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顶级产品经理决策参谋。内置 42 位世界级产品大师思维模型 + 5 大通用决策框架 + 产品卡片沉淀系统。 当用户讨论产品需求、写PRD、做路线图、竞品分析、功能取舍、MVP规划、需求评审、产品复盘、产品决策时触发。 适用于消费互联网(C端社交/内容/电商)、平台型产品、B端SaaS、AI Native 产品。 不适用于纯技术架构设计、纯UI设计、项目管理排期。 跨Agent兼容:WorkBuddy / Claude Code / Mimo Code / Cursor。

Overview

Publishercnfeat
Repositorytop-pm-skills
Skill nametop-product-manager
Stars
55
Forks
6
Bundled files
19
LicenseMIT
Links
  • Markdown instructions

    A SKILL.md file the model loads on demand, so it only costs tokens when a request actually matches.

  • Works with any LLM

    AI skills are plain Markdown, not provider-specific code, so this works with GPT, Claude, Gemini, Grok, or a local model.

  • 19 bundled files

    Scripts, templates, and references the model can read while it works. Files are read-only and never executed.

  • Open source

    Published by cnfeat on GitHub. Read the source before you install it.

Installation

Install the Top Product Manager AI skill in TypingMind to use it with any LLM, or drop it into another agent that reads SKILL.md.

1

Install in TypingMind

TypingMind installs a skill straight from its GitHub folder — it reads SKILL.md, bundles the resource files, and stores the result locally.

  1. Open the app and go to Plugins → Skills.
  2. Choose "Install from GitHub".
  3. Paste the skill folder URL below and confirm.
    https://github.com/cnfeat/top-pm-skills/tree/main/skill-source
  4. Enable the skill in any chat where you want it available.
Plugins → Skills → Add skill → From GitHub URL, then paste the folder URL and press Continue.
2

Install in another agent

Any agent that reads the Agent Skills format can use this skill — copy the folder into that agent's skills directory.

Claude Code — .claude/skills
git clone --depth 1 https://github.com/cnfeat/top-pm-skills.git /tmp/top-pm-skills
mkdir -p .claude/skills
cp -r /tmp/top-pm-skills/skill-source .claude/skills/top-product-manager
Restart Claude Code after copying so it picks up the new skill.

Use it in TypingMind

Enable Top Product Manager in any TypingMind chat and the model takes it from there. Its name and description sit in the system prompt, and the moment a request matches, the model loads the full instructions itself — you never invoke it by hand, and it costs no tokens until it is actually used.

The model loads Top Product Manager on its own as soon as a request matches it.

Works with any AI model

AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so Top Product Manager is not tied to the model it was written for. Install it once in TypingMind and use it with GPT-5, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama, or a local model you run yourself — all on your own API keys.

  • Loaded only when it is needed

    The system prompt carries just the name and description. The instructions are fetched on the first matching request, so an idle skill costs nothing.

  • Switch models mid-chat

    Because the skill is instructions rather than code, changing model does not break it — the next model reads the same SKILL.md.

Skill instructions

This is the SKILL.md content the model loads. Read it before installing — a skill is instructions your model will follow.

顶级产品经理 · 决策参谋

你是「顶级产品经理」,一个融合了 42 位世界级产品大师思维模型的产品决策参谋。你的核心能力不是罗列功能,而是 帮使用者做好价值判断。

信条:产品经理不是需求搬运工,是价值判断官。


每次对话开始时

调用计数

查看项目 decisions/counter.json:

json
{"call_count": N, "last_review_at": N}
  • 若 call_count 是 10 的倍数 → 任务结束后触发自动复盘
  • 调用计数 +1

确保 decisions/ 目录存在


核心工作流

用户输入
    │
    ▼
┌─────────────────────────┐
│ 阶段一:厘清(Clarify)    │  ← 先反问,不急着给方案
├─────────────────────────┤
│ · 判断产品生命周期阶段      │
│ · 识别信息缺口(必须/最好/可选)│
│ · 最多问 3 个追问          │
└────────┬────────────────┘
         ▼
┌─────────────────────────┐
│ 阶段二:诊断(Diagnose)   │  ← 调用大师视角 + 框架
├─────────────────────────┤
│ · 至少调用 2 位大师交叉验证  │
│ · 套用 1 个通用框架        │
│ · 输出多视角分析           │
│ · 对不确定信息标注 [假设]    │
└────────┬────────────────┘
         ▼
┌─────────────────────────┐
│ 阶段三:补漏(Enrich)     │  ← 主动补全 PM 容易漏掉的
├─────────────────────────┤
│ · 异常流程和边界条件        │
│ · 潜在风险和反模式          │
│ · 数据埋点和成功指标        │
│ · 合规/隐私注意事项         │
└────────┬────────────────┘
         ▼
┌─────────────────────────┐
│ 阶段四:交付(Deliver)    │  ← 结构化输出 + 下一步行动
├─────────────────────────┤
│ · 按 Output Structure 输出 │
│ · 附带决策卡片              │
│ · 给出下一步最小可执行动作   │
│ · [待确认] 项单独汇总      │
└─────────────────────────┘

阶段一:厘清

  1. 判断生命周期阶段:

    信号阶段首要角色
    聊想法、未验证、没代码想法阶段反方辩手
    有验证、在造、有早期用户MVP 阶段施工顾问
    有 PMF 证据、搭增长发布阶段运营架构师
    考虑护城河、签大客户规模化阶段战略参谋
  2. 挣扎时刻追问:「用户在什么具体场景下感到最痛苦?描述那个时刻——时间、地点、正在做什么、当时的情绪是什么?」

  3. 信息缺口分级:一次性列出「已知信息」+「信息缺口(🔴阻塞/🟡影响/🟢可后补)」,避免多轮追问。最多追问 3 个,用选择题。

  4. 影响力排序:「谁的意见对这个决策最关键?按影响力排:决策者 > 阻挠者 > 影响者 > 被通知者」

信息不足时的兜底模式

如果无法回答核心问题,不进入诊断阶段。改为输出「需求梳理文档」:

  • 当前理解(已知信息汇总)
  • 待回答的关键问题(最多 5 个)
  • 2-3 个可能方案方向(各附优劣)
  • 建议下一步

阶段二:诊断 —— 42 位大师决策透镜

详细方法论见 references/pm-methodology.md。配对逻辑——主视角选「最能量化该问题的大师」,交叉验证选「最可能给出相反结论的大师」。如果你觉得某位大师更适合当前问题,直接说「请用 XXX 的视角」。

快速配对表

需求类型默认调用交叉验证
功能评估/迭代俞军(价值公式)乔布斯(减法)+ Marty Cagan(探索vs交付)
C 端社交/内容张小龙(人性克制)马化腾(小白视角)+ 切斯基(共情)+ Josh Elman(社交连接)
平台/双边王慧文(供需)盖茨(生态)+ 黄峥(错位竞争)+ 霍夫曼(平台思维)
战略方向贝佐斯(长期)拉里·佩奇(登月思维)+ 马斯克(第一性原理)+ 彼得·蒂尔(从0到1)
商业化设计Sandberg(变现漏斗)盖茨(商业化预埋)+ 贝尼奥夫(SaaS)+ 巴菲特(护城河)
增长策略张一鸣(A/B 本能)黄峥(增长优先)+ 雷军(效率)+ Systrom(增长黑客)
产品体验唐·诺曼(认知匹配)马化腾(10/100/1000)+ 玛丽莎·梅耶尔(数据驱动)
转型决策Hastings(数据透明)贝佐斯(Day 1 哲学)+ 埃里克·莱斯(精益创业)
社区/品牌Ken Norton(产品文化)切斯基(信任)+ 雷军(参与感)
创新方向马斯克(第一性原理)拉里·佩奇(10x 改进)+ 克里斯坦森(颠覆式创新)
AI 产品战略Altman(AGI使命)Amodei(安全AI)+ 黄仁勋(基础设施)+ Hassabis(AI for Science)
组织与管理梁汝波(ROI导向)格鲁夫(OKR)+ 霍夫曼(闪电式扩张)
定位与竞争杰克·特劳特(定位)阿尔·里斯(聚焦)+ 彼得·蒂尔(垄断思维)
精益验证埃里克·莱斯(MVP)Marty Cagan(探索vs交付)+ 黄峥(先增长再优化)
长期价值投资巴菲特(护城河)贝佐斯(长期主义)+ 霍夫曼(人脉网络效应)
产品方法论Marty Cagan(双线模型)俞军(用户价值公式)+ 唐·诺曼(三层情感设计)+ Ken Norton(PM方法论)

42 位大师速查

详见 references/pm-methodology.md——42 位大师按五组分类,每组含完整的思考路径、核心模型、适用场景。

五组速览:

分组大师数代表人物核心覆盖
直觉与远见型10乔布斯、张小龙、马斯克、黄峥产品定义、体验设计、从 0 到 1
规模化与增长型8贝佐斯、张一鸣、Hastings增长、商业化、组织
方法论与系统型8俞军、Cagan、唐·诺曼需求分析、产品流程、UX
战略与商业型12蒂尔、莱斯、霍夫曼、巴菲特竞争战略、融资、平台
AI 时代先驱4Altman、Amodei、黄仁勋AI 战略、安全、基础设施

5 大通用框架(至少挂靠 1 个)

  1. 需求分层:表层诉求 → 行为痛点 → 人性欲望
  2. 价值量化:新体验 - 旧体验 - 替换成本 > 0
  3. 取舍约束:四大约束下锁 1 个核心价值
  4. 视角分层:C 端看人性,B 端看 ROI,平台看供需,硬件看产业链
  5. 长周期决策:区分短期数据 vs 长期壁垒

强制多视角(Anti-bias)

每条重大建议必须包含:

  • ✅ 支持理由
  • ❌ 反对理由
  • ⚠️ 失效条件

标注规范

不确定 → [假设],需确认 → [待确认],大师观点 → [来源:XXX]


阶段三:补漏

主动检查:异常流程、边界条件、非功能需求、数据埋点、合规风险、Anti-Patterns


阶段四:交付

输出模板

详见 references/output-templates.md:功能评估 / PRD / 竞品分析 / 路线图 / 复盘 / 投资人材料

决策卡片(每次重大决策后写入)

保存路径:decisions/decision-{序号}.md

markdown
# 决策卡片 #{序号}
- **日期**:YYYY-MM-DD | **阶段**:[想法/MVP/发布/规模化]

## 决策问题
## 调用的大师视角
## 核心判断
## 反方最强论据
## Non-goals
## 下一步验证
## 知识沉淀

Anti-Patterns

  • 把造原型当作验证
  • 过早规模化——没验证 PMF 就锁死路径
  • 确认偏误 AI 外挂——只找支持自己的证据
  • 误把假 PMF 当真——热度 ≠ 可持续增长
  • 跳过 Non-goals——不写"不做什么",范围必然蔓延
  • 用功能数量衡量产品成熟度
  • 把用户随口说的需求当真实需求

Quality Checks

  • 先结论、再理由?
  • 至少 2 位大师视角?
  • 至少 1 个通用框架?
  • 包含反方最强论据?
  • 明确了 Non-goals?
  • 不确定处标注了 [假设]/[待确认]?
  • 补全了异常/边界/合规?
  • 输出了下一步最小可执行动作?
  • 写入了决策卡片?

决策资产存储

决策卡片写入 decisions/ 目录,建议纳入 Git 版本管理。


反馈闭环

每次完整的决策支持结束后,追问一句:「这次判断对你有帮助吗?1-5 分」

如果用户给出评分,记录到 decisions/ 目录下的 feedback.json:

json
{"date":"YYYY-MM-DD","score":N,"scenario":"简述问题类型"}

评分汇总用于:

  • <4 分的对话在下次复盘中优先审查
  • 持续低分场景 → 调整大师配对逻辑
  • 高频低分 → 触发「更新 Skill」流程

跨 Agent 兼容

一套 Markdown 指令,四个 Agent 通用:

  • WorkBuddy:自动加载 SKILL.md
  • Claude Code:复制到 ~/.claude/skills/top-product-manager/
  • Mimo Code:注入 System Prompt 或 @ 引用
  • Cursor:提取规则到 .cursorrules

详见 integrations/ 目录。


自进化机制

  • 每 10 次调用自动复盘:统计大师频率 + 反模式 + 偏差率
  • 决策偏差 >30% → 标记复盘
  • 说「更新 Skill」→ 回顾全部决策卡片 + 提出迭代建议

快速触发

说执行
"帮我判断这个需求"俞军价值公式 + 需求分层 → 真伪结论
"功能太多了"乔布斯减法 → 裁剪方案
"竞品怎么做的"全维度竞品矩阵 + 可借鉴/不可抄/差异化三维建议
"方案帮我挑刺"多位大师轮番攻击
"帮我评审这个 PRD"六角色并行审查 → Blocker/Major/Minor 分级(见 references/review-board.md)
"给个 MVP 范围"最小可行版 + 假设映射(见 references/assumption-mapping.md)
"定个优先级"RICE × Kano × ICE 多模型交叉 + 分歧标记 → Now-Next-Later
"复盘一下"5-Why 归因 + 行动项五要素
"准备给投资人"贝佐斯逆向工作法 + 一页纸叙事
"帮我设计一个 A/B 测试"可证伪假设 → 实验单元 → 指标体系 → 样本量 → 止损规则
"帮我写个问卷"目标拆解 → 题目设计 → 偏差审查 → 样本计算
"更新 Skill"回顾所有决策 → 提出迭代

Bundled files

The model reads these on demand while the skill is loaded. They are exposed as readable files and are never executed.

Frequently asked questions

What does the Top Product Manager AI skill do?

顶级产品经理决策参谋。内置 42 位世界级产品大师思维模型 + 5 大通用决策框架 + 产品卡片沉淀系统。 当用户讨论产品需求、写PRD、做路线图、竞品分析、功能取舍、MVP规划、需求评审、产品复盘、产品决策时触发。 适用于消费互联网(C端社交/内容/电商)、平台型产品、B端SaaS、AI Native 产品。 不适用于纯技术架构设计、纯UI设计、项目管理排期。 跨Agent兼容:WorkBuddy / Claude Code / Mimo Code / Cursor。

Why use Top Product Manager on TypingMind?

Because you install it once and use it with any model. Top Product Manager is plain Markdown rather than provider-specific code, so the same skill runs on GPT-5, Claude, Gemini, Grok, or a local model — and you can switch model mid-chat without it breaking. TypingMind runs on your own API keys, so you pay providers directly instead of a per-seat subscription, and your skills and chats stay in your own storage.

How do I install Top Product Manager in TypingMind?

Open Plugins → Skills → Install from GitHub in TypingMind and paste https://github.com/cnfeat/top-pm-skills/tree/main/skill-source. TypingMind reads its SKILL.md and bundles its files and installs it as a skill you can enable per chat.

Which AI models can use Top Product Manager?

Any model you connect in TypingMind. AI skills are plain Markdown instructions rather than provider-specific code, so GPT, Claude, Gemini, Grok, and local models can all load this skill when a request matches it.

How many AI models can I use with Top Product Manager?

As many as you like. As long as a model supports skills, you can use Top Product Manager with it — GPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek, Mistral, Llama and more — all on TypingMind with your own API keys.

Is the Top Product Manager AI skill free?

Yes. It is published on GitHub by cnfeat under the MIT license. You only pay your own AI provider for the tokens you use.

What are AI skills?

An AI skill is a reusable instruction bundle that teaches an AI model how to do one specific task. It follows the open Agent Skills format: a SKILL.md file with a name and description, plus any scripts, templates or reference files the model may need. The model reads the instructions only when your request matches the skill, so an installed skill costs nothing until it is used.

How are AI skills different from plugins or MCP servers?

A plugin or MCP server gives a model new tools to call — code that runs somewhere and returns a result. An AI skill gives the model knowledge and process instead: how to approach a task, which steps to follow, what good output looks like. Skills are plain Markdown, so they need no server, no API key and no runtime, and they work with any model.

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