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From super-pm
Orchestrates product management workflows by auto-routing tasks to PM skills, covering ideation, demand analysis, documentation, growth, and MVP planning.
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/super-pm:start-super-pmThis skill is limited to the following tools:
The summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
<EXTREMELY-IMPORTANT>
如果你认为某个产品管理 skill 有 1% 的可能性适用于当前任务，你必须调用该 skill。
如果 PM skill 适用，你没有选择，必须使用它。
这不可协商，不是可选项，你不能找借口跳过。
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 |
在任何产品管理相关的响应或行动之前，先检查并调用相关的 PM skill。
即使只有 1% 的可能性 skill 适用，也应该先调用 skill 进行检查。如果调用的 skill 不适合当前情况，不需要使用它。
在 Claude Code： 使用 Skill 工具。调用 skill 时，其内容会被加载并呈现给你——直接遵循它。不要使用 Read 工具读取 skill 文件。
在其他环境： 查看你平台的文档了解如何加载 skills。
当用户说：
默认必须进入 /pm-brainstorm。
只有用户明确说以下任一表达，才允许跳过：
agent 不得自行判断"方向明确"并跳过 /pm-brainstorm。
触发信号：
自动调用的 Skills：
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "我想做一个XX"、"从零开始"、"帮我规划产品方向" | pm-brainstorm（优先） | 先发散，明确用户群和核心痛点 |
| "讨论产品方向"、"帮我想几个方案" | pm-brainstorm | 创意发散 |
| "分析一下用户痛点"、"验证这个需求" | pm-demand | 方向明确后收敛验证 |
| "看看市场情况"、"分析竞品" | pm-search --type=competitor | 竞品分析 |
| "查查行业数据"、"市场规模多大" | pm-search --type=data | 行业数据调研 |
| "这个需求优先级怎么排" | pm-priority | 优先级排序 |
| "规划 MVP"、"什么功能先做" | pm-mvp | MVP 规划 |
| "需求池怎么管理"、"需求太多" | pm-pool | 需求池管理 |
| "用户旅程是什么"、"用户体验路径" | pm-journey | 用户旅程地图 |
触发信号：
⚠️ 文档类请求的强制前置检查：用户说"写XX文档"时，不能直接调用文档生成 skill。必须先检查前置依赖：
自动调用的 Skills：
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "写个 PRD"、"生成产品文档"、"写需求文档" | 先检查前置，缺失则 → pm-brainstorm → pm-demand → pm-docs | 文档是产出，不是起点 |
| "写个 BRD"、"商业需求文档" | 先检查前置，缺失则 → pm-demand → pm-market → pm-docs | 商业文档需要市场分析前置 |
| "设计原型"、"产品原型" | pm-proto | 原型设计 |
| "技术方案"、"开发对接" | pm-tech | 技术对接方案 |
| "功能拆解"、"详细设计" | pm-feature | 功能细节拆解 |
| "数据指标体系"、"埋点设计" | pm-data | 数据指标体系 |
| "产品定位"、"差异化竞争" | pm-position | 产品定位 |
| "商业方案"、"赚钱模式"、"商业模式" | pm-business-model | 商业模式设计 |
触发信号：
自动调用的 Skills：
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "增长分析"、"AARRR 模型" | pm-aarrr | AARRR 增长分析 |
| "增长方案"、"怎么拉新" | pm-growth | 增长执行方案 |
| "写周报"、"数据报告" | pm-report | 数据报告生成 |
| "用户反馈分析"、"用户意见" | pm-feedback | 用户反馈分析 |
| "A/B 测试方案"、"实验设计" | pm-abtest | A/B 测试方案 |
| "迭代计划"、"下个版本做什么" | pm-iteration | 迭代计划 |
| "复盘"、"回顾总结" | pm-retro | 迭代复盘 |
| "产品路线图"、"长期规划" | pm-roadmap | 产品路线图 |
触发信号：
自动调用的 Skills：
| 任务描述 | 自动调用 Skill | 说明 |
|---|---|---|
| "敏捷管理"、"Scrum"、"看板" | pm-agile | 敏捷管理方案 |
| "跨部门协作"、"沟通问题" | pm-cross | 跨部门协作 |
| "风险识别"、"风险管理" | pm-risk | 风险管控 |
| "上线方案"、"发布计划" | pm-release | 上线执行方案 |
| "需求变更"、"需求调整" | pm-change | 需求变更管理 |
| 想法 | 现实 |
|---|---|
| "这只是简单的需求描述" | 新产品从0到1 → 应该用 pm-brainstorm 先发散；已有产品 → 应该用 pm-demand 深度调研 |
| "我直接写文档就行" | 文档是产出不是起点，需要先走 brainstorm→demand 流程 |
| "用户让我写文档，我就直接写" | "写文档"是用户表述的产出意图，你的职责是引导完整流程 |
| "这个需求很明确" | 新产品从0到1 → 应该用 pm-brainstorm 先发散；已有产品 → 应该用 pm-demand 验证 |
| "只是看看市场数据" | 市场数据需要系统收集，应该用 pm-search |
| "我知道用户想要什么" | 新产品从0到1 → 应该用 pm-brainstorm 先发散；已有产品 → 应该用 pm-demand 调研 |
| "功能很简单，不用拆解" | 简单功能也需要详细设计，应该用 pm-feature |
| "MVP 就是核心功能" | MVP 需要系统规划，应该用 pm-mvp |
| "优先级看业务价值就行" | 优先级需要多维评估，应该用 pm-priority |
| "增长就是拉新" | 增长需要全链路分析，应该用 pm-aarrr |
| "风险可控" | 风险需要系统识别，应该用 pm-risk |
| "这只是个小需求变更" | 小变更也需要管理，应该用 pm-change |
| "我会自己判断" | 判断需要方法论支撑，应该用对应 skill |
当多个 skills 可能适用时，按以下顺序：
流程型 skills 优先（brainstorming、pm-demand、pm-clarify）
执行型 skills 其次（pm-docs、pm-proto、pm-tech）
分析型 skills 补充（pm-search、pm-aarrr、pm-report）
示例：
pm-brainstorm（发散创意），再 pm-demand（验证需求），再 pm-market（市场分析）pm-brainstorm → pm-demand → pm-docspm-aarrr（分析现状），再 pm-growth（制定方案）skill 本身会告诉你属于哪种类型。
用户说的"做什么"（WHAT），不代表可以跳过"怎么做"（HOW）。
示例：
| 用户说 | 你的理解 | 必须调用的 Skill |
|---|---|---|
| "帮我做个需求调研" | 用户要执行需求调研流程 | pm-demand |
| "写个 PRD"、"写需求文档" | 用户要产出文档，但文档是产出不是起点，先检查前置 | 前置缺失 → pm-brainstorm，前置完备 → pm-docs --type=prd |
| "分析一下竞品" | 用户要做竞品分析 | pm-search --type=competitor |
| "排个优先级" | 用户要排需求优先级 | pm-priority |
| "规划一下 MVP" | 用户要做 MVP 规划 | pm-mvp |
| "做个增长方案" | 用户要制定增长策略 | pm-growth |
| "识别一下风险" | 用户要做风险管理 | pm-risk |
| "我想做一个XX" | 用户有产品想法但方向模糊 | pm-brainstorm（先发散） |
用户：我想做一个生鲜电商小程序
AI 自动触发：
1. 识别到新产品规划 → 方向模糊 → 调用 pm-brainstorm
2. pm-brainstorm 发散创意 → 明确用户群和核心痛点
3. 推荐：pm-demand（验证需求）→ pm-market（市场分析）→ pm-priority（优先级）→ pm-mvp（MVP 规划）
用户：用户反馈搜索功能不好用，需要优化
AI 自动触发：
1. 识别到用户反馈分析 → 调用 pm-feedback
2. pm-feedback 分析反馈 → 生成优化建议
3. 推荐：pm-priority（排优先级）→ pm-feature（功能设计）→ pm-docs（写 PRD）
用户：我们的日活一直在下降，怎么办？
AI 自动触发：
1. 识别到增长问题 → 调用 pm-aarrr
2. pm-aarrr 分析各环节数据 → 识别问题环节
3. 推荐：pm-growth（制定增长方案）→ pm-abtest（设计实验）
用户：新功能开发完了，准备上线
AI 自动触发：
1. 识别到上线任务 → 调用 pm-release
2. pm-release 制定上线方案 → 生成检查清单
3. 推荐：pm-risk（风险识别）→ pm-agile（迭代管理）
docs/ 目录，识别上次生成的文档示例：
用户：继续上次的需求调研
AI 行为：
1. 读取 docs/01-需求调研/需求调研报告.md
2. 识别当前进度（需求调研已完成）
3. 推荐下一步：pm-search（市场分析）或 pm-priority（优先级排序）
4. 等待用户确认后执行
Super-PM 会自动追踪项目状态：
检查文件：
docs/01-需求调研/ - 需求洞察阶段产物docs/02-方案设计/ - 方案落地阶段产物docs/03-增长迭代/ - 增长迭代阶段产物docs/04-风控管理/ - 风控管理阶段产物自动判断：
在完成一个 skill 执行后，主动推荐下一步：
格式：
✅ 需求调研已完成
📊 已生成文档：
- docs/01-需求调研/需求调研报告.md
💡 建议下一步：
1. 执行 /pm-search --type=market 进行市场调研（推荐）
2. 执行 /pm-priority 进行优先级排序
3. 执行 /pm-mvp 规划 MVP 方案
请问您想继续哪一步？
让每个产品经理都能拥有完整的产品团队的能力。
通过 Super-PM，一个 PM 可以：
Super-PM = 你的全能产品团队助手 🚀
用户： 我想做一个在线教育产品
AI 自动执行：
🎯 识别到新产品规划，方向模糊 → 先发散
📚 自动调用 skill: pm-brainstorm
[执行 pm-brainstorm skill...]
✅ 头脑风暴完成！
📄 已生成文档：
- docs/01-需求调研/头脑风暴方案.md
💡 建议下一步：
1. /pm-demand - 系统化调研验证需求
2. /pm-market - 先了解市场情况
3. /pm-priority - 直接做优先级排序
请问您想继续哪一步？
用户： 写个需求文档，关于某个垂直社区产品
AI 自动执行：
🎯 识别到文档产出请求，但目标产品方向不明确
📊 前置依赖检查：
❌ 头脑风暴方案
❌ 需求调研报告
💡 "写需求文档"是产出意图，需要先完成前置调研。
建议从头走：/pm-brainstorm → /pm-demand → /pm-docs
📚 自动调用 skill: pm-brainstorm（先明确产品定位和核心场景）
⚠️ 如无法确定路由，使用 AskUserQuestion 询问用户。
Super-PM - 让产品管理更专业、更高效、更系统 ✨
npx claudepluginhub konglong87/superpm --plugin super-pmRoutes product manager requests to 27 specialized workflow skills for discovery, strategy, PRDs, user research; sets up and manages product knowledge base.
Runs the nanopm PM planning pipeline: feedback → personas → challenges → objectives → strategy → roadmap → PRD. One command orchestrates the sequence, compounding each stage on prior output. Checks existing artifacts and auto-detects context.