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ai-native-pm-agentAI Native 产品经理 Agent — — 五书合一的产品工作流编排器。 用户提供一个产品想法或问题线索，Agent 自动编排七个阶段：p0-needs-orchestrator需求发现编排器。协调微需求检测、真需求验证、需求拆解、需求考古、好问题生成、Agent 边界设计、多元推荐改写、AI 产品三重平衡八个工具卡，p10b-aiops-caseAI Native 产品方法论——AIOps 行业案例模板 Skill。p10d-saas-caseAI Native 产品方法论——AI Native SaaS 行业案例模板 Skill。ai-native-agent-skill-designAI Native 产品方法论——智能体与技能单元设计的实操 Skill。 用户提供任务场景，Skill 自动执行能力编排设计流程： 任务拆解 → Agent 角色定义 → Skill 拆分 → Tool 映射 → 边界与回退设计 → 输出能力编排方案。 基于《AI Native 产品方法论》第12章。ai-native-audit-releaseAI Native 产品方法论——审计放行阶段的实操 Skill。 用户提供系统构建方案，Skill 自动执行审计放行流程： 设计证据 → 评估证据 → Shadow 证据 → 放行边界判断 → go/no-go 决策 → 输出放行方案。 基于《AI Native 产品方法论》第17章。ai-native-business-modelAI Native 商业模式设计 Skill。基于《AI确定性商业模式》方法论， 帮助用户设计以"确定性溢价"为核心的 AI 商业模式：ai-native-context-engineeringAI Native 产品方法论——上下文工程的实操 Skill。 用户提供任务场景，Skill 自动执行上下文组织流程： 任务目标识别 → 上下文层选择 → 动态拼装 → 成本与窗口控制 → 结果校验与纠偏 → 输出上下文工程方案。 基于《AI Native 产品方法论》第14章。ai-native-direction-framingAI Native 产品方法论——方向定界阶段的实操 Skill。 用户提供一个 AI 产品方向或问题线索，Skill 自动执行方向定界流程： 问题真实性判断 → 场景切入分析 → 资料条件审查 → 能力可能性评估 → 价值判断 → 输出 Direction Brief。 基于《AI Native…ai-native-experiment-engineAI Native 产品方法论——试验展开阶段的实操 Skill。 用户提供 Direction Brief 或问题方向，Skill 自动执行试验展开流程： 资料准备 → 能力实验 → 产品实验 → 商业实验 → 评估与失败分析 → 输出实验结论报告。 覆盖《AI Native 产品方法论》第06-10章。ai-native-knowledge-ragAI Native 产品方法论——RAG与知识系统设计的实操 Skill。 用户提供企业知识场景，Skill 自动执行知识系统设计流程： 资料来源分析 → 清洗与脱敏 → 索引与权限控制 → 检索召回 → 评估与更新 → 输出知识系统方案。 基于《AI Native 产品方法论》第15章。ai-native-marketing-growthAI Native 营销与增长策略 Skill。基于《AI Native 营销与增长》方法论， 帮助用户构建以 AI 为第一性原理的增长系统：从工具思维升级为系统思维， 建立 AI Native 增长飞轮，实现数据-模型-反馈的复利增长。ai-native-memory-systemAI Native 产品方法论——记忆系统设计的实操 Skill。 用户提供产品场景，Skill 自动执行记忆系统设计流程： 记忆需求分析 → 记忆分类设计 → 权限与时效策略 → 存储与索引 → 人工修正与再沉淀 → 输出记忆系统方案。 基于《AI Native 产品方法论》第13章。ai-native-product-needsAI Native 产品需求发现 Skill。基于《AI rebuild product needs》方法论， 帮助用户在 AI Agentai-native-production-opsAI Native 产品方法论——生产运行与循环回灌的实操 Skill。 用户提供产品已上线或即将上线，Skill 自动执行生产运行流程： 可观测性设计 → 指标体系搭建 → 失败与人工修正识别 → 反馈回灌 → 价值/商业/客户循环 → 输出生产运行方案。…ai-native-system-buildingAI Native 产品方法论——系统构建阶段的总论 Skill。 用户提供实验结论报告，Skill 自动执行系统构建流程： 实验证据输入 → 系统边界定义 → 能力模块设计 → 治理与观测补齐 → 输出系统构建方案。 基于《AI Native 产品方法论》第11章。ai-native-user-experienceAI Native 产品方法论——AI Native 用户体验设计的实操 Skill。ai-native-ux-designAI Native 产品方法论——AI Native 用户体验设计的实操 Skill。 用户提供产品场景，Skill 自动执行 UX 设计流程： 任务分析 → 人机分工设计 → 状态可见性 → 纠偏机制 → 信任设计 → 反馈沉淀 → 输出 UX 方案。 基于《AI Native 产品方法论》第16章。combo-business-to-growth商业模式 → 增长策略 组合 Skill。将确定性溢价定价策略与 AI Native 增长飞轮匹配， 输出定价-增长联动策略，确保商业模式和增长方式自洽。combo-needs-to-direction需求发现 → 方向定界 组合 Skill。从用户痛点出发，系统跑完微需求检测、 真需求验证、四层拆解，输出可直接进入方向定界的 Directioncombo-ux-to-auditUX 设计 → 审计放行 组合 Skill。将 RAX 风险评估、信任度分级、渐进式披露 与审计放行流程打通，输出 UX 审计报告 + 放行建议。orchestratorAI Native PM Agent — 八书合一的产品全生命周期编排器。 用户提供产品想法或问题线索，Agent 自动路由到 P0-P14 对应阶段执行。 基于8本书的方法论体系，80个可执行Skill。p0-product-needsAI Native 产品需求发现 Skill。基于《AI rebuild product needs》方法论， 帮助用户在 AI Agentp0a-micro-needs-detector微需求五问检测器。团队天然偏爱"大需求"，这个 Skill 把看起来很小、但可能压得很深的问题重新看见。 基于《AI rebuild productp0b-real-needs-validator真需求判断五问验车器。AI 时代最危险的不是没有需求，而是伪需求太容易长得像真需求。 基于《AI rebuild product needs》工具卡。p0c-needs-decomposer需求四层拆解卡。很多团队一听到用户表达，就直接拆功能。 这张卡强迫团队先把"用户说了什么"和"用户真正被什么困住"分开。 基于《AI rebuildp0d-needs-archaeologist需求考古五步法。用户说出来的需求只是冰山一角，真正的需求往往埋在历史决策、组织结构和业务演化中。 这个 Skill 教你如何挖掘深层需求。p0e-good-question-generator好问题六维观察表。AI 时代产品经理最重要的能力不是给答案，而是提好问题。 这个 Skill 提供六个维度的观察框架，帮你从不同角度发现好问题。p0f-agent-boundary-designerAgent 边界清单。AI 产品最危险的不是做不到，而是做过头。 这个 Skill 帮你系统性地定义 AI 应该做什么、不应该做什么、什么时候必须停下来等人。p0g-diverse-recommendation-rewriter多元推荐改写清单。AI 时代的推荐系统不再是"猜你喜欢"， 而是"帮你发现你还不知道自己会喜欢的"。这个 Skill 提供从单一推荐到多元推荐的改写框架。p0g-diversity-rewrite-checklist多元推荐改写清单。当团队想重写推荐系统时，最容易只在原目标函数上加一点随机。 这个 Skill 帮你避免"看起来更多元，底层仍然单一"。p0h-ai-product-triple-balanceAI 产品三重平衡表。AI 产品设计需要在商业、人性、技术三个维度之间找到平衡。 这个 Skill 提供系统性的三重平衡评估框架。 基于《AIp0h-triple-balance-assessorAI 产品三重平衡表。当团队讨论 AI 产品方向时，最容易只看增长和效率。 这个 Skill 帮团队同时看商业、人性、文化三层。 基于《AIp1-direction-framingAI Native 产品方法论——方向定界阶段的实操 Skill。p10-production-opsAI Native 产品方法论——生产运行与循环回灌的实操 Skill。p10a-value-discovery-loopAI Native 产品方法论——价值发现循环的实操 Skill。p10c-customer-service-caseAI Native 产品方法论——AI 客服行业案例模板 Skill。p11-product-teamAI Native 产品方法论——AI Native 产品团队设计的实操 Skill。p12-contemplation-orchestrator《观照》全书编排器——根据用户输入的问题类型，路由到对应的章节Skill，串联全链路决策修正流程p12a-contemplation-prerequisite-check检查方法使用的前提是否成立——识别情境变化、验证假设前提、重配适用方法p12a-contemplation-right-action先看机制是否有害，再看结果是否有效——价值/代价/情绪/退出权四重检查p12a-contemplation-right-effort停止错误方向，也是一种推进——归零分析、暂停策略、止损决策p12a-contemplation-right-livelihood收入从哪里来，产品就会站在哪边——收入来源审视与激励偏差检查p12a-contemplation-right-mindfulness持续觉察、系统反思、判断沉淀——建立个人与团队的决策觉察力p12a-contemplation-right-speech把话说真，而不是把问题说顺——语言清洗、纪要体检、诚实表达练习p12a-contemplation-right-thinking修正判断路径，而不是堆更多观点——拆解判断链，区分前提/证据/推理/情绪p12a-contemplation-right-view把问题看准，而不是把现象说圆——三层看问题法（现象层/情境层/关系层）p12a-contemplation-view-correction先修正看法，再调用方法——默认检查、证据校验、后果追问、八种修正视角p13-intuition-orchestrator《判断力与直觉力》全书编排器——九步闭环决策路线图的路由器与聚合器p13a-judgment-metacognition判断力元认知——理解什么是判断、识别判断的场景与类型p13b-systemic-thinker系统性思维——结构化分析、关系映射、反馈回路识别p13c-product-psychology产品心理学——用户心理模型、行为设计、动机分析p13d-intuition-training直觉训练——将直觉转化为可压缩的认知模型与模式识别p13e-nine-step-frameworkAI产品决策九步闭环总论——覆盖做什么、值不值得、用不用AI、做成什么、用户托付、怎么做、怎么验证、怎么卖、反馈回路p13f-first-half-judgment九步前半段——做什么、值不值得、用不用AI的判断框架p13g-mid-judgment九步中段——做成什么形态、用户托付度、怎么做的决策框架p13h-validation-market九步后段——怎么验证、怎么进入市场、反馈回路的决策框架p13i-judgment-traps判断陷阱与认知偏误——识别常见判断错误模式及其防范策略p13j-organizational-judgment组织判断力——将个人判断转化为团队判断能力的系统方法