opportunity-solution-tree

opportunity-solution-tree 技能概覽

opportunity-solution-tree 的用途

opportunity-solution-tree 技能能幫產品經理把模糊的利害關係人需求，轉成 Opportunity Solution Tree：也就是從結果、機會、解法到實驗的一條清楚鏈條。當你需要先踩煞車，避免直接進入「把這個功能做出來」的要求，並把工作重新聚焦到真正問題時，這個技能特別有用。

最適合哪些人

這個 opportunity-solution-tree 技能很適合 Product Management 工作流程，尤其是以 discovery 為主的團隊、產品營運，以及協助 PM 的 AI agents。當你面對需求不明、留存問題、啟用率落差，或是方案先行思維造成討論雜訊的優先順序決策時，它最能派上用場。

為什麼大家會安裝它

opportunity-solution-tree install 的核心價值在於提升決策品質：它能幫你避免過早收斂、在選方案前比較多個機會，並讓實驗始終對齊可衡量的結果。它不是 roadmap 產生器，而是 discovery 的框架工具。

如何使用 opportunity-solution-tree 技能

安裝並檢視這個技能

使用 npx skills add deanpeters/Product-Manager-Skills --skill opportunity-solution-tree 安裝技能。接著先打開 SKILL.md，再看 template.md 和 examples/sample.md，先理解預期的輸出長相，再把它套用到你自己的產品情境中。

把粗略需求整理成可用的提示詞

要達到最佳的 opportunity-solution-tree usage，不要只貼一行功能需求就停下來。請補上：目標使用者區隔、商業指標或結果、觀察到的問題、任何限制，以及你已經掌握的證據。比較強的提示詞會像這樣：
“將自助試用用戶的 3 個月流失率從 18% 降到 12%；請找出可能的機會、每個機會提出 2-3 個解法，並推薦一個可驗證的 POC，說明理由。”

依照流程一步一步走

實用的 opportunity-solution-tree guide 順序是：先定義結果，再列出候選機會，接著把解法對應到各個機會，最後根據可行性、影響力與市場契合度，選出最適合的 proof-of-concept。如果你的輸入少了結果，這棵樹很容易變成功能腦力激盪，而不是 discovery 工具。

先讀對你真的有幫助的 repository 檔案

先從 SKILL.md 看流程，再看 template.md 理解輸出結構，最後透過 examples/sample.md 觀察這棵樹如何由真實的產品語言填充起來。因為這個 repo 刻意保持精簡，沒有額外的 rules/、resources/ 或輔助 scripts，所以這三個檔案就是實際的安裝與使用核心。

opportunity-solution-tree 技能 FAQ

這只適用於 Product Management 嗎？

是，opportunity-solution-tree 技能主要是給 Product Management 與相關的 discovery 工作使用。它不太適合實作規劃、sprint 任務拆分，或純 UX 文案工作，因為它聚焦的是問題框架與可測試的解法選擇。

它和一般 prompt 有什麼不同？

一般 prompt 常常會直接從需求跳到答案。這個技能則加入一套更有紀律的順序：先結果，再機會，再解法，最後才是實驗選擇。當存在多個看似合理的問題、而你需要以證據為基礎來排優先順序時，這種結構會讓 opportunity-solution-tree usage 更有價值。

初學者也能用嗎？

可以，只要你能用白話描述產品問題。初學者通常從 template 和範例檔中得到最多價值，因為它們會示範如何把雜亂的利害關係人語言轉成可用的樹，而不會在第一次就把事情搞得過度複雜。

什麼情況下不該用？

當目標已經很清楚，任務重點是執行細節而不是 discovery 時，就不要用 opportunity-solution-tree。如果你只需要功能規格、release checklist，或一份沒有結果不確定性的解法說明，這個技能只會增加儀式感，卻不太帶來實質收益。

如何改進 opportunity-solution-tree 技能

給這個技能一個真正的結果目標

在 opportunity-solution-tree 中，影響品質最大的就是結果敘述。能的話請加入指標、時間範圍和受眾：例如「在 Q3 讓 SMB admins 的 trial-to-paid conversion 從 9% 提升到 13%」就遠比「改善 onboarding」更有力。

加入證據，不要只放觀點

當你提供 churn 原因、funnel drop-off、support 主題，或利害關係人的引述時，這個技能表現最好。這些訊號能幫它產出更好的機會點，也能減少那種看起來合理、但其實不一定對應真實問題的泛用解法清單。

在輸出裡強迫做取捨

如果你想要更好的 opportunity-solution-tree skill 結果，請要求 2-3 個機會、每個機會只列少量解法，並指定一個有明確理由的推薦 POC。這樣可以讓樹保持可讀，也能讓建議更容易落地，而不是變成百科全書式的羅列。

先產出第一版，再繼續迭代

先用第一輪把薄弱假設攤開，接著再把 prompt 加上限制，例如技術限制、發佈時程、研究發現，或不同市場區隔的差異。到了第二輪，opportunity-solution-tree guide 會明顯更有用，因為你可以更精準地收斂到最可信的機會，並把實驗設計收得更細。