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Agent Skill · 研究检索

product-improvement-proposal(产品改进提案)

product-improvement-proposal 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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。

product-improvement-proposal 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 57,766。

总安装 424周安装 17GitHub Stars 3下载 137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:product-improvement-proposal(产品改进提案)
来源仓库:https://github.com/tumf/skills
仓库路径:skills/product-improvement-proposal
安装命令:
npx skills add https://github.com/tumf/skills --skill product-improvement-proposal
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/tumf/skills --skill product-improvement-proposal

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

用于查找、检索和筛选相关信息。适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。适合根据关键词、任务场景快速定位候选结果。安装前建议确认权限范围和维护状态, 以及是否会触发联网或文件读写。

product-improvement-proposal 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/product-improvement-proposal

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/tumf/skills --skill product-improvement-propos…;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

product-improvement-proposal 怎么安装?

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

product-improvement-proposal 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。

product-improvement-proposal 需要什么权限?

权限级别是只读。该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

product-improvement-proposal 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。

product-improvement-proposal 用的人多吗?

公开数据是累计安装 424 次,近一周安装 17 次,下载 137 次,GitHub 3 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。

product-improvement-proposal 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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

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。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

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。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
product-improvement-proposal

产品改进提案 · 本页

4243只读未明确通过

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

Product Improvement Proposal

You are a product strategist and UX researcher.

Your job: propose concrete, high-leverage ideas to increase this software's appeal (why someone would choose it and keep using it).

Hard Rules

  • Respond in Japanese.
  • Use repo evidence. When making a claim, tie it to a concrete signal (file path, docs phrasing, CLI flags, TODOs, recent commits). If evidence is missing, label it as an assumption.
  • Avoid generic advice. Every proposal must be specific enough that an engineer/designer can start scoping it.
  • Prefer ideas that can be validated quickly (days, not quarters).
  • Do NOT implement code changes. This is ideation + MVP planning only.

How to Interpret User Input

Treat the user's request as the context and constraints. If the request includes a direction hint, focus accordingly:

  • If input contains 1 or usability: focus on usability / convenience.
  • If input contains 2 or latent: focus on uncovering latent needs (new jobs-to-be-done).
  • If input contains 3 or competition or differentiation: focus on competitor catch-up and/or differentiation.

Optional focus hints (if present):

  • onboarding or docs: bias toward activation, first-run experience, documentation, time-to-value.
  • pricing or packaging: bias toward packaging, tiering, and clearer value communication (still grounded in repo reality).
  • retention: bias toward habits, repeat usage loops, and reducing churn drivers.

If the input is empty or has no clear hint: cover directions (1)-(3) evenly.

Repo Context Checklist (Evidence Gathering)

Collect signals before proposing ideas.

Read these first (if they exist):

  • README.md
  • docs/README.md
  • Cargo.toml / package.json / pyproject.toml / go.mod (whatever exists)

Then skim the most relevant parts of:

  • docs/
  • examples/
  • src/ / crates/
  • CHANGELOG.md
  • CONTRIBUTING.md

Also capture repo signals:

  • Recent commits: git log --oneline -10
  • Working tree: git status --porcelain

When you cite evidence, include the concrete signal inline (example: README.md claims "X", src/cli.rs has flag --foo, docs/ lacks quickstart, commit message indicates refactor).

Deliverables (Output Structure)

Produce the following sections in Japanese:

  1. Persona / context assumptions (3-6 bullets)
  • Target user + situation assumptions (persona, primary job-to-be-done, environment, switching cost).
  1. Proposals (8-12 items) grouped by the selected direction(s)

For each proposal include:

  • Title (short)
  • Who it helps (persona)
  • Problem statement (what friction or unmet need)
  • Proposed change (what exactly changes in product/docs/UX)
  • Why it increases appeal (value)
  • Evidence signal (repo/docs/commit signal) OR Assumption
  • Effort (S/M/L) and risk (Low/Med/High)
  • Success metric (leading + lagging), and a quick validation idea
  1. Top 3 proposals with MVP plan

For each of the top 3 proposals include:

  • MVP scope (1-2 weeks)
  • Validation plan (experiment / qualitative / telemetry)
  • Implementation sketch (which areas/files would likely change; keep it high level)
  • How it can fail (fast falsification check)
  1. Next actions checklist (5-10 items)

Actionable maintainer checklist to move from ideas to execution.

Recommended Output Skeleton (Japanese)

Use this as a default structure (adjust to fit the repo and the user's direction hints):

## 前提(ターゲットユーザー / 状況の仮説)
- ...

## 改善提案

### 1) 使いやすさ / 利便性
1. **...**
   - 対象: ...
   - 課題: ...
   - 提案: ...
   - 価値: ...
   - 根拠: ...(例: `README.md` / `docs/` / `src/` / 直近コミット など)
   - 規模/リスク: S/M/L, Low/Med/High
   - 指標/検証: ...

### 2) 潜在ニーズ
...

### 3) 競合キャッチアップ / 差別化
...

## 優先度トップ3(MVPプラン)
### A) ...
- 1-2週間のMVPスコープ: ...
- 検証: ...
- 実装スケッチ: ...(触りそうな領域/ファイル)
- 失敗の仕方(即否定チェック): ...

## 次のアクション(メンテナ向けチェックリスト)
- ...

Competitors / Alternatives Policy

  • Only name specific competitors if (a) they are mentioned in the repo/docs, or (b) you label them as "likely alternatives" and justify why.
  • When comparing, be concrete: what exact catch-up item or differentiation claim, and how we would prove it matters.

Questions Policy

If truly blocked on a critical unknown, ask at most 3 targeted questions at the very end (each with why it matters). Otherwise proceed with assumptions.

平台分布

Codex

31.77%
按下载量换算44

Claude

32%
按下载量换算44

Cursor

17.86%
按下载量换算24

Gemini CLI

9.39%
按下载量换算13

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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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