产品架构师（Product Architect）
一套覆盖从独立创始人第0天到IPO全流程的开源产品开发体系，用专业智能体代替尚未组建的部门。
该技能为纯 Markdown 内容系统，无外部副作用、无依赖、无权限请求，数据流向透明；法律/财务/HR内容附有专业审查免责声明，明确禁止捏造数据来源。扣分项：发布者身份未经注册处验证，未提供运行时用户确认或隔离机制，免责声明的实际效力仅依赖模型自律。
静态评审上限为10。路由表（SKILL.md与SMART-LOADER.md）、上下文预算、KDR记忆、故障排查章节自洽且详细，含明确的错误处理和死锁协议。扣分项：无法执行验证关键路径，上下文预算基于假设的token估算，规则（5-agent上限、评分0-10）在执行中可能无法稳定复现，无针对技能输出的测试证据。
受众（从个人创始人到企业团队）、负面触发词（非产品开发问题不触发）、环境说明（Claude.ai/Code/API、免费层回退方案）均清晰。扣分项：触发词列表极其宽泛（几乎覆盖所有商业话题），存在过度触发的实际风险；无中文支持声明；'最全面'等营销措辞与边界声明不完全一致。
文档分层优秀：SKILL.md入口→SMART-LOADER路由→agent文件，含CHANGELOG（semver）、CONTRIBUTING、MIT许可证、CI验证器（validate_repo.py）与维护路径。扣分项：来源文件描述仍称'31 agents/23 frameworks'与SKILL.md的'80 agents/36 frameworks'不一致（版本演进痕迹）；START-HERE.md在提供的源文件中被截断；CI工作流内容未在源文件中可直接核验。
静态评审上限为7。声明的能力（PRD、研究判定、财务模型）有详细的示例格式、质量标准（Depth Rubric L3+、企业推理协议）支撑，比单一通用提示的边际价值明显。扣分项：无任何实际输出样本可验证直接可用性，无对比手动流程的量化收益证据，深度承诺的实际达成依赖运行时搜索工具可用性。
静态评审上限为5。可审计的一手材料充分：仓库结构、文件计数、变更历史、验证器脚本声明均可交叉核对。扣分项：CI实际运行结果、'25/25合规检查通过'、80个agent文件的实际存在性与质量均无法在本静态评审中独立复现；证据类型单一（自述文档）。
- 所有法律、财务、安全与HR输出仅具教育参考价值，实际使用前须经专业审查（技能自身亦如此声明）。
- 触发词覆盖面极广（从定价到设施管理），实际使用中可能对边缘话题过度触发，需在提示中明确限定范围。
- '80个agent、36个框架'等计数声明与较早版本描述（31/23）存在版本漂移，使用者应核对实际文件。
- 深度判定依赖运行时搜索工具；无网络访问时市场结论被标注为假设，用户不应将白空间结论当作新颖性证明。
- 技能完全基于Claude Skills环境；中文场景无本地化支持声明，且涉及印度的薪酬/合规示例占比明显。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Product Architect 是一个面向 Claude 的开源技能，用大量专项"智能体"文件加配套框架，模拟一家产品公司的全部职能部门：产品、工程、法务合规、财务、市场、人力等。它强制"研究先行"：在建议构建任何功能之前先做市场存在性/新颖性调查并给出有引用来源的结论。系统通过智能体加载器控制上下文预算，用跨智能体治理层级解决冲突，并用 KDR（关键决策记录）在对话压缩后恢复状态。适用于没有完整团队、需要按部门深度输出交付物的创始人和产品经理。注意：README（48个智能体/33个框架）、SKILL.md（80个智能体/36个框架）与仓库简介（31个智能体/23个框架）中的数量不一致，实际内容请以克隆后的仓库为准。
加载时先读 SMART-LOADER.md 对请求分类并路由到相关智能体文件（每轮最多5个，免费版3个）；若请求涉及构建功能或市场判断，先执行深度研究协议，输出"已存在（附竞品与引用）"或"白海空间"的结论；然后加载对应智能体（如 04-prd.md 配 prd-framework.md）产出 PRD、财务模型、安全审计、定价方案、OKR 等交付物；全程套用深度评分（L3+）、三层边界用例检验和五级治理层级（合规 > 隐私 > 安全 > 财务 > 首席审核），每个阶段输出结构化 KDR。法律、财务、安全、HR 内容仅供参考，需专业人士复核。
- 独立创始人在第0天想验证一个想法：先问"这个功能是否已存在/是否新颖"，获得带引用的竞品调查结论再决定是否投入。
- 没有专职产品经理的工程创始人需要写 PRD：触发"Write a PRD for [feature]"，得到含正常路径、错误状态、边界情况和验收标准的文档。
- 早期团队做定价与打包决策：加载 pricing-packaging 框架与定价智能体，获得价格指标选择、Van Westendorp 分析等结构。
- 准备融资或投资人更新：使用投资人关系智能体和创始人手册，获得周节奏的成本、融资、IP 与法务指引。
- 处理隐私/合规问题（如 DSAR、DPO 职责）：加载隐私与合规智能体，遵循五级治理层级，若冲突则取更严格的控制。
- 跨团队、跨季度的计划做风险评估：运行 Pre-Mortem Sweep，列出3-5个组织风险并各配触发条件、负责人与48小时应对动作。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 覆盖面极广：从 PRD、MVP、定价到合规、融资、IPO 治理，一个技能覆盖数十个职能方向。
- 研究先行且有反幻觉约束：禁止编造公司、数据、专利或 URL，无检索工具时明确标注假设。
- 工程化设计：智能体路由控制上下文预算、五级冲突治理、KDR 跨对话记忆，缓解长对话失控。
- MIT 许可、无外部依赖，README 声称在 Claude.ai、Claude Code 和 API 上均可运行，且为免费版用户提供了粘贴式替代方案。
- 含国家合规深挖（印度、美国、欧盟、英国、东南亚）与24个带流程图的 SOP。
- 规模数字自相矛盾：仓库简介写31个智能体/23个框架，README 写48/33，SKILL.md 写80/36，实际数量需自行核验。
- README 自述为人类-AI协作生成的教育性框架，法律、财务、安全和 HR 内容必须经合格专业人士审核才能实际使用。
- 深度研究协议承认"没有找到证据不等于新颖"，在无实时检索工具时其市场结论退化为假设。
- 仓库未显示自动化测试套件；validate_repo.py 只做结构校验，不验证输出质量。
- 上下文受限：每轮最多加载3-5个智能体，复杂请求必须分阶段多轮推进。
如何安装这个 Skill？
三条官方路径：1) Claude.ai（Pro/Max/Team/Enterprise，Skills 需付费计划）：在 GitHub 点 Code → Download ZIP，然后在 Claude.ai → Settings → Capabilities → Skills 上传 ZIP。2) Claude Code：git clone https://github.com/ankitjha67/product-architect.git 并放入 ~/.claude/skills/ 目录。3) API：通过 /v1/skills 端点配合 container.skills 参数（需 Code Execution Tool beta）。免费版替代方案：在 GitHub 打开 START-HERE.md，复制 Raw 内容粘贴到普通 Claude 对话，或把 SKILL.md + SMART-LOADER.md 粘贴为 Project 知识。
如何使用这个 Skill？
安装后直接用自然语言触发，例如："Help me build a product"、"Write a PRD for a payment feature"、"Does this feature already exist?"、"Build a food delivery app for Bangalore"（会走分阶段流程）。系统会先做请求分类，只加载相关智能体（每轮上限5个）。复杂请求按 SMART-LOADER.md 的阶段计划分步执行；对话压缩后可把 MASTER KDR 粘贴进新对话恢复上下文。仓库未记录除示例之外的更多触发词约定。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
README 明确将自身定位为"最全面的开源产品开发技能"，但未点名任何具体竞品；其内置的 Consulting Frameworks 参考了 McKinsey 7S、Porter、Blue Ocean 等经典方法论，但不存在可直接对比的同类 Claude Skill 数据。