From super-pm
Systematically collects and validates product requirements after brainstorming. Guides users through product name, target users, business goals, pain point analysis, and industry positioning.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/super-pm:pm-demandThis skill is limited to the following tools:
The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
```bash
bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")"/check-update.sh 2>/dev/null || true
# 读取技能包版本号
SKILL_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" 2>/dev/null && pwd)" || true
if [ -f "$SKILL_ROOT/VERSION" ]; then echo "📦 super-pm $(cat "$SKILL_ROOT/VERSION")"; fi
# 创建需求调研目录
mkdir -p docs/01-需求调研
# 检查是否已有需求调研报告
if [ -f "docs/01-需求调研/需求调研报告.md" ]; then
echo "⚠️ 检测到已有需求调研报告"
echo ""
echo "您可以选择:"
echo "A) 查看现有报告"
echo "B) 重新调研(会覆盖现有报告)"
echo "C) 补充调研(在现有基础上补充)"
fi
无论从哪个入口进入,都必须执行前置文档检查:
docs/01-需求调研/ 中是否有创意方案库(pm-brainstorm 的输出文档)/pm-brainstorm/pm-brainstorm不得在门禁不满足时生成需求调研报告。
当流程要求与用户交互时:
所有步骤均为 [MANDATORY],不得跳过任何步骤。完成当前步骤之前不得进入下一步骤。
关键原则:
问题 1: 产品名称
使用 AskUserQuestion 询问:
请问您的产品名称是什么?
💡 提示:例如"每日优鲜"、"小红书"、"微信"
用户输入后,记录到变量 PRODUCT_NAME
问题 2: 目标用户
目标用户是谁?
A) C端用户(个人消费者) B) B端用户(企业客户) C) 双边市场(平台模式) D) 其他(请手动输入)
💡 提示:选择后请进一步细化,如"25-35岁一线城市女性"、"中小型餐饮老板"
用户回答后,记录到变量 TARGET_USER
问题 3: 核心业务目标
您希望达成的核心业务目标是什么?
A) 提升收入(如GMV、付费转化) B) 提升用户规模(如DAU、MAU) C) 提升用户留存(如复购率、日活) D) 降低成本(如人力、运营成本) E) 其他(请手动输入)
💡 提示:目标应该可量化,如"3个月内GMV达到100万"
用户回答后,记录到变量 BUSINESS_GOAL
问题 4: 核心痛点(关键验证)
关键问题:用户现在面临的最大痛点是什么?
A) 效率低下(耗时太长、步骤太多) B) 体验糟糕(难用、不友好) C) 成本过高(太贵、负担重) D) 无法解决(现有方案无法满足需求) E) 其他(请手动输入)
💡 提示:思考"用户为什么需要这个产品,而不是用竞品或维持现状?"
用户回答后,AI 立即进行痛点强度判断:
痛点验证逻辑:
如果用户选择 A/B/C/D:
✅ 痛点强度:⭐⭐⭐⭐⭐(强痛点)
💡 理由:用户有明确的痛点,愿意为解决方案付费/花时间
继续收集更多信息...
如果用户选择 E(其他)且描述模糊:
⚠️ 痛点强度:⭐⭐(弱痛点)
💡 建议:痛点不够清晰,可能是伪需求
您可以选择:
A) 继续调研(我需要更深入挖掘痛点)
B) 重新思考产品定位
C) 暂停,我需要更多信息
是否继续?
记录到变量 USER_PAIN_POINT 和 PAIN_INTENSITY
问题 5: 行业赛道
您的产品属于哪个行业赛道?
A) 电商零售(生鲜、服装、综合电商等) B) 社交娱乐(社交、游戏、内容社区等) C) 企业服务(SaaS、工具、B2B服务等) D) 金融科技(支付、理财、保险等) E) 其他(请手动输入)
💡 提示:明确的赛道有助于后续市场分析
记录到变量 INDUSTRY
使用 AskUserQuestion 询问:
现在请列出您想到的核心需求(每个需求一行)
例如:
- 快速下单
- 订单追踪
- 会员体系
💡 提示:输入"完成"结束需求录入
用户逐行输入需求,AI 收集到列表 REQUIREMENT_LIST
对每个需求快速验证(只验证明显的问题):
AI 对每个需求提问:
需求"{需求名称}"是真需求吗?
判断标准:
- 用户愿意为此付费或花时间吗?
- 这个需求解决了实际痛点吗?
A) 是真需求 ✅ B) 可能是伪需求 ⚠️(请说明原因) C) 不确定,需要进一步验证
记录验证结果到 VERIFIED_REQUIREMENTS
在需求验证完成后,派发 subagent 并行进行市场验证,为主观判断提供数据支撑。
使用 Agent 工具并行派发:
Subagent 1 - 竞品验证:
{
"type": "general-purpose",
"prompt": "你是一个市场调研专家。请验证以下产品需求的竞品情况。\n\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\n行业赛道: {INDUSTRY}\n核心痛点: {USER_PAIN_POINT}\n需求清单: {VERIFIED_REQUIREMENTS}\n\n搜索工具优先级(必须遵守):\n1. 首选 AnySearch:先定位 anysearch_cli.py(检查 ~/.claude/skills/anysearch/scripts/ ~/.opencode/skills/anysearch/scripts/ ~/.openclaw/skills/anysearch/scripts/ ~/.cursor/skills/anysearch/scripts/ ~/.anysearch/scripts/ 或 which anysearch_cli.py),找到后 Bash 调用 python3 <路径> search \"查询词\" --max_results 5\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch,并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\n\n搜索要求:\n1. 搜索该产品领域的竞品信息\n2. 搜索哪些竞品已经解决了类似痛点\n3. 提取竞品关键功能、用户规模、市场表现\n\n输出 JSON 格式:\n{\"dimension\":\"竞品验证\",\"findings\":[{\"competitor\":\"竞品名\",\"features\":\"功能描述\",\"market_position\":\"市场表现\"}]}"
}
Subagent 2 - 用户声音验证:
{
"type": "general-purpose",
"prompt": "你是一个用户研究员。请验证以下产品需求在用户侧的真实性。\n\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\n目标用户: {TARGET_USER}\n核心痛点: {USER_PAIN_POINT}\n\n搜索工具优先级(必须遵守):\n1. 首选 AnySearch:先定位 anysearch_cli.py(检查 ~/.claude/skills/anysearch/scripts/ ~/.opencode/skills/anysearch/scripts/ ~/.openclaw/skills/anysearch/scripts/ ~/.cursor/skills/anysearch/scripts/ ~/.anysearch/scripts/ 或 which anysearch_cli.py),找到后 Bash 调用 python3 <路径> search \"查询词\" --max_results 5\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch,并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\n\n搜索要求:\n1. 搜索目标用户群体对相关痛点的讨论\n2. 搜索:site:zhihu.com OR site:xiaohongshu.com {核心痛点}\n3. 分析用户真实反馈,验证痛点真实性\n\n输出 JSON 格式:\n{\"dimension\":\"用户声音\",\"findings\":[{\"source\":\"来源\",\"quote\":\"用户原话\",\"pain_point\":\"对应痛点\"}]}"
}
Subagent 3 - 市场规模验证:
{
"type": "general-purpose",
"prompt": "你是一个行业分析师。请评估以下产品的市场机会。\n\n产品名称: {PRODUCT_NAME}\n行业赛道: {INDUSTRY}\n\n搜索工具优先级(必须遵守):\n1. 首选 AnySearch:先定位 anysearch_cli.py(检查 ~/.claude/skills/anysearch/scripts/ ~/.opencode/skills/anysearch/scripts/ ~/.openclaw/skills/anysearch/scripts/ ~/.cursor/skills/anysearch/scripts/ ~/.anysearch/scripts/ 或 which anysearch_cli.py),找到后 Bash 调用 python3 <路径> search \"查询词\" --max_results 5 --domain finance --sub_domain finance.cn_stock\n2. AnySearch 不可用 → 降级到 mcp__exa__web_search_exa\n3. Exa 不可用 → 降级到 WebSearch,并在输出中标注「⚠️ 降级模式」\n4. 使用 WebSearch 时在报告中标注「⚠️ 降级模式」\n\n搜索要求:\n1. 搜索该行业市场规模数据\n2. 搜索:{INDUSTRY} 市场规模 2026\n3. 分析市场增长潜力\n\n输出 JSON 格式:\n{\"dimension\":\"市场规模\",\"findings\":[{\"metric\":\"指标\",\"value\":\"数据值\",\"source\":\"来源\"}]}"
}
等待所有 subagent 完成,将结构化结果整合到需求调研报告中。
优化说明:
使用 Write 工具创建 docs/01-需求调研/需求调研报告.md:
# 需求调研报告
## 一、产品基础信息
- **产品名称**: {PRODUCT_NAME}
- **目标用户**: {TARGET_USER}
- **核心目标**: {BUSINESS_GOAL}
- **行业赛道**: {INDUSTRY}
- **生成时间**: {当前时间}
- **调研工具**: super-pm
---
## 二、核心痛点
**用户痛点**: {USER_PAIN_POINT}
**痛点强度**: {PAIN_INTENSITY} 星级
**验证状态**: ✅ 已验证真实需求
**验证理由**: 用户有明确痛点,愿意为解决方案付费/花时间
---
## 三、初步需求清单
| 序号 | 需求名称 | 验证状态 | 备注 |
|------|----------|----------|------|
| 1 | {需求1} | ✅ 真需求 | - |
| 2 | {需求2} | ✅ 真需求 | - |
| 3 | {需求3} | ⚠️ 需验证 | {原因} |
| ... | ... | ... | ... |
---
## 四、下一步建议
建议执行:
1. **/pm-brainstorm** - 头脑风暴,探索更多可能性(推荐)
2. **/pm-clarify** - 需求细化,明确每个需求的细节
3. **/pm-market** - 市场分析,了解行业与竞品
---
**项目状态**: 需求调研完成
**生成时间**: {时间戳}
**生成工具**: super-pm
使用 AskUserQuestion 提供下一步选项:
✅ 需求调研完成!
📄 报告已生成:
docs/01-需求调研/需求调研报告.md🎯 建议下一步:
A) 执行 /pm-brainstorm - 头脑风暴,探索更多可能性(推荐) B) 执行 /pm-clarify - 需求细化,明确细节 C) 执行 /pm-market - 市场分析,了解行业与竞品 D) 查看需求调研报告
如果用户中途取消,保存已收集的信息:
# 创建临时保存文件
echo "产品名称: $PRODUCT_NAME" > docs/01-需求调研/.需求调研草稿.md
echo "目标用户: $TARGET_USER" >> docs/01-需求调研/.需求调研草稿.md
提示用户:
⚠️ 调研已暂停
已收集的信息已保存到
docs/01-需求调研/.需求调研草稿.md您可以随时执行
/pm-demand继续
如果检测到已有报告:
if [ -f "docs/01-需求调研/需求调研报告.md" ]; then
echo "⚠️ 检测到已有需求调研报告"
fi
提供选项:
✅ Good 示例:
- 有数据引用:「根据 Q4 数据,留存率从 35% 降至 28%」
- 有验证来源:「数据来源:Google Analytics, 2025-12-01」
- 有明确建议:「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」
❌ Bad 示例:
- 模糊结论:「数据表明留存率有所下降」
- 无来源:「根据经验,这个功能很重要」
- 没有行动建议:「留存是个问题」
出现以下情况立即停止并回溯:
| 误区 | 正确做法 |
|---|---|
| 使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |
| 未运行检查就声称已完成 | 先验证,再陈述 |
| 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外,时间紧更要严格 |
| "这次应该没问题"的想法 | 每次都要重新验证 |
docs/ 目录⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。
npx claudepluginhub konglong87/superpm --plugin super-pmGuides step-by-step refinement of vague requirements into structured, detailed specifications with scenarios, boundaries, and acceptance criteria.
Validates product ideas through low-cost user interviews and need verification, producing verifiable research conclusions. Best used when uncertain about real user demand.
Structures product basics (problem hypothesis, solution, market scope, origin story, business model, competitors, differentiation) via user Q&A and codebase analysis into product-context.md. Use for new projects or direction reviews before persona/LP design.