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playbook

会顶嘴、有记忆的决策内核

给主观、可刷、易自欺的产品决策,装一个不附和、会积累的决策 OS。

P0 Skills Commands License GitHub


照妖镜是钩子,内核是留存,跨项目校准是护城河。 它不是无状态的文档生成器,是一个会积累的决策 OS。

为什么

产品决策天然主观、容易被自己「刷」出信心、容易自欺。现有 AI PM 助手大多是无状态文档生成器,playbook 正面直击三大反模式:

反模式 playbook 的解法
每次对话从零开始,不记得上次的假设和证据 有记忆 — 结论回写内核,跨会话留存
倾向附和(谄媚),不会真的顶你 会顶嘴 — 默认「风险是真的」,先 steelman 再攻击
结论散落在文档里,无法积累成判断资产 可追溯 — 假设-证据-决策显式化为链路

核心概念

第一原则:LLM 负责判断,脚本负责纪律。 LLM 做拆解、攻击、归类、写作;确定性的校验、ID 分配、上限约束交给 tools/*.mjs。二者不互相替代。

两个内核对象

对象 角色 说明
thesis 北极星 必须可被证伪的陈述:目标用户 / 核心问题 / 解法假设 / 为什么现在 / 成功信号
assumption-ledger 心脏 把论点拆解为可验证假设,分类管理、分级留存——决策内核最核心的对象

四类假设 · A / B / C / D

类型 含义 回答的问题
A 用户价值 用户真的有这个痛点、愿意为此改变行为吗?
B 商业可行 这个模式能赚钱、单位经济成立吗?
C 技术可行 我们能做出来、性能/成本/集成可行吗?
D 安全合规 能上线吗?会触犯监管吗?数据合规吗?

证据分级 · L1 → L4

可靠度上限硬约束:evidenceLevel 不得高于来源 reliability 的上限。违反由 validate.mjs 判校验失败(exit 1)。

等级 含义 来源上限
L1 只是觉得 self
L2 间接信号 indirect
L3 直接证据 direct
L4 数据验证 data

其他关键机制

  • 裸奔假设 = 影响高 × 证据弱(validator 自动判定,不落盘)——最该优先验证的对象
  • 分级 sign-off — 弱证据 / 结构改动自动落库;≥L3status 变更需人工确认(/review
  • 活的闭环 — 承重假设被推翻 → 论点自动标 needsRevision → 修订留痕(thesis.revisions[]

决策回路

flowchart LR
    A["💡 想法 / 论点"] --> U["👤 user-insight<br>⚔️ competitor-teardown<br>入料口:产 A / B·C 类假设"]
    U --> B["🔍 assumption-xray<br>照妖镜:红队 + 点名裸奔"]
    B --> C["🧪 experiment-design<br>实验设计:cheapest test → 规格"]
    C --> D["📥 evidence-intake<br>证据采集:落回台账"]
    D --> E["✅ /review<br>批量 sign-off"]
    E --> F["⚖️ /decide<br>go / pivot / kill"]
    F -->|pivot| G["✏️ revise-thesis<br>论点修订"]
    G --> B
    F -->|go| H["🚀 进入交付"]
    F -->|kill| I["🗑 终止并留痕"]
Loading

回路外产出/decide go 之后才允许进入交付(造产品 / 写 PRD / 排期)。这些产出属"回路外补充件",写入 workspace/<项目>/artifacts/(约定见 AGENTS.md),不入内核 schema、不经 validate——和 decisions.md 同级逻辑。

快速开始

在 agent 工具里你说人话就行,下面的命令是 agent 替你跑的(也可手动跑)。

# 1. 加载本仓库(agent 会先读 AGENTS.md 建立上下文)

# 2. 新建项目
node tools/new-project.mjs <项目名>      # 或在 agent 里 /new
# → 自动生成 workspace/<项目名>/{thesis.md, ledger.json, sources/}

# 3. 打开 thesis.md 填写六格论点
# 4. 召唤照妖镜
@assumption-xray <你的想法或论点>

# 5. 设计实验
@experiment-design                       # 把最便宜验证落成可追踪实验规格, status→testing

# 6. 跑完实验 → 采集证据
@evidence-intake <访谈 / 竞品 / 数据 / 链接>

# 7. 每周批量确认强声明
/review

# 8. 收口决策
/decide                                  # go / pivot / kill; pivot → @revise-thesis

# 9. 校验内核
node tools/validate.mjs workspace/<项目名>/ledger.json
# validator 会提示下一步该跑哪个 skill

能力清单

Skills

Skill 触发 主要产出
assumption-xray · 照妖镜(主角) @assumption-xray <想法> A/B/C/D 拆解 + 裸奔排序 + 最致命追问 + 每条 Fails if / 最便宜验证 / kill 标准
user-insight @user-insight <访谈/反馈> 2–4 个洞察主题 + 可证伪 A 类假设
competitor-teardown @competitor-teardown <竞品> 竞品矩阵(含「现状凑合方案」)+ 市场缺口 → B/C 类假设
evidence-intake @evidence-intake <证据> 归档 sources/ + 升降级台账 + 触发反驳循环
experiment-design @experiment-design 把最便宜验证落成可追踪实验规格,status → testing
revise-thesis @revise-thesis 结构化修订论点,追加 thesis.revisions[],闭合循环

Commands

命令 作用
/new 一键初始化项目(slug 化命名 + 重名保护)
/list 列出所有项目 + 各自裸奔假设数 / 待 sign-off 数
/review 批量 sign-off(扫描 ≥L3 或状态终局且未签字项)
/decide go / pivot / kill 决策日志(写 decisions.md,不入 schema)

目录结构

playbook/
├─ README.md
├─ AGENTS.md                    # agent 操作约定(Codex 约定读)
├─ CLAUDE.md                    # 指向 AGENTS.md(Claude Code 约定读)
├─ .claude-plugin/marketplace.json
├─ kernel/                      # 决策内核:数据模型 + 契约(真 IP)
│  ├─ thesis.schema.json
│  ├─ assumption-ledger.schema.json
│  ├─ writeback-contract.md     # 回写规范 + 分级 sign-off + 循环状态机
│  └─ templates/thesis.md
├─ skills/                      # 6 个原子能力,独立可触发
│  ├─ assumption-xray/          # 假设红队(照妖镜)
│  ├─ user-insight/             # 用户洞察(产 A 类假设)
│  ├─ competitor-teardown/      # 竞品拆解(产 B/C 类假设)
│  ├─ evidence-intake/          # 证据采集(落回台账)
│  ├─ experiment-design/        # 实验设计(cheapest test → 规格)
│  └─ revise-thesis/            # 论点修订(闭合循环)
├─ commands/
│  ├─ new.md · list.md · review.md · decide.md
├─ tools/
│  ├─ new-project.mjs           # 初始化脚本(零依赖)
│  └─ validate.mjs              # 唯一代码:schema + 信任 + ID 护栏
├─ workspace/                   # 每个项目一个隔离文件夹
│  └─ async-standup/            # 示例项目(可删)
└─ docs/ARCHITECTURE.md         # 锁定版设计说明

内核数据契约

thesis(产品论点)

idT-NN)· schemaVersion"4.0")· statement · targetUser · coreProblem · solutionHypothesis · whyNow · successSignal · needsRevision(bool,承重假设被推翻时自动置位)· revisions[](唯一 history 机制)· createdAt

assumption-ledger(假设台账)

id<TYPE>-NN)· type(A/B/C/D)· statement · impact(high/med/low)· evidenceLevel(L1–L4)· status(todo/testing/validated/refuted)· failsIf · cheapestTest · killCriteria · provenance{ reliability, source, signedOffBy, signedOffAt } · freshness{ lastVerified, ttlDays }

派生字段(不落盘,validator 现算):isNaked(裸奔)· stale(过期)

回路外补充件(不入 schema、不经 validate)

  • decisions.md/decide 的纯 append 决策日志
  • artifacts//decide go 后的产品交付物(PRD / 商业分析等)

在 Agent 工具里怎么用

工具 发现方式
Claude Code / Cowork skills/ 与斜杠命令原生自动发现,直接 @assumption-xray / /new
Codex 先读根目录 AGENTS.md 建立上下文;skill 通过读对应 SKILL.md 执行,脚本通过 shell 跑

命令行是确定性脊椎(护栏),agent 是友好门面——你只碰门面。

设计哲学

  • 对抗而非附和 — 默认「风险是真的」,先 steelman 再攻击,不打稻草人,也不制造虚假怀疑
  • 可信的记忆才值得留存 — 不可信的记忆比没有记忆更糟,所以有信任分级 + 确定性校验硬闸
  • 精简优先 — P0 只做被真实用到的东西,一切「看起来更完整」的层都推迟到有触发条件时再建

血统

· 来自作者的产品方法论 决策内核、A/B/C/D 四类假设、L1–L4 证据、对抗哲学、回写沉淀、决策校准

手艺 · 借鉴主流 AI skill 工程 SKILL.md frontmatter 规范、steelman-再攻击、影响×可能性×成本排序、eval 纪律

两边都不整包照抄:方法论抽内核不搬长文;skill 工程抄结构不抄广度。

多项目

一套框架多项目并存:skills/ kernel/ tools/ 共享,workspace/<项目>/ 隔离状态,ID 项目内编号、互不冲突。跨项目学习(kernel/personal/)为 Phase 1.5,纯增益、不冲突。

路线图

阶段 内容
P0(本仓库) thesis + ledger 两对象 + 6 skill + 4 命令 + validator + 项目初始化 + agent 约定。回路闭合:照妖镜 → 实验设计 → 证据采集 → review → decide → 论点修订
Phase 1.5 个人层(跨项目学习)、OST(机会方案树)、结构化决策记录 + 校准闭环(/retro
Phase 2 Web 体检仪表盘(内核数据稳定、需要可视化留存时)

校验与质量

tools/validate.mjs(唯一确定性代码,零依赖)

  • ledger.json 全校验 — 枚举校验、可靠度上限、ID 自动分配 <TYPE>-NN、计算 isNaked/stale、标记待 sign-off、错误 exit 1
  • thesis.md 分层执法 — 扁平标量字段(schemaVersion="4.0" / id=T-NN / needsRevision=bool硬失败 exit 1;嵌套字段(revisions[])软警告
  • 启发式下一步提示 — 校验通过后打印 👉 下一步(有裸奔→@experiment-design/@evidence-intakeneedsRevision@revise-thesis;待 sign-off→/review;全清→/decide

eval 纪律 — assumption-xray / experiment-design / revise-thesis 各有 5 条 eval;user-insight / competitor-teardown / evidence-intake 为 stub(触发条件未到,精简不镀金)。


playbook · 决策 OS for PM

About

会顶嘴、有记忆的 PM 决策内核。每个 skill 回写 thesis + 假设台账,跨会话累积假设与证据。LLM 判断,脚本纪律。/ A PM decision kernel that talks back and remembers. Every skill writes back to a thesis + assumption-ledger, accumulating across sessions. LLM judges, scripts enforce.

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