cpo-advisor

cpo-advisor skill 概览

cpo-advisor 适合解决什么问题

cpo-advisor 是一个面向产品领导力的 skill，适用于战略层面的 Product Management 工作：产品愿景、产品组合策略、product-market fit、产品组织设计，以及面向董事会的产品叙事。它最适合回答“公司应该构建、投入、停止或围绕什么重组？”这类问题，而不是“这个功能应该如何交互？”

最适合的用户和决策场景

cpo-advisor skill 适合创始人、CPO、VP Product、产品运营团队，以及正在准备战略复盘的资深 PM。对于正在规模化的公司尤其有用：例如同时拥有多条产品线、PMF 信号不清晰、roadmap 承诺过多，或产品组织已经不再匹配当前业务阶段。

它和通用 prompt 有什么不同

这个 repository 不只是一个角色 prompt，还包含实用参考材料和两个辅助脚本。references/pmf_playbook.md 覆盖细分、留存曲线、Sean Ellis 风格的 PMF 信号和客户研究。references/product_strategy.md 覆盖 JTBD、定位、产品组合管理和董事会汇报。references/product_org_design.md 将团队拓扑映射到产品组织。脚本部分则为 PMF 和产品组合分析提供结构化评分。

哪些情况不适合使用 cpo-advisor

如果你主要需要 UI 文案、sprint ticket 编写、功能验收标准，或战术层面的 backlog 梳理，就不建议安装 cpo-advisor。它可以为 roadmap 策略提供判断依据，但它的定位是高于功能执行层面的产品领导力工作。

如何使用 cpo-advisor skill

cpo-advisor 安装方式和 repository 路径

通过 GitHub skill repository 安装：

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill cpo-advisor

源路径是：

c-level-advisor/skills/cpo-advisor

安装后，先从 SKILL.md 开始阅读，然后按以下顺序阅读支持文件：references/product_strategy.md、references/pmf_playbook.md、references/product_org_design.md。如果你需要引入量化输入，再查看 scripts/pmf_scorer.py 和 scripts/portfolio_analyzer.py。

哪些输入能让 cpo-advisor 用得更好

高质量 prompt 会给 skill 足够的业务上下文，让它选择合适的产品领导力框架。建议包含：

• 公司阶段、商业模式和市场
• 主要产品线或用户/客户细分
• 当前产品目标：增长、留存、扩张、聚焦、扭转局面、组织设计
• 可用指标：retention、DAU/MAU、NPS、revenue、market share、churn、referral rate
• 当前约束：工程产能、销售承诺、runway、enterprise contracts
• 需要做出的决策：invest、maintain、kill、reposition、reorganize，或 report to board

较弱的 prompt：

Help with product strategy.

更强的 prompt：

Use cpo-advisor for Product Management. We are a B2B SaaS company at $12M ARR with three product lines. Core product has 42% D30 retention, add-on product has high sales demand but low activation, and a new AI workflow has no clear buyer yet. Engineering capacity is split 55/30/15. Recommend a portfolio strategy, what to fund or stop, and how to explain it in a board update.

用于 PMF 和产品组合工作的实用流程

做 PMF 分析时，先阅读 references/pmf_playbook.md，再要求它给出建议。如果你有真实指标，可以运行：

python scripts/pmf_scorer.py --input data.json

把脚本输出当作证据，再让 skill 解读这个分数对用户细分、roadmap 聚焦和 GTM 风险意味着什么。

做产品组合决策时，为每个产品或业务线准备一条 JSON 记录，然后运行：

python scripts/portfolio_analyzer.py --input data.json

该 analyzer 会使用类似 BCG 的逻辑对产品进行分类，并给出投资建议。应把结果视为起点，而不是自动决策；还需要补充定性背景，例如战略期权价值、客户集中度、平台依赖或监管承诺。

生成董事会可用输出的 prompt 模式

一个可靠的 cpo-advisor 指导 prompt 是：

Act as cpo-advisor. Context: [company, stage, model]. Decision: [what must be decided]. Evidence: [metrics, customer signals, revenue, retention, capacity]. Constraints: [time, people, commitments]. Produce: 1) diagnosis, 2) strategic options, 3) recommended choice, 4) risks and counterarguments, 5) board-ready summary.

这种结构能帮助 skill 避免泛泛而谈的战略语言，产出更适合直接支持决策的内容。

cpo-advisor skill 常见问题

cpo-advisor 适合 Product Management 新手吗？

适合，前提是用户正在处理战略层面的 Product Management 问题，并且能提供业务上下文。新手可能需要先阅读参考文件，因为该 skill 默认你理解 PMF、留存曲线、JTBD、产品组合分配和产品团队拓扑等概念。

cpo-advisor 和直接问 Claude 有什么不同？

直接提问也能得到有用建议，但 cpo-advisor 会为 agent 提供一致的产品高管视角，并配有 repository 中的参考材料和脚本。当你需要在 PMF 评分、产品组合优先级、产品组织设计和董事会沟通之间进行可重复分析时，这一点很重要。

cpo-advisor 能替代产品分析工具吗？

不能。这里的脚本是轻量级决策辅助工具，不是 Amplitude、Mixpanel、Looker、数据仓库分析或客户研究的替代品。它的价值在于把产品证据转化为领导层决策。你仍然需要准确的源数据和判断力。

什么时候不应该使用 cpo-advisor？

对于狭窄的交付类工作应避免使用，例如编写 Jira tickets、设计一个 onboarding 页面、估算工程任务，或在没有战略上下文的情况下创建功能 spec。适合使用它的场景，是问题会影响产品方向、投资分配、PMF 信心、组织结构或高管汇报。

如何改进 cpo-advisor skill

用更清晰的证据提升 cpo-advisor 结果质量

影响结果质量的最大因素是证据是否具体。不要只说“留存很弱”，而应提供 cohort data、segment names、churn reasons、activation rates、win/loss notes 和 customer quotes。如果数据不完整，也要说明缺了什么，这样 skill 才能区分事实证据和假设。

需要避免的常见失效模式

如果 prompt 缺少约束，cpo-advisor 可能会变得过于宏观。可以通过明确决策负责人、时间范围、产能上限，以及哪些事情不能改变来避免这一点。例如：“We cannot add headcount for two quarters” 或 “Enterprise commitments require maintaining Product A through Q4.” 这些约束会迫使建议体现取舍。

在第一轮输出后继续迭代

得到第一版回答后，可以要求它用特定视角做第二轮：

• “Challenge the recommendation as a skeptical CFO.”
• “Rewrite this as a board slide narrative.”
• “Convert the strategy into three portfolio allocation scenarios.”
• “Identify which assumptions must be validated in the next 30 days.”
• “Map the recommended org design to current teams and hiring gaps.”

这样可以把宽泛的顾问式回答，进一步转化为可执行的运营计划。

按你的产品上下文定制 skill

为了长期提升 cpo-advisor 的使用效果，可以在 upstream repo 之外补充内部示例：你的 north star metric、当前产品组合分类、董事会汇报格式、按产品类型定义的 PMF thresholds，以及产品团队结构。将自定义上下文与原始文件分开保存，这样后续更新时更容易审阅。