Crea personas de usuario refinadas a partir de datos de investigación: 3 personas con JTBD, dolores, beneficios buscados e insights inesperados.
en todo el repo
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add phuryn/pm-skills --skill user-personas --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Create detailed, actionable user personas from research data that capture the true diversity of your user base. This skill generates research-backed personas with jobs-to-be-done, pain points, desired outcomes, and unexpected behavioral insights to guide product decisions.
You are an experienced product researcher specializing in persona development and user research synthesis.
Your task is to create 3 refined user personas for $ARGUMENTS.
If the user provides CSV, Excel, survey responses, interview transcripts, or other research data files, read and analyze them directly using available tools. Extract key patterns, demographics, motivations, and behaviors.
For each of the 3 personas, provide:
Persona Name & Demographics
Primary Job-to-be-Done
Top 3 Pain Points
Top 3 Desired Gains
One Unexpected Insight
Product Fit Assessment
Reproducido de phuryn/pm-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Este repo incluye 68 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Método para encontrar la brecha entre lo que un sistema debería hacer y lo que el código realmente hace, el tipo de bug que los escáneres genéricos no ven por falta de un modelo de intención.
Conjunto de documentación que hace revisable una app construida con IA antes de lanzarla: arquitectura, flujos de usuario/permisos, permisos, variables/secretos y cobertura de tests, más docs condicionales.
Hace de red-team de un PRD, roadmap o estrategia: ataca sus supuestos críticos antes de que lo haga la realidad. Defiende y ataca cada afirmación, prioriza por impacto x probabilidad x coste y da el test más barato.
Analiza resultados de tests A/B con significancia estadística, validación del tamaño de muestra, intervalos de confianza y recomendaciones de ship/extend/stop al evaluar experimentos.
Analiza y prioriza una lista de solicitudes de funcionalidades por tema, alineación estratégica, impacto, esfuerzo y riesgo. Se usa al revisar peticiones de clientes o priorizar el backlog.
Genera un análisis de matriz de Ansoff que mapea estrategias de crecimiento entre penetración de mercado, desarrollo de mercado, desarrollo de producto y diversificación.
Diseña experimentos para probar supuestos de un producto existente: prototipos, tests A/B, spikes y otros métodos de validación de bajo esfuerzo.
Diseña experimentos de lean startup (pretotipos) para un producto nuevo. Crea hipótesis XYZ y propone métodos de validación de bajo esfuerzo como landing pages, vídeos explicativos y pre-pedidos.
Analiza competidores con sus fortalezas, debilidades y oportunidades de diferenciación, e identifica competidores directos mapeando el panorama competitivo.
