identify-assumptions-new

identify-assumptions-new 技能概覽

identify-assumptions-new 技能可幫助你在投入時間、設計成本或工程資源之前，先把新產品點子的高風險假設攤開來檢視，進行壓力測試。它特別適合產品管理、早期新創探索，以及需要對齊團隊共識的情境，當你必須回答：「這個點子要成立，哪些條件一定得是真的？」

不同於一般的腦力激盪提示詞，identify-assumptions-new 是以 8 類風險架構來組織，並在常見的 Value / Usability / Viability / Feasibility 框架之外，再延伸加入 Ethics、Go-to-Market、Strategy & Objectives、Team 風險。這讓它更適合用來建立完整的建置前風險地圖，而不只是做功能評論。

新產品評估的最佳適用情境

當概念還很模糊、利害關係人對機會點有不同看法，或你在訪談、實驗、路線圖規劃之前，需要先整理出更清楚的探索簡報時，就很適合用 identify-assumptions-new。identify-assumptions-new skill 對產品管理工作尤其有價值，因為最難的往往不是想出點子，而是把點子背後那些隱而未見的賭注攤開來。

它會辨識哪些內容

這個技能聚焦在可能讓產品概念失敗的假設：需求、採用意願、付費意願、可行性、首次使用是否清楚、競爭壓力、倫理顧慮，以及團隊準備度。這能幫助你把「有趣的點子」和「有可信路徑走向價值」區分開來。

什麼情況下它可能不是最佳工具

如果你已經有驗證過的使用者行為、扎實的市場資料，或範圍明確的交付計畫，這個技能可能不如優先順序排序或實作流程來得有用。identify-assumptions-new guide 的重點在探索風險，因此最適合在方案尚未定案之前使用。

如何使用 identify-assumptions-new 技能

安裝並載入技能

請使用這個 repository 的安裝流程：npx skills add phuryn/pm-skills --skill identify-assumptions-new。安裝完成後，先查看 SKILL.md，如果你的環境中有其他連結的上下文檔，再依序閱讀。在這個 repo 裡，SKILL.md 是行為定義的主要來源，因為沒有 companion scripts 或支援資料夾。

提供完整的產品簡報

這個技能在你提供三項資訊時效果最好：產品概念、目標使用者族群，以及你想評估的功能或結果。像「分析我的點子」這種太弱的提示詞，會讓太多假設被默默帶過。更好的提示會像這樣：

“Use identify-assumptions-new to map assumptions for a B2B AI inbox triage tool for customer support teams at 50–200 seat SaaS companies. Focus on adoption risk, pricing risk, and whether teams will trust automation on day one.”

這樣能提供足夠脈絡，讓模型找出有意義的失敗模式，而不是停留在泛泛而談的反對意見。

依正確順序閱讀工作流程

先從 SKILL.md 看起，並依照它的結構往下讀：背景脈絡、領域框架，然後是指令步驟。對這個技能來說，最關鍵的是保留 Product Manager、Designer、Engineer 的三視角檢查，因為它能在進入 8 類風險分析之前，先把假設集合擴大。若你跳過這個框架，輸出就更容易只聚焦在單一類型的風險上。

把輸出當成探索清單使用

把結果視為決策支援產物，而不是最後裁決。最有價值的下一步，是把風險最高的假設轉成訪談問題、原型測試，或 pre-mortem 提示。例如，Viability 假設可以轉成定價訪談問題；Usability 假設則可以轉成首次操作的原型測試。

identify-assumptions-new 技能 FAQ

identify-assumptions-new 只適合產品管理嗎？

不是。identify-assumptions-new skill 對產品管理最強，但創辦人、設計師和工程師都可以用它來釐清一個新產品要成功，哪些條件必須成立。它最大的價值，是建立一套共通的風險語言。

它和一般提示詞有什麼不同？

一般提示詞通常只會回一份比較鬆散的顧慮清單。這個技能則提供更有紀律的探索框架：先從三種視角切入，再進到 8 類風險，並明確聚焦在新產品的不確定性。這種結構能減少漏掉關鍵假設，也讓結果更容易轉成行動。

這個技能適合初學者嗎？

適合，只要你能用白話描述你的點子即可。你不需要先準備完整的研究資料包，但你需要提供足夠上下文來定義使用者、問題，以及預期成果。identify-assumptions-new install 流程本身很簡單；品質主要取決於你提供的簡報內容。

什麼時候不該使用它？

如果你已經有使用者研究、定價資料或使用分析數據，就不要把它當成證據的替代品。對於已經成熟的產品，它也不是最佳選擇，因為那時主要問題通常是優先順序，而不是假設探索。

如何改進 identify-assumptions-new 技能

提供更精準的輸入

品質提升最大的關鍵，在於明確點出受眾、待完成任務（job-to-be-done）與你預期的行為改變。像「給團隊用的全新 AI app」太模糊；「幫自由接案設計師把客戶 brief 轉成上線檢查清單的工作流程工具」就好得多，因為它會直接揭示採用、價值與可用性相關的假設。

要求依風險類別輸出

如果你希望 identify-assumptions-new 的輸出更好，可以明確要求它依 Value、Usability、Viability、Feasibility、Ethics、Go-to-Market、Strategy & Objectives、Team 來列出假設。這能避免回應滑向泛泛的功能評論，也能讓分析保持在這個技能真正的目的上。

把假設轉成測試

這個技能最有效的用法，是反覆迭代。第一次產出後，挑出前 3 個最高風險假設，再請它各自提出低成本驗證方式。例如，把「使用者會信任 AI 建議」轉成訪談腳本、concierge test，或原型任務。

留意常見失敗模式

最常見的錯誤，是先給解法，卻沒有先定義問題。另一個錯誤，是在沒有目標族群的情況下要求「所有風險」，結果只會得到範圍很大、價值卻很低的輸出。對於 identify-assumptions-new for Product Management 來說，最好的輸入要夠具體，能逼出取捨，同時又要夠早期，讓假設比實作細節更重要。