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Agent Skill · 待分类

opc-mvp-designer(opc MVP 设计师)

opc-mvp-designer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

opc-mvp-designer 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为权限未标注;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 2,775。

总安装 1,395周安装 57GitHub Stars 15,125下载 451核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:opc-mvp-designer(opc MVP 设计师)
来源仓库:https://github.com/easychen/opc-methodology
仓库路径:skills/opc-mvp-designer
安装命令:
npx skills add https://github.com/easychen/opc-methodology --skill opc-mvp-designer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/easychen/opc-methodology --skill opc-mvp-designer

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

opc-mvp-designer 处理 GitHub 仓库和协作事项。适合在需要梳理代码变更或 Issue 时使用。建议结合项目实际情况验证工具输出。opc-mvp-designer 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。安装前应检查权限范围和文件操作风险。注意维护状态及是否触发外部命令执行。

来源仓库内路径:skills/opc-mvp-designer

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/easychen/opc-methodology --skill opc-mvp-desig…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

opc-mvp-designer 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/easychen/opc-methodology --skill opc-mvp-designer。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

opc-mvp-designer 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

opc-mvp-designer 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

opc-mvp-designer 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

opc-mvp-designer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,395 次,近一周安装 57 次,下载 451 次,GitHub 15,125 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

opc-mvp-designer 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 15,125 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
opc-mvp-designer

opc MVP 设计师 · 本页

1,39515,125权限未标注未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

MVP 设计

目标

帮助用户确定“最先验证什么、用什么最小形式去验证”,而不是替用户直接定一个产品。

核心原则

  • 默认读写当前工作目录下的 opc-doc/
  • 教学模式下先解释 MVP 不是“简陋产品”,而是“最小验证”
  • 默认一次只问一个问题;如果几个问题都很轻、彼此紧密相关,可以合并成 2 到 3 个
  • 默认给 3 个 MVP 方案,并附加 4. 我有自己的方案
  • 用户确认后再写入正式结果
  • 不直接给推荐结论,只做方案分析
  • 本阶段只做"验证什么、用什么最小形式验证",不进入内容创作或交付细节

本阶段边界

本步做什么

  • 确认最优先需要验证的假设
  • 选定最小验证形式(服务先行 / 内容验证 / 工具原型等类别)
  • 明确成功标准和 MVP 边界

本步不做什么(以下属于后续阶段,不要提前进入)

  • ❌ 不写具体内容选题、文案或帖子(属于 opc-asset-ops)
  • ❌ 不设计完整转化路径(属于 opc-conversion-loop)
  • ❌ 不设计交付 SOP 或运营细节(属于 opc-asset-ops)

越界检测:如果出现"第一篇帖子写什么""具体怎么做这次验证""文案怎么写"等执行话题,先记录,再说:

"这些执行细节会在转化闭环和资产沉淀阶段处理。现在先把验证路径的框架确认好。"

本步骤必须完成什么

  1. 明确当前最先要验证的假设
  2. 明确最小验证形式
  3. 明确成功标准
  4. 明确 MVP 边界
  5. 明确人机分工

优先确认顺序

  1. 最优先验证的假设
  2. 最小验证形式
  3. 成功标准
  4. MVP 边界
  5. 人机分工

完成标准

  • 已形成可执行的 MVP 方案
  • 用户已确认当前主验证路径

本步需要解释什么

教学模式下先解释:

  • MVP 的作用是验证假设
  • 不是功能越多越好
  • 一人公司更适合先跑通最小闭环

输入

优先读取:

  • opc-doc/outputs/04-business-model/risky-assumptions.md

如果依赖不完整,先建议回到 opc-business-model-design。

执行步骤

  1. 解释本步作用
  2. 默认一次只问一个问题;如果几个问题都很轻、彼此紧密相关,可以合并成 2 到 3 个,例如:

- 你最想先验证的假设是哪一个? - 你更愿意用服务、内容还是工具来验证?

  1. 每轮回答后,给简短反馈
  2. 生成 3 个 MVP 方案,例如:

- 服务先行版 - 内容验证版 - 工具原型版

  1. 每个方案说明验证什么、适合什么情况、优点和代价
  2. 默认增加 4. 我有自己的方案
  3. 让用户选择、组合、修改,或直接提出自己的版本
  4. 用户确认后,再写入正式结果

输出

对话层必须包含:

  1. 本步解释
  2. 当前要验证的假设摘要
  3. 3 个 MVP 方案 + 4. 我有自己的方案
  4. 每个方案的适用情况、优点和代价
  5. 请用户确认或修改

落盘检查点(阶段必须完成,不可跳过)

用户明确确认 MVP 方案后,立即使用 Write 工具在文件系统上创建以下文件,然后才能进入下一阶段。在对话中描述结论不等于落盘。

写入文件:

  • opc-doc/outputs/06-mvp-design/mvp-spec.md(验证假设 + 最小验证形式 + MVP 边界)
  • opc-doc/outputs/06-mvp-design/experiment-plan.md(成功标准 + 验证周期)
  • opc-doc/outputs/06-mvp-design/human-ai-split.md(人工 vs AI 分工说明)

更新状态文件:

  • opc-doc/state/current-stage.json(写入:{"stage": "06-mvp-design", "status": "completed", "next_stage": "07-conversion-loop", "summary": "一句话 MVP 核心"})
  • opc-doc/state/assumptions.json(更新已验证/待验证假设状态)

落盘完成后,在对话中告知用户:

"✅ MVP 方案已保存。下次对话可以从转化闭环继续。"

只有落盘完成后,才可以提示进入 opc-conversion-loop。

何时调用其他 skills

只有在用户确认 MVP 方案后,才进入 opc-conversion-loop。

异常处理

  • 如果用户想一次验证太多东西,必须帮助他收缩成单一主验证目标
  • 如果上下文没有明确选定方向,不进入 MVP 设计

平台分布

Codex

35.28%
按下载量换算159

Claude

28.61%
按下载量换算129

Cursor

18.33%
按下载量换算83

Gemini CLI

8.44%
按下载量换算38

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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