Nev product research
Skill DonkeyKing01/nev-product-search-kit/nev-product-research
NEV product research toolkit with offline analysis pipeline, PM dashboard, and evidence-based agent skill.
npx -y skills add DonkeyKing01/nev-product-search-kit --skill nev-product-researchAssembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.
One thing to look at
- 3 stars3 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.
What its author says it does
Copied from the file, not written here
面向新能源乘用车产品研究的结构化 Skill。用于把市场资料、车型参数、竞品信息、用户评论、车主反馈和访谈材料,转化为可追溯的产品研究交付物。适用于用户要求做产品研究、竞品分析、用户洞察、机会诊断、PRD 前置研究、研究报告、机会卡片或证据驱动的产品判断时。尤其适合“研究某个细分市场”“比较几款车”“从用户声音里提炼产品机会”“输出 final report / pdf 报告”这类请求;不适用于泛泛行业摘要、单纯参数查询、纯营销文案或无证据支撑的观点输出。
SKILL.md
2.5 KB, as published. Nobody here has run it
NEV Product Research
按“先证据,后判断”的顺序推进研究。不要从零散搜索结果直接跳到产品结论。
执行顺序
按以下顺序阅读和执行 workflow:
workflows/01_define_scope.mdworkflows/02_collect_evidence.mdworkflows/03_normalize_evidence.mdworkflows/04_build_product_model.mdworkflows/05_build_user_model.mdworkflows/06_diagnose_opportunity.mdworkflows/07_generate_deliverables.md
除非用户明确只要其中一个阶段,否则不要跳步。后续阶段必须引用前序产物。
先读什么
- 先读当前 workflow。
- 需要统一口径时,再读
references/evidence-rules.md。 - 需要确认交付结构时,再读
references/deliverables.md。 - 需要导出 PDF 时,使用
scripts/md_to_pdf.py。
核心约束
- 区分
Evidence、Inference、Assumption、Evidence Gap。 - 不要把用户原话直接写成产品结论。
- 不要把参数事实直接写成产品优势。
- 不要在证据不足时给出确定性判断。
- 不要从原始搜索结果直接生成 PRD。
- 默认用中文输出;仅在用户明确要求英文时切换。
文件约定
在研究输出目录中按顺序产出:
01_research_scope.md
02_evidence_collection.md
03_normalized_evidence_pack.md
04_product_model.md
05_user_model.md
06_opportunity_cards.md
07_market_brief.md
08_competitor_matrix.md
09_user_insight_report.md
10_prd_draft.md
11_final_report.md
final_report.pdf
如果用户只要部分交付物,仍然保持编号和证据链完整。
质量门槛
- 让每条关键判断都能追溯到来源。
- 明确写出缺失信息和待验证假设。
- 优先服务产品经理决策,而不是写成泛行业综述。
- 在最终报告中保留证据附录、关键假设和证据缺口。