Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
- アイコンボタンの説明を付けたいとき
- キーボード操作とモーダルの点検
- コントラストや操作対象の大きさの確認
開発前に製品の狙いを検証し、企画の実行判断、利用開始時のつまずき、機能の優先順位を整理します。根拠と次の行動を含む企画書やロードマップにまとめます。
Validate the why before building through four product diagnostics — a YC-style product diagnostic that produces PRODUCT-BRIEF.md with a go/no-go recommendation, a founder review scoring product-market-fit signals, a user journey audit measuring time-to-value, and ICE feature prioritization. Use when pressure-testing product direction, choosing between features, sanity-checking a launch, or converting a vague idea into a product brief.
製品を作る理由や方向性を、4つの診断方法で検証します。対象者、課題、最小限の試作品、成功指標を整理し、リスクと実行・見送りの提案を含むPRODUCT-BRIEF.mdを作成します。既存製品の成長・継続利用・収益の兆候を評価するレビュー、初めての利用者が成果を得るまでの時間を測る利用体験の点検、機能の優先順位付けにも対応します。
アイデアが曖昧な段階や、複数の機能案から着手対象を選ぶ場面に向いています。公開前の導入手順の確認や、週次の製品レビューにも使えます。機能は影響度・確信度・工数を使うICEスコアで比較し、チーム規模や依存関係も考慮します。
扱うのは製品の診断と企画整理です。実装に使う詳細な仕様書や機能計画が必要な場合は、product-capabilityへ引き継ぐ流れが示されています。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(Claude Haiku)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
This lane owns product diagnosis, not implementation-ready specification writing.
If the user needs a durable PRD-to-SRS or capability-contract artifact, hand off to product-capability.
Like YC office hours but automated. Asks the hard questions:
1. Who is this for? (specific person, not "developers")
2. What's the pain? (quantify: how often, how bad, what do they do today?)
3. Why now? (what changed that makes this possible/necessary?)
4. What's the 10-star version? (if money/time were unlimited)
5. What's the MVP? (smallest thing that proves the thesis)
6. What's the anti-goal? (what are you explicitly NOT building?)
7. How do you know it's working? (metric, not vibes)
Output: a PRODUCT-BRIEF.md with answers, risks, and a go/no-go recommendation.
If the result is "yes, build this," the next lane is product-capability, not more founder-theater.
Reviews your current project through a founder lens:
1. Read README, CLAUDE.md, package.json, recent commits
2. Infer: what is this trying to be?
3. Score: product-market fit signals (0-10)
- Usage growth trajectory
- Retention indicators (repeat contributors, return users)
- Revenue signals (pricing page, billing code, Stripe integration)
- Competitive moat (what's hard to copy?)
4. Identify: the one thing that would 10x this
5. Flag: things you're building that don't matter
Maps the actual user experience:
1. Clone/install the product as a new user
2. Document every friction point (confusing steps, errors, missing docs)
3. Time each step
4. Compare to competitor onboarding
5. Score: time-to-value (how long until the user gets their first win?)
6. Recommend: top 3 fixes for onboarding
When you have 10 ideas and need to pick 2:
1. List all candidate features
2. Score each on: impact (1-5) × confidence (1-5) ÷ effort (1-5)
3. Rank by ICE score
4. Apply constraints: runway, team size, dependencies
5. Output: prioritized roadmap with rationale
All modes output actionable docs, not essays. Every recommendation has a specific next step.
Pair with:
/browser-qa to verify the user journey audit findings/design-system audit for visual polish assessment/canary-watch for post-launch monitoringproduct-capability when the product brief needs to become an implementation-ready capability planまだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
Web・iOS・Androidの画面を、読み上げやキーボード操作に対応させ、ラベル、配色、操作対象の大きさなどをWCAG 2.2に沿って設計・点検するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
実際の開発課題で複数のコーディングエージェントを比較するスキル。成功率、取得可能なAPI費用、所要時間、繰り返し実行の安定性を測り、選定や更新後の評価に使えます。
AIエージェントが使うツールの種類や入出力、エラーからの復帰手順を設計・見直します。文脈の情報量も整理し、作業完了率や再試行回数で改善を評価します。
AIエージェントの失敗や同じ操作の繰り返しを記録し、原因の切り分け、小さな復旧操作、結果の報告まで進める手順を示して、根拠のある再試行につなげるスキル。
AIエージェントが失敗や同じ操作を繰り返す原因を、エラーと実行状況から整理します。小さな復旧操作を試し、結果と根拠を引き継げる報告にまとめるスキルです。