery es saludable, si un OST contiene “oportunidades” formuladas como features y si las oportunidades priorizadas tienen varias soluciones y pruebas asociadas.
Cuándo product-skills no es la opción adecuada
No instales product-skills si solo necesitas seguimiento de entregas de proyecto, coordinación de sprints o ejecución de tareas de ingeniería. El repositorio separa explícitamente la dirección de producto de la gestión de proyectos y de los bucles genéricos de agentes. Tampoco sustituye la evidencia de clientes, el acceso a analítica ni el criterio de stakeholders; funciona mejor cuando aportas objetivos reales, métricas, entrevistas, supuestos y restricciones.
Cómo usar la skill product-skills
Instalación de product-skills y primeros archivos que conviene revisar
Instálala desde el repositorio padre de skills en GitHub con:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill product-skills
Después revisa la carpeta de la skill en product-team/skills/product-skills. Lee primero SKILL.md para entender los disparadores, el routing y las reglas estrictas. Luego revisa references/product_operating_model.md, references/continuous_discovery_canon.md y references/ai_product_evals.md para ver la lógica de producto que hay detrás de los prompts. Si piensas usar los scripts, abre assets/sample_discovery_log.json y assets/sample_ost.json antes de adaptar tus propios datos.
Inputs que hacen que product-skills funcione bien
La skill rinde mejor cuando tu prompt incluye cinco elementos: el resultado de producto, la línea base de la métrica actual, el usuario o segmento objetivo, la evidencia disponible y la decisión que necesitas tomar. Un input débil sería “ayúdame a priorizar features”. Un input fuerte sería: “Use product-skills for Product Management. We are a B2B SaaS onboarding team. Outcome: raise week-4 retention from 22% to 30%. Evidence: 8 support tickets about setup uncertainty, 5 interviews, activation funnel drop at integration verification. Options: checklist, sample-data preview, concierge setup. Help choose the right lane and produce the next decision artifact.”
Flujo de trabajo recomendado para una decisión real de producto
Empieza con una pregunta de producto todavía imperfecta y pide al agente que la enrute con product-skills, en lugar de imponer tú mismo un framework desde el inicio. Si el problema no está claro, pide preguntas de aclaración antes de generar una salida. Para trabajo con mucho discovery, crea o adapta un OST en JSON y ejecuta ost_linter.py como revisión estructural. Para discovery continuo, mantén un registro de discovery y ejecuta discovery_cadence_tracker.py cada semana. Para features de IA, usa references/ai_product_evals.md para exigir un golden set, una rúbrica y métricas de guardrail antes de considerar completo un PRD.
Comprobaciones prácticas por línea de comandos
Los scripts de Python usan patrones de la biblioteca estándar y están diseñados como controles deterministas. El uso típico consiste en guardar tu input JSON y luego ejecutar:
python scripts/ost_linter.py path/to/ost.json
python scripts/discovery_cadence_tracker.py path/to/discovery_log.json
Usa los códigos de salida como señales del flujo de trabajo. Por ejemplo, un fallo del linter de OST debería bloquear un roadmap que cite ese árbol, porque el árbol podría contener soluciones huérfanas, oportunidades formuladas como features o ideas de solución sin pruebas.
Preguntas frecuentes sobre la skill product-skills
¿product-skills es solo para PMs senior?
No, pero quienes empiezan necesitan aportar contexto concreto. La guía de product-skills puede ayudar a PMs menos experimentados a evitar errores comunes, como roadmaps llenos de compromisos de entrega, OKRs que en realidad son listas de lanzamientos y discovery que no está conectado con un resultado. Los PMs senior sacarán más valor de los patrones de routing, evaluación y control porque pueden integrarlos en una cadencia operativa ya existente.
¿En qué se diferencia product-skills de plantillas RICE u OKR?
RICE y OKRs son vías dentro del sistema más amplio de product-skills, no el sistema completo. El orquestador resulta útil cuando no tienes claro si el siguiente paso correcto es priorización, discovery, analítica, diseño de experimentos, encuadre de roadmap, trabajo de PRD o diseño de evaluaciones de IA. Ayuda a evitar aplicar RICE a cada decisión de producto cuando la verdadera brecha puede ser evidencia débil o un resultado mal definido.
¿Puede product-skills funcionar fuera de Claude Code?
Los metadatos de la skill indican compatibilidad con herramientas como claude-code, codex-cli, cursor, antigravity, opencode y gemini-cli. En la práctica, la guía en markdown es portable y los scripts de Python pueden ejecutarse en cualquier entorno donde haya Python disponible. Los detalles de instalación e invocación pueden variar según la herramienta anfitriona, así que confirma cómo carga skills externas tu plataforma de agentes.
¿Qué debería preparar antes de instalar?
Prepara al menos un problema real de producto, una métrica o resultado deseado y cualquier evidencia disponible de clientes o analítica. Si quieres probar las partes deterministas, prepara un registro de discovery que coincida con assets/sample_discovery_log.json o un OST que coincida con assets/sample_ost.json. Sin inputs reales, la skill seguirá generando estructura, pero sus recomendaciones serán menos confiables.
Cómo mejorar la skill product-skills
Mejora los resultados de product-skills con prompts más precisos
Nombra el artefacto deseado y la decisión que debe respaldar. En lugar de pedir “write a PRD”, pide: “Route this with product-skills, identify whether the missing work is discovery, analytics, prioritization, or spec writing, then produce only the artifact needed to decide the next step.” Esto evita generar documentación prematura y permite que el router seleccione la vía de producto adecuada.
Añade evidencia antes de pedir recomendaciones
El mayor modo de fallo es pedir una estrategia de producto contundente con poco contexto. Añade fragmentos de entrevistas, datos de funnel, diferencias entre segmentos, temas recurrentes de soporte, historial de experimentos y restricciones conocidas. Para trabajo de producto con IA, incluye inputs de muestra, outputs problemáticos, preocupaciones de seguridad y expectativas de calidad, de modo que la respuesta pueda incluir diseño de evaluaciones en vez de criterios de aceptación vagos.
Itera después de la primera salida
Trata la primera respuesta como un borrador de diagnóstico. Pregunta qué supuestos no tienen respaldo, qué métrica cambiaría la recomendación y qué evidencia invalidaría el plan. Si la salida propone una solución demasiado pronto, vuelve a pasarla por un OST: resultado, oportunidades, múltiples soluciones y pruebas de supuestos. Vuelve a ejecutar el linter o el tracker de cadencia después de los cambios.
Modos de fallo comunes que conviene vigilar
Presta atención a oportunidades formuladas como features, pensamiento de solución única, métricas de vanidad, registros de discovery sin ritmo semanal y PRDs de features de IA sin golden sets ni rúbricas. product-skills es más potente cuando permites que sus restricciones bloqueen trabajo de producto débil, en lugar de usarla solo para producir prosa de PM más pulida.