AI编码工具Skills.md全网资源检索报告【商业化产品需求分析、竞品分析和可行性研究】

AI编码工具Skills.md全网资源检索报告

一、概述

本报告全面检索了全网关于AI编码工具使用的skills.md文件，特别聚焦于商业化产品需求分析、竞品分析和可行性研究相关的技能定义。当前时间为2026年1月，Agent Skills生态已成为主流的AI能力扩展标准。

二、Agent Skills基础框架

2.1 什么是Agent Skills

Agent Skills（智能体技能） 是一种模块化的能力扩展系统，核心特征如下：

特性 说明
本质 模块化的Markdown文件（SKILL.md），用于教Claude等AI工具执行特定任务
形式 一个文件夹，必须包含SKILL.md（核心），可选包含脚本、文档、资源文件
工作原理 渐进式披露（Progressive Disclosure）：元数据→指令→资源按需加载
适用工具 Claude（Anthropic）、GitHub Copilot、Cursor、AutoDev等
核心优势 自动触发、可复用、跨平台、高效利用上下文窗口

2.2 Skills的文件结构规范

最小结构：

my-skill/
└── SKILL.md # 唯一必需的文件

推荐完整结构：

my-skill/
├── SKILL.md # 元数据 + 核心指令
├── reference.md # 详细参考文档
├── examples.md # 使用示例
├── scripts/
│ └── helper.py # 可执行工具脚本
└── templates/
└── template.json # 模板文件

2.3 SKILL.md文件规范

YAML前置元数据要求：

---
name: your-skill-name # 必填：最多64字符，仅小写字母/数字/连字符
description: Brief description # 必填：最多1024字符，包含功能和使用场景
---

关键要求：

  • name：使用动名词形式（如：processing-pdfs、analyzing-spreadsheets）
  • description：第三人称描述（不用第一人称"I can"），必须包含触发条件
  • 内容应简洁为王，上下文窗口是公共资源

三、产品需求分析相关Skills

3.1 Requirements Analysis Specialist（需求分析专家）

来源： MCP Market - 官方认可的Agent Skills市场

功能描述：
将Claude转变为产品专家，聚焦于产品开发的"What"和"Why"。提供标准化模板，确保问题陈述、用户画像和成功指标清晰定义。通过与平行的专家智能体的迭代发现循环，识别逻辑缺陷、遗漏的边界情况和矛盾之处，在技术实现前建立高质量基础。

核心功能：

  • 结构化PRD生成框架
  • 问题陈述标准化
  • 用户画像构建
  • 成功指标定义
  • 迭代发现与质量检查

应用场景： 任何需要生成高质量产品需求文档的项目

3.2 PRD Authoring（PRD创作）

来源： MCP Market

功能描述：
使用BMAD方法论简化从模糊想法到可实现开发计划的转变。指导团队完成结构化的产品简报撰写、数据驱动的市场研究和包含可测量成功标准的综合PRD编写工作流程。确保战略对齐和需求验证在开发前完成，减少浪费并提供从业务目标到技术史诗的清晰追溯性。

核心工作流：

  1. 产品简报（Product Brief）撰写
  2. 数据驱动的市场研究
  3. 综合PRD编写
  4. 可测量的成功标准定义
  5. 技术epic映射

适用阶段： 早期产品策划、从概念到实现的过渡

3.3 Product Management AI（产品管理AI）

来源： MCP Market

功能描述：
为产品经理和工程负责人提供智能伙伴，连接战略视野与技术实现。通过直接访问代码库和文档，创建上下文感知的PRD、将用户研究合成可操作的洞察、执行使用RICE或ICE框架的数据驱动功能优先级排序。

核心能力：

  • 上下文感知的PRD生成
  • 用户研究综合分析
  • RICE/ICE优先级框架应用
  • 版本控制集成
  • 数据驱动的决策支持

特色： 与代码库深度集成，保持产品文档与代码版本对应

3.4 Product Manager Toolkit（产品经理工具包）

来源： MCP Market

功能描述：
通过自动化RICE优先级排序、NLP驱动的访谈分析和标准化PRD模板，简化产品管理工作流。

包含工具：

  • RICE Prioritizer：自动化功能优先级排序
  • NLP Interview Analyzer：用户访谈自动分析
  • Standardized Templates：标准化模板库

四、竞品分析相关Skills

4.1 Competitive Landscape Analysis（竞争格局分析）

来源： MCP Market - 2天前更新

功能描述：
通过在Claude中直接应用严格的分析框架，增强产品团队和开发者构建防守性市场策略的能力。提供结构化指导以执行波特五力分析、识别"蓝海"机会、绘制竞争定位地图和进行详细的竞争情报收集。无论您是评估新软件产品的市场进入还是优化现有工具的差异化，该技能都有助于识别可持续竞争优势并通过数据驱动的模板和分析工具优化市场推广策略。

分析框架：

  • 波特五力分析（Porter's Five Forces）

  • 行业竞争对手之间的竞争

  • 新进入者的威胁

  • 替代品威胁

  • 供应商议价能力

  • 买方议价能力

  • 蓝海战略（Blue Ocean Strategy）

  • 差异化维度识别

  • 成本优化

  • 非竞争性市场空间

  • 竞争定位映射

  • 功能对比

  • 价格定位

  • 目标客户群体分析

  • 竞争情报收集

  • 产品特性分析

  • 市场覆盖范围

  • 用户反馈综合

适用对象： 产品团队、创业者、产品经理、市场分析师

4.2 产品经理竞品分析技能体系

根据全网调查，2026年产品经理进行竞品分析的核心技能包括：

技能维度 具体内容
分析框架 SWOT分析、波特五力、KANO模型、HMW法则
定量研究 用户量统计、留存率、转化率、市场规模
定性研究 用户访谈、反馈分析、使用场景研究
技术方面 产品功能拆解、技术栈分析、可扩展性评估
商业面向 定价策略、商业模式、收入结构
用户体验 UI/UX对比、使用流程、用户满意度
执行能力 可执行性建议提出、差异化策略、市场定位

五、可行性研究相关Skills

5.1 BRD Market Analysis（商业需求文档市场分析）

来源： MCP Market

功能描述：
增强Claude分析商业需求文档的能力。评估市场可行性、技术可行性和竞争格局。

评估维度：

  • 市场可行性：市场规模、增长潜力、用户需求
  • 技术可行性：技术难度、可实现性、技术栈选择
  • 竞争可行性：现有竞争、差异化路径、竞争优势

5.2 Phase 2 Project Discovery（第二阶段项目发现）

来源： MCP Market

功能描述：
通过交互式项目发现和需求收集指导开发者，生成综合的产品需求文档。包括可行性研究的关键环节。

工作流：

  1. 交互式项目发现
  2. 需求收集与验证
  3. 综合PRD生成
  4. 可行性评估
  5. Epic拆分与计划

5.3 可行性研究的标准框架

基于全网资源整合，完整的可行性研究（Feasibility Study）应包含以下5个核心要素：

要素 关键问题
技术可行性 能否用现有技术实现？需要什么技术栈？有何技术风险？
市场可行性 市场规模多大？目标用户是谁？市场需求有多大？
经济可行性 投入成本是多少？预期收益如何？投资回报周期？
运营可行性 团队能力是否满足？流程是否可执行？资源是否充足？
法律可行性 是否符合法规？是否存在合规风险？需要何种许可？

六、AI编码Skills的最佳实践

6.1 Skills编写核心原则

原则1：简洁为王（Conciseness is Key）

  • 假设Claude已具备基础知识，无需过度解释
  • 上下文窗口是公共资源，Skills应精简
  • 目标：每个Skill的SKILL.md部分在5000 tokens以内

原则2：渐进式披露（Progressive Disclosure）

第一层：元数据（始终加载）
├─ name：技能名称
└─ description：功能和触发条件

第二层：指令（触发时加载）
├─ 核心操作步骤
├─ 工作流程
└─ 决策框架

第三层：资源（按需加载）
├─ 详细参考文档
├─ 可执行脚本
└─ 模板文件

原则3：适度自由度

  • 高自由度：适用于多种方法都可行的任务（如代码审查）
  • 中等自由度：存在首选模式但允许变化的任务（如报告生成）
  • 低自由度：操作易错、一致性至关重要的任务（如数据库迁移）

原则4：工作流与反馈循环

  • 为多步骤任务提供清晰的检查清单
  • 包含验证步骤，及早发现错误
  • 实现"运行-验证-修复-重复"的循环

6.2 高效的Skill目录结构

推荐的模块化组织方式：

skill-name/
├── SKILL.md # 核心文件（必需）
│ ├── YAML元数据
│ ├── 快速开始
│ └── 基本指导
├── guides/
│ ├── beginner.md # 初级指南
│ ├── advanced.md # 高级技巧
│ └── troubleshooting.md # 常见问题
├── examples/
│ ├── example-1.md # 用例示例
│ └── example-2.md # 完整工作流
├── templates/
│ ├── prd-template.md # PRD模板
│ └── analysis-template.md # 分析模板
├── scripts/
│ ├── validate.py # 验证脚本
│ ├── generate.py # 生成脚本
│ └── analyze.py # 分析脚本
└── references/
└── frameworks.md # 框架参考

设计优势：

  • Claude只在需要时加载相关文件
  • 未使用的文件零tokens消耗
  • 易于维护和版本控制
  • 支持大量知识存储

6.3 命名和描述规范

Name字段规范：

  • ✅ 推荐：requirements-analysis、competitive-analysis、feasibility-research
  • ❌ 避免：helper、utils、tools（过于模糊）

Description字段规范：

  • 第三人称描述（不用"I can"或"You can"）
  • 包含功能说明和使用场景
  • 长度限制：最多1024字符
  • 示例格式：
"Conducts comprehensive product requirement analysis with
structured templates, gap identification, and iterative
discovery cycles. Use when creating PRDs, validating requirements,
or identifying missing product specifications."

七、全网Skills生态现状（2026年1月）

7.1 主流Skills市场

平台 特点 访问方式
MCP Market 官方认可，更新频繁，质量高 https://mcpmarket.com/tools/skills
GitHub Anthropics Skills 官方参考实现 https://github.com/anthropics/skills
Claude Skills Library 社区贡献，多样化 awesome-claude-skills项目
Coze 2.0 Skills 字节跳动平台，中文友好 https://www.coze.cn
Cursor Skills 编辑器集成 .cursor/skills目录
VS Code Copilot Skills 编辑器集成 .github/skills目录

7.2 产品管理相关Skills排名

按热度和实用性排序：

  1. Requirements Analysis Specialist ⭐⭐⭐⭐⭐
  • 更新频率：最新（4天前）
  • 社区评分：最高
  • 实用性：企业级
  1. Competitive Landscape Analysis ⭐⭐⭐⭐⭐
  • 更新频率：2天前
  • 框架完整性：最完整
  • 适用范围：广泛
  1. Product Management AI ⭐⭐⭐⭐⭐
  • 更新频率：最新
  • 代码集成深度：最深
  • 适合场景：完整产品周期
  1. PRD Authoring ⭐⭐⭐⭐
  • 更新频率：稳定
  • 方法论：BMAD完整
  • 适合场景：早期项目
  1. Product Manager Toolkit ⭐⭐⭐⭐
  • 包含工具：3+种
  • 自动化程度：高
  • 适合场景：高频操作

7.3 Skills的典型应用模式

模式1：单个Skill应用

用户输入 → Claude识别触发场景 → 自动加载Skill →
执行标准化流程 → 生成结构化输出（PRD/报告）

模式2：多Skill组合

需求分析 → 竞品分析 → 可行性研究 → PRD生成 →
特性优先级排序 → roadmap规划
（涉及5个以上Skills的协同工作流）

模式3：迭代优化

初版PRD生成 → 验证与反馈 → 需求澄清 → 文档更新 →
竞品对标 → 差异化调整 → 最终PRD

八、关键发现与建议

8.1 产品经理的Skills配置建议

最小配置（MVP）：

  1. Requirements Analysis Specialist
  2. Competitive Landscape Analysis
  3. PRD Authoring

完整配置（Professional）：

  1. Requirements Analysis Specialist
  2. Competitive Landscape Analysis
  3. Product Management AI
  4. PRD Authoring
  5. Product Manager Toolkit
  6. BRD Market Analysis

企业配置（Enterprise）：
以上所有 + 行业特定Skills（金融、SaaS、消费等）

8.2 使用Skills的核心价值

维度 传统方式 使用Skills后
时间效率 需要手工研究、编写、反复修改 自动化框架、模板加速，80%时间节省
质量 容易遗漏关键要素、逻辑不完整 系统性框架、自动验证、高完整性
可复用性 每次从零开始 可复用模板、积累最佳实践
团队协作 文档分散、标准不统一 统一模板、版本控制、共享框架
知识传承 经验难以转移 Skills即文档，新人快速上手

8.3 当前生态的不足与机遇

现有不足：

  • ❌ 行业特定Skills仍然稀缺
  • ❌ 中文Skills质量参差不齐
  • ❌ 跨平台兼容性有待加强
  • ❌ 安全审计机制尚不完善

发展机遇：

  • ✅ 企业内部Skills库建设
  • ✅ 垂直行业Skills开发
  • ✅ 自动化Skills生成工具
  • ✅ Skills市场化与商业化

九、主要资源链接

官方文档

市场与示例

教程与指南

编辑器集成

十、总结

AI编码工具的skills.md生态已成熟并快速发展，特别在产品管理领域：

  1. 标准化框架已形成 - SKILL.md的YAML元数据、渐进式披露、文件结构都有清晰规范
  2. 产品分析类Skills最丰富 - Requirements Analysis、Competitive Analysis、PRD Authoring等官方认可的高质量Skills齐备
  3. 应用模式已多元 - 从单个Skill到多Skill协同，从初创到企业应用场景覆盖完整
  4. 市场化在加速 - MCP Market每日更新，Coze 2.0等平台推动商业化落地
  5. 中文资源逐步完善 - 知乎、B站、CSDN等平台有大量中文教程和最佳实践分享

建议行动：

  • 根据具体业务需求选择合适的Skills组合
  • 考虑建立企业内部Skills库，积累行业最佳实践
  • 关注MCP Market和官方仓库的更新
  • 探索自定义Skills的开发可能性

附录：重点项目深入解析

A. PM-Skills项目详解（2026年1月最新）

项目概览：

核心特性：

特性 说明
24个Skills 覆盖完整产品生命周期（发现、定义、开发、交付、测量、迭代）
工作流集成 包括特性启动、精益创业、三钻石等预建工作流
斜杠命令 Claude Code用户可直接使用 /prd、/hypothesis 等命令
自动发现 GitHub Copilot、Cursor、Windsurf通过AGENTS.md自动识别
规范兼容 遵循Agent Skills标准规范，跨平台通用
开箱即用 包含最佳实践模板和真实案例
MCP支持 提供MCP Server版本（pm-skills-mcp）用于集成

包含的24个Skills具体分类：

Discover（发现）阶段Skills：

  • Opportunity Solution Tree（机会解决树）
  • Jobs to Be Done Analysis（工作分析）
  • User Interview Summary（用户访谈总结）

Define（定义）阶段Skills：

  • Requirements Analysis（需求分析）
  • Product Requirements Document/PRD（产品需求文档）
  • Success Metrics Definition（成功指标定义）

Develop（开发）阶段Skills：

  • Feature Specification（特性规范）
  • Technical Feasibility Analysis（技术可行性分析）
  • Risk Assessment（风险评估）

Deliver（交付）阶段Skills：

  • Launch Checklist（发布检查清单）
  • Go-to-Market Strategy（市场推广策略）
  • Stakeholder Communication（利益相关者沟通）

Measure & Iterate（测量与迭代）阶段Skills：

  • Analytics Setup（分析设置）
  • User Feedback Synthesis（用户反馈综合）
  • Post-Launch Review（发布后评审）

跨阶段通用Skills：

  • Competitive Analysis（竞争分析）
  • Market Analysis（市场分析）
  • Roadmap Planning（路线图规划）
  • Decision Documentation（决策文档）
  • Architecture Decision Record（架构决策记录）
  • Assumption Testing（假设测试）

平台兼容性矩阵：

平台 支持状态 接入方式
Claude Code ✅ 斜杠命令
Claude.ai ✅ ZIP上传
Claude Desktop ✅ ZIP或MCP
GitHub Copilot ✅ AGENTS.md自动发现
Cursor ✅ AGENTS.md或MCP
Windsurf ✅ AGENTS.md自动发现
VS Code ✅ 扩展
任何MCP客户端 ✅ pm-skills-mcp服务器

两种访问方式对比：

  1. pm-skills（本仓库）
  • 优点：可直接编辑文件、定制化灵活、支持分叉
  • 适合：Claude Code斜杠命令、GitHub Copilot、Windsurf
  • 更新：git pull
  1. pm-skills-mcp
  • 优点：快速部署（30秒）、无需管理文件、自动更新
  • 适合：Claude Desktop、Cursor、任何MCP客户端
  • 安装：npx pm-skills-mcp

基础框架：三钻石模型

PM-Skills采用经过数百次产品发布验证的三钻石框架，包含三个"发散-收敛"循环：

第一个钻石：发现与定义
发散：探索用户需求、机会、约束
收敛：定义问题、机会、核心需求

第二个钻石：定义与开发
发散：探索解决方案、技术方案
收敛：选择方案、制定规范、建立roadmap

第三个钻石：交付与迭代
发散：收集用户反馈、市场信号
收敛：优化产品、规划下一迭代

B. 其他重点开源项目

1. Anthropics/skills（官方仓库）

地址：https://github.com/anthropics/skills

  • Stars：50.9k+（业界最高）
  • Forks：4.9k+
  • 内容：官方参考实现和示例Skills
  • 特点：定期更新、质量有保障、权威性强

2. Awesome Claude Skills集合

主要项目：

项目 Stars 内容
ComposioHQ/awesome-claude-skills 25k+ 精选最佳Claude Skills列表
alirezarezvani/claude-skills 1.3k+ 生产级Skills包，包含子代理
VoltAgent/awesome-claude-skills - Skills和资源完整集合
travisvn/awesome-claude-skills - 带API集成示例

3. 专业化项目

claude-deep-research-skill

  • 包含企业级竞争分析模块
  • 8阶段处理管道
  • 源可信度评分
  • 自动验证机制

Ultimate-Agent-Skills-Collection

  • 49+个高质量Skills
  • 中文文档支持
  • 按类别组织（开发、云基础设施、内容、设计等）
  • 定期维护（4天前更新）

十一、实战应用指南

11.1 选择合适的Skills组合

场景1：新产品从零开始

推荐Skills栈：
1. Opportunity Solution Tree → 发现机会
2. Jobs to Be Done Analysis → 理解用户
3. Requirements Analysis → 需求分析
4. Competitive Analysis → 竞品对标
5. Product Requirements Document → 生成PRD
6. Success Metrics Definition → 定义成功指标
7. Feature Specification → 特性规范
8. Technical Feasibility Analysis → 技术评估
9. Go-to-Market Strategy → 上市策略

场景2：现有产品优化迭代

推荐Skills栈：
1. User Feedback Synthesis → 整合反馈
2. Market Analysis → 市场分析
3. Competitive Landscape Analysis → 竞品分析
4. Risk Assessment → 风险评估
5. Feature Specification → 特性规范
6. Roadmap Planning → Roadmap规划
7. Post-Launch Review → 事后评审

场景3：快速MVP开发

推荐Skills栈：
1. Assumption Testing → 验证假设
2. Success Metrics Definition → 关键指标
3. Feature Specification → MVP特性
4. Technical Feasibility Analysis → 快速评估
5. Launch Checklist → 发布清单

11.2 Skills使用最佳实践

实践1：标准化输出

问：生成[产品名称]的PRD
AI + PRD Skill →
- 标准化格式
- 包含所有关键章节
- 符合企业规范
- 可直接交付

实践2：迭代改进

第一轮：生成初版PRD
↓ 评审反馈
第二轮：使用Competitive Landscape Skill进行对标
↓ 竞品洞察
第三轮：使用Risk Assessment调整规范
↓ 风险缓解
最终版：高质量、可执行的PRD

实践3：团队协作

- PM：使用PRD/Roadmap Skills
- 产品负责人：使用Requirements/Success Metrics Skills
- 市场：使用Go-to-Market/Competitive Skills
- 工程：使用Technical Feasibility/Feature Spec Skills
→ 统一框架、一致输出、无缝协作

11.3 构建企业内部Skills库

3层建设策略：

第1层：基础框架（第1-2周）

  • 导入PM-Skills的24个Skills
  • 根据企业规范进行微调
  • 建立Skills使用指南

第2层：行业定制（第3-8周）

  • 针对业务领域创建专业Skills
  • 金融产品：合规性检查、风险评估特化版
  • SaaS产品：ARR、CAC、LTV优化Skills
  • 消费品：用户细分、营销策略Skills
  • To B企业服务：销售周期、实现规划Skills

第3层：知识固化（第9周+）

  • 从成功项目中提炼最佳实践
  • 创建行业案例库
  • 建立质量评审机制
  • 定期更新和优化

十二、技术整合方案

12.1 与MCP协议的集成

MCP（Model Context Protocol）是什么？

  • 官方模型上下文协议
  • 使AI agent能访问数据源、工具、资源
  • Skills是MCP在prompt工程中的实现

集成示例：

MCP Server（pm-skills-mcp）
├─ Tool 1: /create-prd → Requirements Analysis Skill
├─ Tool 2: /analyze-competitors → Competitive Analysis Skill
├─ Tool 3: /plan-roadmap → Roadmap Planning Skill
└─ Resource Loader: 动态加载模板和参考

Claude/Cursor 通过 MCP 协议调用
→ 无需文件管理
→ 实时更新
→ 规范化接入

12.2 与代码库的集成

推荐目录结构：

your-project/
├── .claude/
│ ├── skills/ # 项目级Skills
│ │ ├── product-analysis/
│ │ ├── competitive-research/
│ │ └── feasibility-study/
│ └── config.yml
├── .github/
│ └── skills/ # 与GitHub Copilot集成
├── docs/
│ └── pm-outputs/ # PM outputs版本控制
│ ├── prds/
│ ├── market-analysis/
│ └── roadmaps/
└── README.md

CI/CD集成：

GitHub Actions Workflow:
1. 检查PRD文件
2. 使用Requirements Analysis Skill验证完整性
3. 使用Competitive Analysis Skill进行对标检查
4. 生成自动评审报告
5. 发送到审核流程

12.3 与数据分析工具的集成

可能的集成对象：

  • Amplitude / Mixpanel：成功指标定义与验证
  • Intercom / UserTesting：用户反馈综合
  • Perforce / Git：决策历史追踪
  • Tableau / Metabase：竞品数据可视化

集成模式：

数据源 → Data Analysis Skill → 自动生成分析报告
↓
用于竞品分析和可行性研究
↓
更新PRD和Roadmap

十三、常见问题与排查

Q1：如何在Claude.ai中使用Skills？

A：

  1. 将pm-skills项目下载为ZIP
  2. 在Claude.ai中创建新Project
  3. 上传ZIP文件到Project
  4. 询问Claude："基于pm-skills库，帮我创建[任务]"
  5. Claude会自动加载相关Skills

Q2：我能自定义Skills吗？

A： 可以。有两种方式：

简单方式： 编辑现有SKILL.md

  • 克隆pm-skills仓库
  • 修改相关Skill的指令和模板
  • 在项目中使用

完整方式： 创建新Skill

my-custom-skill/
├── SKILL.md
├── templates/
│ └── custom-template.md
└── scripts/
└── helper.py

Q3：Skills会占用多少tokens？

A： 遵循渐进式披露，tokens消耗极低：

  • 元数据：~50-100 tokens/skill（始终加载）
  • 完整SKILL.md：~2000-5000 tokens（触发时）
  • 模板/脚本：按需加载，不用则零消耗

Q4：Skills与prompt的区别是什么？

A：

维度 Prompt Skills
作用域 单次对话 跨对话、跨项目
复用性 低 高（可版本控制）
结构 自由格式 标准化格式
维护 低效（重复修改） 高效（一次修改，全局生效）
团队协作 困难 容易（共享库）
知识固化 分散 集中管理

Q5：如何测试自己的Skills？

A： 建议流程：

  1. 创建测试用例（真实场景）
  2. 在Claude Code中运行Skill
  3. 检查输出是否符合预期
  4. 收集反馈，迭代改进
  5. 纳入版本控制之前进行最终审查

十四、前沿趋势与展望

14.1 2026年Skills生态发展方向

新兴趋势：

  1. 垂直化专业Skills
  • 金融合规Skills
  • 医疗产品Skills
  • 教育科技Skills
  • 游戏产品Skills
  1. 多Skills协调
  • Skill编排框架
  • 工作流自动化
  • 跨领域应用
  1. 数据驱动化
  • 与分析工具深度集成
  • 实时数据引入
  • 自动决策建议
  1. 本地化加强
  • 中文Skills库扩展
  • 区域特定框架
  • 本地合规性集成
  1. 商业化探索
  • 企业Skills市场
  • SaaS化服务
  • 行业解决方案包

14.2 对产品经理的启示

Skills重新定义了产品管理工作：

传统模式 Skills时代
重复性工作 自动化与标准化
经验依赖 最佳实践固化
文档散乱 结构化知识库
低效协作 一致性框架
知识流失 可持续积累

未来PM的核心竞争力：

  • 学会使用和定制Skills（技术化）
  • 建立企业Skills库（知识化）
  • 关注战略而非执行（高价值化）
  • 跨函数协作（领导力）

14.3 建议关注的资源

持续学习：

  • MCP Market：https://mcpmarket.com/tools/skills
  • Anthropic工程博客：最新官方洞察
  • GitHub Trending：发现新Skills项目
  • Product Slack社区：同行最佳实践分享

十五、行动指南

立即可做的3件事

第1步：选择和安装（今天）

# 克隆pm-skills
git clone https://github.com/product-on-purpose/pm-skills.git

# 或使用MCP
npx pm-skills-mcp

第2步：体验Skills（本周）

  • 用PM-Skills创建一份PRD
  • 用Requirements Analysis Skill进行需求验证
  • 用Competitive Analysis Skill分析对手

第3步：建立实践（本月）

  • 在项目中集成Skills
  • 收集团队反馈
  • 开始自定义和优化
  • 建立企业规范

中期计划（3-6个月）

  1. 完整集成
  • 将Skills纳入标准工作流
  • 与代码库和文档系统集成
  • 建立质量评审流程
  1. 知识积累
  • 记录从实际项目中学到的最佳实践
  • 创建行业特定的Skills
  • 建立内部Skills库
  1. 团队赋能
  • 培训全团队使用Skills
  • 分享成功案例
  • 建立最佳实践文档

长期愿景（6-12个月）

  • 成为Skills生态中的贡献者
  • 开源企业级Skills库
  • 成为所在行业的标准制定者

参考资源总览

官方资源

资源 链接 说明
Agent Skills规范 https://agentskills.io 官方标准
Anthropic Skills仓库 https://github.com/anthropics/skills 官方参考实现
Claude Cookbook https://platform.claude.com/cookbook/skills 官方教程
Claude最佳实践 https://platform.claude.com/docs/agents-and-tools/agent-skills/best-practices 官方指南

社区资源

资源 链接 Stars 说明
PM-Skills https://github.com/product-on-purpose/pm-skills 5 24个PM专用Skills
Awesome Claude Skills https://github.com/ComposioHQ/awesome-claude-skills 25k+ 最大的精选集合
Ultimate Collection https://github.com/ZhanlinCui/Ultimate-Agent-Skills-Collection - 49+高质量Skills
开发者友好 https://github.com/alirezarezvani/claude-skills 1.3k 生产级Skills包

中文资源

资源 链接 说明
Claude Skills完全指南 知乎专栏 深度中文教程
菜鸟教程 http://www.runoob.com Agent Skills基础
CSDN文章 搜索"AI产品经理" 应用实战

附注：报告版本信息

  • 生成时间：2026年1月24日
  • 检索范围：全网公开资源
  • 主要来源：MCP Market、GitHub、官方文档、社区项目
  • 更新频率：建议每季度更新一次
  • 维护者：可联系官方或社区进行更新建议

总体结论：

AI编码工具的skills.md生态已进入成熟和多元化阶段。特别是产品管理领域，已有完整的、生产级别的、可复用的解决方案（如PM-Skills的24个Skills）。建议所有产品经理和AI工具用户立即开始体验和集成相关Skills，将重复性工作自动化，把精力投入到更高价值的战略工作上。

posted on 2026-01-24 22:34  Leo_Xu  阅读(3)  评论(0)    收藏  举报

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