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Claude Code and agent skill by shenqistart/book2skill

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当用户想判断一个产品是否真的贴合目标人群和使用场景,或发现需求在不同场景里表现完全不同时调用。不适用于纯视觉审美判断。

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SKILL.md

场景匹配测试

R — 来源依据 (Reading)

原书依据见本节来源说明。

依据“用户人设”“场景的分歧:产品场景匹配”等章节。

本仓库不收录原书全文;此处只保留章节级依据和方法论重述。

I — 方法论骨架 (Interpretation)

  • 同一个功能在不同用户人设和场景下会变成不同需求。
  • 产品场景不是“什么时候打开 App”这么浅,而是用户处境、关系、利益、时间、心理状态的组合。
  • 场景错配会让产品看起来有用却卖不动、有人夸却没人买。
  • 测试场景匹配时,要同时检查用户是谁、处境是什么、当下任务是什么、为什么现在需要。

A1 — 书中的应用 (Past Application)

案例 1: SHEIN 与快时尚问题
  • 问题: 为什么快时尚和奢侈品能出现超级企业,中档产品却难。
  • 方法论的使用: 把不同消费场景、供应链速度和用户预期放在一起看。
  • 结论: 场景决定价值组合是否成立。
  • 结果: 快时尚场景支持高频、低价、快速更新。
案例 2: 新能源车降价问题
  • 问题: 为什么新能源车企会面临降价压力。
  • 方法论的使用: 从产品场景、基础设施、用户预期和商业模型推演。
  • 结论: 场景变化会重写最优商业模型。
  • 结果: 降价不是单一价格战,而是模式变化。

A2 — 触发场景 (Future Trigger)

用户会在什么情境下需要这个 skill?

当用户想判断一个产品是否真的贴合目标人群和使用场景,或发现需求在不同场景里表现完全不同时调用。不适用于纯视觉审美判断。

语言信号
  • "这个功能在什么场景下才成立?"
  • "用户画像看起来对,但为什么没人用?"
  • "我们是不是选错了使用场景?"
与相邻 skill 的区分
  • 本 skill 处理 场景匹配测试 这一单点问题;若问题跨越多个环节,请先读本书 INDEX.md 选择组合顺序。

E — 可执行步骤 (Execution)

  1. 写出场景四元组
  • 完成标准: 明确用户、处境、任务、触发时刻。
  1. 检查场景压力
  • 完成标准: 判断时间、成本、情绪、风险中哪个压力最大。
  1. 匹配价值类型
  • 完成标准: 把场景压力与功能、情绪、资产、品牌价值对应。
  1. 判定是否错配
  • 完成标准: 输出“匹配/弱匹配/错配”及下一步验证方式。

B — 边界 (Boundary)

不要在以下情况使用此 skill
  • 不要用虚构人设代替真实场景。
  • 低频高风险场景需要更高证据标准。
  • 场景匹配不能单独证明商业可行。
作者的盲点 / 时代局限
  • 书中案例大量来自消费、手机、新消费和平台语境,B2B、深科技、监管产品需要另加约束。
  • 价值和共识框架解释力强,但在早期极小样本阶段容易被过度概念化。

相关 skills

  • depends-on: {value-combination-diagnosis}
  • contrasts-with: {}
  • composes-with: {consensus-gap-mapping}

审计信息

  • 验证通过: V1 ✓ / V2 ✓ / V3 ✓
  • 测试通过率: 100% 设计通过;结构校验见本书 QUALITY_REVIEW.md
  • 蒸馏时间: 2026-06-18

Security

  • Security scanPassed, 90 of 100Pattern checks on the skill's files.
  • Model reviewPassed

Quality evaluation

  • Task evaluationNot runNo evaluation yet. Run one in Skill Studio.

Source

Popularity

Repository stars
60
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15
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21

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Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

  • Claude Code
  • Cursor
  • GitHub Copilot
  • Windsurf
  • Codex
  • Gemini CLI
  • Cline
  • Amp
  • Roo Code
  • Goose
  • Continue
  • Kilo Code
  • Junie
  • Trae
  • OpenHands
  • Qwen Code
  • AI Agent
  • Tabnine Chat
  • Sourcegraph Cody
  • Amazon Q
  • Firebase Genkit
  • Sweep
  • Devin
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  • Mentat
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