用途：这是一套产品经理技能，把分析数据与客户信号转化为可执行的产品决策、PRD草稿、实验计划和实现级的 GitHub 待办事项，让工程团队可直接落地。
主要能力：基于影响力×信心×工作量做优先级排序；输出 PRD 或实验简报（含可衡量成功标准）；生成含权衡与建议的决策备忘；将分析与代码上下文转为排序后的 GitHub issue 草稿；支持本地生成与可选的 GitHub 自动建 issue。
必要用法：需提供问题陈述或目标，以及至少一份数据源摘要（分析、反馈、收入或错误）。可选约束、战略上下文（OKR、业务目标、目标人群）、现有路线图、仓库根目录，以及自动建 issue 时的 GitHub 仓库与 token。标准输出顺序为：执行摘要、最多3个优先级机会、单一推荐路径、执行范围、KPI与目标、验收标准、风险与缓解、未来7天计划；issue 模式下输出执行摘要、3-5个 issue 草稿、推荐路径、执行顺序与风险护栏，每条 issue 含问题、证据、受影响文件/模块、建议实现、预期影响、信心与可选 PR 提示。
本地命令示例：node scripts/openclaw-growth-engineer.mjs --analytics data/openclaw-growth-engineer/analytics_summary.example.json --revenuecat data/openclaw-growth-engineer/revenuecat_summary.example.json --sentry data/openclaw-growth-engineer/sentry_summary.example.json --repo-root . --max-issues 4；自动创建：GITHUB_TOKEN=ghp_xxx node scripts/openclaw-growth-engineer.mjs --analytics data/openclaw-growth-engineer/analytics_summary.example.json --revenuecat data/openclaw-growth-engineer/revenuecat_summary.example.json --sentry data/openclaw-growth-engineer/sentry_summary.example.json --repo-root . --create-issues --repo owner/repo --labels ai-growth,autogenerated,product。
适用场景：需要从分析信号中确定产品机会、产出工程可直接执行的 PM 输出、撰写带可衡量标准的 PRD/实验简报、做决策备忘、或把分析与代码上下文转成 GitHub issue。
限制：推荐需在一个迭代周期内可测试，每个 KPI 须有具体时间窗口，验收标准须可复制进工程工单，风险部分至少含一个回滚或护栏条件；每次最多3个主要机会或3-5个 issue；数据质量弱时须标注低信心结论，并先声明假设。缺失事实暂未提供。