狂揽 21000+ GitHub Star！PM-Skills-Marketplace 神器终于开源！

AI 产品助手的能力提升速度，远超所有人预期，当前已经能快速帮我们生成 PRD、制定战略、设计实验。

但很快大家便发现一个问题，AI 生成的文档看起来完整，实际却缺少产品思维的灵魂，拿到需求就一顿输出。

为了治好这个毛病，Product Compass 创始人 Paweł Huryn 开源了 PM Skills Marketplace。

开源后不久，便拿下 21000+ GitHub Star，目前还在持续上涨。

PM Skills Marketplace 正是围绕产品全生命周期设计，包含了 68 个 Skill、42 个工作流，外加 9 个插件包。

覆盖了产品发现、战略制定、执行落地、市场调研、数据分析、GTM 上市六个阶段的完整产品链路。

在 Claude Code 里装上后，我们能用 /discover 做产品发现,/strategy 制定战略。

接着 /write-prd 写需求文档、/plan-okrs 定目标、/plan-launch 规划上市，最后 /ship-check 做发布检查，将整个产品节奏串联起来。

另外还有专门针对 AI 生成代码的 pm-ai-shipping 插件值得一提，包含了文档化、安全审计、性能审计、测试覆盖率映射四大功能。

在跑 /ship-check 发布检查时，会自动生成架构文档、权限流程图、环境变量清单，然后运行安全和性能审计，最后给出是否可以发布的结论。

相当于把 AI 写出来的代码，在发布前做一次全面体检，包括架构梳理、安全评估、以及性能分析。

一、Claude Cowork 安装方式(最简单)

适合非开发者的产品经理,全程可视化操作。

步骤 1：打开 Claude Cowork,点击左下角 Customize

步骤 2：进入 Browse plugins → Personal → 点击 + 号

步骤 3：选择 Add marketplace from GitHub

步骤 4：输入 phuryn/pm-skills，回车

安装完成后，所有 9 个插件包会自动加载，你就能直接使用 /discover、/strategy 等命令了。

二、Claude Code 安装方式(CLI)

适合习惯命令行的用户，可以选择性安装需要的插件。

三、Codex CLI 安装方式(OpenAI)

Codex 读取的是与 Claude Code 相同的插件市场文件，所以可以原生安装。

注意: Codex 的 /slash 命令不会作为命令行命令运行，但你可以用自然语言描述工作流:

> 对这个想法运行产品发现流程：头脑风暴、映射假设、优先级排序、设计实验 — 每步暂停等我确认。

四、其他 AI 工具安装方式

对于 Cursor、Gemini CLI、Windsurf 等工具，可以手动复制 skills 文件夹。

五、9 大插件包详解

1. pm-product-discovery(产品发现)

13 个技能 + 5 个命令

核心命令:

• /discover — 完整发现循环：创意 → 假设映射 → 优先级 → 实验设计

• /brainstorm — 多视角头脑风暴

• /interview — 准备访谈脚本或总结访谈记录

  
  

实战示例：

输出效果:

2. pm-product-strategy(产品战略)

12 个技能 + 5 个命令

核心命令:

• /strategy — 创建完整的 9 部分产品战略画布

• /business-model — 探索商业模式

• /pricing — 设计定价策略

  
  

实战示例：

3. pm-execution(产品执行)

16 个技能 + 11 个命令

核心命令:

• /write-prd — 从功能创意创建 PRD

• /plan-okrs` — 头脑风暴团队级 OKRs

• /sprint — 冲刺生命周期管理

  
  

PRD 生成示例：

生成的 PRD 包含:

1. 问题陈述与背景

2. 目标与成功指标

3. 用户故事与使用场景

4. 功能需求(MVP vs 未来)

5. 技术架构建议

6. 风险与依赖项

7. 发布计划

8. 附录(竞品分析、用户研究)

4. pm-market-research(市场调研)

7 个技能 + 3 个命令

核心命令:

• /research-users — 构建用户画像、细分用户、映射客户旅程

• /competitive-analysis — 分析竞争格局

• /analyze-feedback — 用户反馈的情感分析

  
  

5. pm-data-analytics(数据分析)

3 个技能 + 3 个命令

核心命令:

• /write-query — 从自然语言生成 SQL

• /analyze-test — 分析 A/B 测试结果

• /analyze-cohorts — 用户参与数据的队列分析

  
  

SQL 生成示例：

生成的 SQL:

6. pm-go-to-market(GTM 上市)

6 个技能 + 3 个命令

核心命令:

• plan-launch — 从滩头阵地到发布计划的完整 GTM 策略

• /growth-strategy` — 设计增长循环并评估 GTM 方式

• /battlecard` — 创建竞争战卡

  
  

上市规划流程图：

7. pm-marketing-growth(增长营销)

5 个技能 + 2 个命令

核心命令:

• /market-product — 头脑风暴营销创意、定位、价值主张、产品命名

• /north-star — 定义北极星指标和支持性输入指标

  
  

8. pm-toolkit(产品工具箱)

4 个技能 + 5 个命令

核心命令:

• /review-resume — 全面的 PM 简历评审

• /tailor-resume — 根据特定职位描述定制简历

• /proofread — 检查语法、逻辑、流畅性

  
  

9. pm-ai-shipping(AI 代码发布)

2 个技能 + 5 个命令

这是专门为 AI 生成代码设计的质量把控插件。

核心命令:

• /ship-check — 完整发布检查:文档化 → 安全审计 → 性能审计 → 测试覆盖率映射

• /document-app — 将代码库逆向工程为系统文档

• /security-audit-static — 静态安全审计

• /performance-audit-static — 静态性能审计

  
  

实战示例:

输出报告节选:

六、与竞品对比

七、实战案例:从想法到上市

假设你有一个新产品想法:「AI 驱动的代码审查工具，面向中型工程团队」

完整产品流程演示

阶段 1：产品发现 (5 分钟)

AI 输出:

- 3 个视角的功能创意(PM/设计师/工程师)

- 8 大类风险假设(价值/可用性/可行性/GTM/战略/团队/财务/法律)

- 优先级排序后的前 5 个关键假设

- 针对高风险假设的 3 个实验设计

阶段 2:战略制定 (10 分钟)

AI 输出:

- 9 部分产品战略画布

- 竞争定位分析

- 护城河识别

- 3 年路线图框架

阶段 3：商业模式设计 (8 分钟)

阶段 4：需求文档编写 (15 分钟)

阶段 5：上市规划 (12 分钟)

阶段 6：设置目标 (5 分钟)

阶段 7：发布检查 (AI 生成代码后)

总耗时: 约 55 分钟

从想法到完整的产品方案、上市计划、OKRs，全部搞定。

写在最后

虽然 AI 的产品能力在逐渐增强，但 PM Skills Marketplace、Agent Skills 这类项目依然接连出现。说明大家对 AI 生成的产品方案到底能不能真正落地，心里还是没底。

毕竟对团队来说，一份经过框架验证、可持续迭代的产品决策，远比一段想都不想就让 AI 生成的文档有价值。

PM Skills Marketplace 的意义也正在于此。

它没有试图把 AI 变得更聪明，而是把产品大师那套「结构化思考、假设驱动、持续验证」的产品习惯沉淀下来，让 AI 在每个决策环节都有框架可循。

对每天都在跟 AI 协作做产品的我们来说，这种工具远比模型升级来得更实在。

GitHub 项目地址：

https://github.com/phuryn/pm-skills