进阶：专业工具链
十章讲的是怎么做出来。这一页讲的是它管不着的那一半—— 该不该做——以及业界是怎么专业地解决它的。
这一页是给谁的
这是手册，不是章节。它不属于主线，而且偏难。 如果你只想把手里那个小东西做出来，这一页可以完全跳过，不会有任何影响。
它写给两种人：认真想把一个产品做起来的人， 以及想知道"教程说的这些，业界还有什么更专业的做法"的人。
缺的那一段叫什么
第 7 章里我说过：这套方法论有一个空白——
它的起点/grill-with-docs 默认你手里已经有一个模糊的想法了，
至于这想法值不值得做，它不问。
这不是我们瞎担心的。这个缺口在业内有正式名字：product discovery（产品发现）。
Marty Cagan（《Inspired》作者，硅谷最有影响力的产品人之一）把它拆成 四个必须在动手前分别验证的风险：
| 风险 | 问的是 |
|---|---|
| Value（价值） | 用户到底想不想要 |
| Usability（可用） | 用户能不能上手 |
| Viability（可行） | 法律、合规、怎么赚钱 |
| Feasibility（可实现） | 做不做得出来、划不划算 |
他还有一句话，几乎是照着 vibe coding 的场景写的：
"如果你们的开发人员第一次看到这个想法是在冲刺规划会上，那你就已经失败了。"
翻译成我们的场景：如果 AI 第一次看到你的想法，是在你说"帮我写个 XX"的那一刻， 那你也已经失败了——只不过 AI 不会拦你，它会非常配合地把它做出来。
现成的工具：pm-skills
好消息是：这个缺口已经有成熟的开源工具了，而且它和 aihero 用的是同一套技能机制——
不是"另一本书"，是可以装进同一个工具里、跟 /grill-with-docs 前后接上的东西。
| 仓库 | phuryn/pm-skills（PM Skills Marketplace） |
|---|---|
| 作者 | Paweł Huryn · The Product Compass 通讯 |
| 规模 | 69 个技能 / 42 条串联工作流 / 9 个插件 |
| 许可 | MIT（可自由使用与再分发） |
| 为什么信得过 | 每个技能都署名了它背后的框架和原作者，不是攒出来的提示词合集 |
以上规模、许可与安装方式以官方仓库的最新说明为准。
它补的正好是那一段
9 个插件里，跟这一页有关的是两个：
pm-product-discovery
13 个技能 + 5 个命令。/discover 一条命令串起完整流程：
列想法 → 找假设 → 排优先级 → 设计实验。
用的正是 Teresa Torres 的机会解决方案树、Cagan 的四风险、Savoia 的 pretotyping。
pm-ai-shipping
管"交付 AI 写出来的代码"这一端：发布前检查、权限审计、文档生成。
跟主线流程是互补关系。
怎么装
如果你用 Claude Code（命令行）：
claude plugin marketplace add phuryn/pm-skills
claude plugin install pm-product-discovery@pm-skills
claude plugin install pm-ai-shipping@pm-skills如果你用 Claude Cowork（图形界面，不需要命令行）—— 这也是上游官方推荐给非开发者的方式：
左下角 Customize → Browse plugins →
Personal → + →
Add marketplace from GitHub → 输入
phuryn/pm-skills
上游明确提到：装整个插件，不要只挑单个技能。 因为一条工作流通常依赖同包里好几个技能，拆着装会缺零件。
仓库里已经放了一份
考虑到你可能没网、或者只是想先翻翻看，我把其中关键的部分复制进了本仓库：
AICoding方法论/06_产品发现工具/
├── LICENSE # 上游 MIT 原文（保留版权声明）
├── 上游快照.md # 版本、commit、抓取日期
├── pm-product-discovery/ # 整包复制：13 技能 + 5 命令
└── pm-ai-shipping/ # 节选复制：2 个技能它们是给你离线阅读和比对的，不是安装。要让命令真的能用， 得照上面那节装上游原版。
另外——这些是英文的，没有中文版。
四份源头方法论
工具背后是这些公认的方法。即使你不用任何工具， 知道它们各自解决什么也很有价值——这样你才知道自己缺的是哪一块。
| 方法 | 解决的 | 一句话 |
|---|---|---|
| The Mom Test Rob Fitzpatrick |
怎么跟用户聊而不被骗 | 别问"你会用吗"，问"你上次遇到这问题是什么时候"。 |
| Shape Up Ryan Singer / Basecamp |
定多大、做多久 | 固定时间、可变范围。设定"胃口"而不是做估算，到点没做完就砍掉。全文免费。 |
| Working Backwards Amazon |
产品定义文档 | 动手前先写一份假想的新闻稿和 FAQ。写不出吸引人的新闻稿，就说明产品不行。 |
| Continuous Discovery Habits Teresa Torres |
持续发现 | 每周访谈一个用户，用机会解决方案树把发现接进决策。 |
The Mom Test——最薄、最直接、今天读完明天就能用。 它解决的是"我怎么知道别人是不是在跟我说客气话"， 这是所有验证里最先卡住的地方。
Shape Up——如果你的场景是"我一个人做，不知道做多大合适"。 它专门为小团队设计，没有漫长的待办清单，而且网上有免费全文。
一个意外的撞车
整理这些材料时我发现一件事，值得单独说。
pm-ai-shipping 里有个技能叫
intended-vs-implemented。它的主张是：
"通用的扫描工具看不出「代码实际做的事」和「你本意要做的事」之间的差距， 因为它没有意图的模型。"
"而这种审计只有在意图被事先写下来时才成立。"
对照一下第 8 章讲的 /code-review 的两个轴——
其中一个轴叫规格轴，问的是"做的是不是当初要的那件事"。
两套完全独立发展的方法论，在同一个点上撞到了一起。
一边是 aihero（做 AI 编程教育），一边是 pm-skills（做产品管理）。 它们都把"意图必须先写下来"当成不可绕过的前提。 这不是巧合——这说明第 6–8 章讲的东西不是某个人的偏好。
诚实的评价
这一页推荐的工具有几个明确的缺点，我不想让你踩坑之后才发现：
| 问题 | 说明 |
|---|---|
| 它假设你已经懂产品 | 多方评测都指出这一点。它是专业层的放大器，不是新手教程。 |
| 全英文 | 技能内容没有中文版。英文吃力的读者会比较费劲。 |
| 只解决"该不该做"，不解决"怎么赚钱" | 定价、渠道、推广这些，它覆盖得很浅或没有。 |
| 输入质量决定输出质量 | 它是结构化工具，不是替你思考的机器。喂进去的东西不真实，出来的东西也不真实。 |
这一点第 7 章末尾已经说过，这里再说一次， 因为有了工具之后它更容易被忘掉。
装了 69 个技能之后，你很容易产生一种"我现在有专业流程了"的感觉。 但所有工具能做的，都只是把你已经知道的整理清楚。
"有没有人需要这个"这个问题的答案，只存在于真实的人那里。 工具能帮你把问题问得更好、把假设列得更全—— 但你必须出门去问。这一步没有任何替代品，AI 也一样。
不是现在。是当你已经用手工方式走过一遍第 7 章那六步， 并且发现"我需要一个更系统的办法"的时候。
先用手工走一遍，你才知道工具里的每个环节为什么存在。 跳过这一步直接用工具，你只会更快地走错方向。