asb-interview-goals
协助完成客户访谈五步法的第一步:围绕用户业务进行访谈式提问,共同起草并打磨一组编号目标问题(G1、G2……),最终写入 GOALS.md 文件,供后续假设、访谈问题与学习步骤引用。
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更新于 10-16 00:02
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协助完成客户访谈五步法的第一步:围绕用户业务进行访谈式提问,共同起草并打磨一组编号目标问题(G1、G2……),最终写入 GOALS.md 文件,供后续假设、访谈问题与学习步骤引用。
用于客户访谈收尾的写作类技能:把一轮访谈产生的目标、假设、问题与逐场复盘记录,蒸馏成一份带证据来源的报告,区分已验证、已推翻、方向性、观察和未测试的结论,供定位、定价、营销与产品决策使用。
Story Skills 项目的确定性维护技能:用 CLI 完成结构校验、登记表重建、字数统计、链接与连续性检查、项目报告、节奏/线索/语气/名称检查、修订记录、Mermaid 图、结构迁移、实体操作及稿件导入导出与构建,只处理机械一致性问题。
一份文件整理指南,用于清理文件夹、查找重复文件并维护清晰的目录结构,涵盖分析命令、重复文件查找、按类型/用途/日期的组织模式、整理流程与命名归档规范。
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rc-webhooks 是 RevenueCat 官方 AI 工具包中的技能,用于在后端消费 RevenueCat Webhook。它讲解统一事件结构、完整事件类型列表、基于 event.id 的幂等处理,以及按事件类型分发逻辑,帮助开发者正确授予、撤销或延迟撤销用户权益。
一个持续追问式访谈技能:把设计决策绘制成决策树,每轮集中提出当前所有无前置依赖的问题,直到与用户达成共同理解,Frontier 为空时才结束。
该技能用于客户访谈方法的第二步:把用户对每个目标问题(G1、G2…)的当前最佳猜测,整理成编号、可证伪的假设(H1、H2…),并写入 HYPOTHESES.md 文件,供后续生成访谈问题与学习记录使用。
用于客户访谈学习阶段的技能:读取每场访谈的 debrief 文件,对照工作假设与问题清单,逐条提出假设更新建议并交由用户决定,最终给出继续访谈、停止行动或重新瞄准的结论。
出自 asmartbear/asb-skills 的技能,用于客户访谈方法第三步:把假设转化为开放式、无引导性的访谈问题,逐题打磨并(文件模式下)保存为 QUESTIONS.md。
将会议转录或粗略笔记整理为结构化纪要,包含摘要、决策、风险与带负责人和截止时间的行动项,适用于 Zoom、Meet、Teams 等会议记录。
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将2D正交线框PNG图转换为Blender参数化3D模型并导出glTF/GLB的技能,通过四阶段流水线(图像分析、生成Blender代码、MCP执行、导出校验)实现,适用于从正/侧/背视图建模或技术线稿转GLB。
brief-section-drafter 是面向法律诉讼起草的 Claude 技能,用于按事务所风格和案件理论生成简报段落初稿,并对事实与引注逐处标注核验标记。
story-review 是面向已有散文稿件的分析型审阅技能,用于诊断而非改写,提供编辑审阅、结构编辑、行文编辑、文字校对、终校及对抗式写作批评,并可整合读者模拟信号。
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build-skill 是一个用于创建或重写技能的技能,目标是产出单一且强健、符合工作流的技能草稿。它围绕失败分析、审查与精炼来构建技能,而非依赖多草稿锦标赛。其内容强调为具备上下文缺失的高级工程师撰写操作简报,优先保留不变量、决策边界、证据与停止规则,避免多余的 shell 编排。使用时可提供技能名称、功能说明以及会实质改变设计的模式、命令或仓库上下文;若请求描述不充分,应先提出一个澄清问题再继续。核心原则包括:为有能力的资深工程师而非 shell 自动机写作;frontmatter 描述用于发现,只需说明何时使用;使用保留质量所需的最小流程;审查反馈应保护不变量或锐化决策边界;注意 token 效率。流程涵盖路由分类、RED 阶段建立失败基线、编写计划、审查计划、撰写单一草稿、审查草稿、精炼或升级以及验证与发布。该技能不适用于普通工作流或技术技能中仅含少量护栏的情况,只有当技能主要编码治理规则、策略不变量或决策代数时才使用策略代数。
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fto-triage 是一个自由实施(FTO)初步筛查技能,对可能构成阻碍的专利做结构化初查,而非出具 FTO 法律意见。适用于产品、工艺或功能即将上市时,先用权利要求对照表排查风险,结论必须交由专利律师审阅。
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用于优化注册后引导、用户激活、首次体验与价值达成时间的技能,帮助用户尽快到达“顿悟时刻”并形成留存习惯。
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