identify-assumptions-new

identify-assumptions-new 技能概览

identify-assumptions-new 技能可以帮助你在真正投入时间、设计精力或工程资源之前，先把新产品想法里的高风险假设找出来，做一轮压力测试。它特别适合 Product Management、早期创业探索，以及需要对齐团队认知、回答“这个想法要成立，哪些条件必须是真的？”的时候使用。

和普通的头脑风暴 prompt 不同，identify-assumptions-new 按 8 个风险类别来组织分析，在常见的 Value/Usability/Viability 框架之外，又补充了 Ethics、Go-to-Market、Strategy & Objectives 和 Team 风险。这样一来，它更适合用来做一张更完整的建前风险地图，而不只是给功能挑毛病。

适合用于新产品评估的场景

当概念还比较模糊、利益相关方对机会判断不一致，或者你在访谈、实验、路线图规划之前需要先写一份更清晰的 discovery brief 时，identify-assumptions-new 最合适。对 Product Management 来说，identify-assumptions-new skill 的价值尤其明显：最难的往往不是想点子，而是把点子背后那些隐含赌注一层层揭开。

它能识别什么

这个技能重点识别那些可能把产品概念直接打穿的假设：需求是否真实、用户是否愿意采用、是否愿意付费、能否落地、首次使用是否足够清晰、竞争压力有多大、是否存在伦理风险，以及团队是否准备好了。它帮助你把“这个想法挺有意思”和“这是条可信的价值路径”区分开来。

什么时候它可能不是最佳工具

如果你已经有了验证过的用户行为、扎实的市场数据，或者范围很明确的交付计划，这个技能的价值可能不如优先级排序或实施类 workflow。identify-assumptions-new guide 关注的是探索阶段的风险，所以它最适合在方案锁定之前使用。

如何使用 identify-assumptions-new 技能

安装并加载该技能

按这个仓库的安装流程执行：npx skills add phuryn/pm-skills --skill identify-assumptions-new。安装后，先查看 SKILL.md，如果你的环境里还有关联上下文文件，再继续阅读这些文件。在这个 repo 中，SKILL.md 是行为定义的主来源，因为没有配套脚本或支持目录。

提供完整的产品简报

这个技能最适合在你提供三项信息时使用：产品概念、目标用户群，以及你想评估的功能或结果。像“帮我分析一下我的想法”这种模糊 prompt，会让太多假设都停留在隐含状态。更好的写法如下：

“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.”

这样模型就有足够上下文去识别有意义的失败模式，而不是给出泛泛的反对意见。

按正确顺序阅读 workflow

先看 SKILL.md，再按它的结构往下读：context、domain framing，然后是 instruction steps。对这个技能来说，最关键的是保留 Product Manager、Designer 和 Engineer 的三视角检查，因为它能在进入 8 类风险扫描之前，先把假设集合扩展开。如果跳过这一步，输出就更容易只盯住某一类风险。

把输出当作 discovery 清单使用

把结果当成决策支持材料，而不是最终裁决。最有价值的下一步，是把高风险假设转成访谈问题、原型测试或 pre-mortem 提示。比如，viability 假设可以转成定价访谈问题，而 usability 假设可以转成首次使用的原型测试任务。

identify-assumptions-new 技能常见问答

identify-assumptions-new 只适合 Product Management 吗？

不是。identify-assumptions-new skill 对 Product Management 最强，但创始人、设计师和工程师也都可以用它来明确新产品要成功，哪些条件必须成立。它的核心价值，是帮助团队建立一套共同的风险语言。

它和普通 prompt 有什么不同？

普通 prompt 往往只会给出一串松散的担忧。这个技能给你的，是更有纪律的 discovery 框架：先从三个视角切入，再按 8 个风险类别展开，并且明确聚焦新产品的不确定性。这种结构能减少漏掉关键假设，也更容易把结果转化成行动。

它适合初学者吗？

适合，只要你能用平实语言把想法讲清楚。你不需要一整套详细研究材料才能开始，但你需要足够的上下文来定义用户、问题和预期结果。identify-assumptions-new install 流程本身很简单，真正决定质量的是你提供的 brief。

什么时候不该用它？

如果你已经有用户研究、定价数据或使用分析，就不要把它当成证据的替代品。对于成熟产品，它也不是最佳选择，因为那时更核心的问题通常是优先级，而不是识别假设。

如何改进 identify-assumptions-new 技能

提供更精准的输入

质量提升最大的地方，是把受众、待完成任务和预期行为变化说清楚。“一个给团队用的 AI app”太笼统了。“一个帮助自由设计师把客户 brief 转成上线检查清单的 workflow 工具”就好得多，因为它能直接暴露采用、价值和可用性方面的假设。

按风险类别来提问

如果你希望 identify-assumptions-new 的输出更好，可以明确要求它分别从 Value、Usability、Viability、Feasibility、Ethics、Go-to-Market、Strategy & Objectives 和 Team 八个维度输出假设。这样能防止回答滑向泛泛的功能点评，也能让分析始终贴合这个技能真正的目的。

把假设转成测试

这个技能最适合迭代使用。第一轮输出后，挑出最关键的 3 个假设，再让它分别给出低成本验证方法。比如，把“用户会信任 AI 推荐”转成访谈脚本、concierge test 或原型任务。

留意常见失败模式

最常见的错误，是还没定义问题就先给方案。另一个常见问题，是在没有目标人群的情况下要求“列出所有风险”，这样只会得到范围很大但价值不高的输出。对于 identify-assumptions-new for Product Management 来说，最好的输入要足够具体，能暴露取舍，同时又要足够早期，让假设的重要性高于实现细节。