vibe-check 产品发现技能
把完全不懂代码的初学者的模糊 App 想法，变成经过验证、可直接开工的构建蓝图。
技能为纯指令型，无恶意代码、无凭据收集；版本检查为非阻塞的 best-effort，失败即静默跳过；明确禁止编造引文、要求伤害性创意拦截；许可证 MIT、来源署名清晰。扣分点：运行时依赖外部抓取（Reddit、评论站、raw.githubusercontent.com），数据流经由未验证的镜像站，未对隐私/数据流做显式披露。
指令高度自洽：fetch 三级阶梯、源验证失败即关闭（fail-closed）、引擎无法渲染时有 mermaid/表格降级方案，异常路径均有说明。扣分点：静态审查无法执行验证，所提供证据中无针对该技能关键路径的测试套件或 CI 佐证，故按上限 10 封顶。
触发条件、三种入口、非适用范围（不适用于资深开发者调试/CI）在 frontmatter 中表述极清晰，语义触发精度高。扣分点：无中文支持声明；核心发现流程完全依赖 Reddit、G2、GitHub 等大陆网络不可达的海外服务，虽然内置降级阶梯（Serper、交给用户手查），但对目标环境仍有实质依赖。
语义化版本、CHANGELOG 详尽（含失败修正史）、bump.sh 发布脚本带完整前置校验、RELEASING.md 明确维护路径、参考文件渐进式披露设计良好、许可证明确。扣分点：发布者未经验证、为个人维护者，无第三方治理或社区维护承诺；RELEASING.md 自述 hardcoded master URL 存在脆弱点。
宣称产出（结构化计划 + 自包含交互式 PRD）有示例引用，价值主张清晰，边际价值相对手动规划明显。扣分点：静态审查无法验证代表性输出的正确性；SKILL.md 文件本身非常长，可能带来较大上下文成本；示例文件未在本次证据中完整呈现。
CHANGELOG 提供可审计的演进记录（含自报缺陷与修正），README 列出真实产品（clearlist.me）与外部方法论出处，事实与推断区分较好。扣分点：关键产出（PRD、验证报告）与示例不在本次提供的证据文件内，无法交叉核验；执行类声明（浏览器渲染修复等）仅有作者自述。
- 发现阶段依赖 Reddit 及海外评论站，在中国大陆网络环境下多数来源不可达，需依赖降级阶梯或用户手动检索，效果会明显打折。
- 运行时版本检查和发现流程涉及外部网络抓取，会向第三方站点发出请求；镜像实例未经验证，敏感环境下请自行评估。
- 静态审查未执行任何代码；技能的发现与产出质量依赖模型执行力，建议在小任务上先试用。
- 发布者为未验证的个人维护者，更新延续性无第三方保障。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
vibe-check 是一个面向 AI 编程工具的开源技能，由一位有 12 年从零到一产品经验的产品经理编写。它面向从未写过代码的人：先通过追问和 Reddit/评论调研挖出真实问题，用 ODI 机会评分判断想法是否值得做，再产出完整的体验蓝图、技术栈和构建计划。它还教 Git/GitHub 等构建基础知识，并提供 Checkup 模式来清理 AI 写乱的代码库。支持三条入口路径：完整流程、仅验证、仅规划。
运行两阶段流程：先判断用户经验水平并路由到合适入口；发现阶段（Phase 0）通过逐条追问提取用户假设，再检索 Reddit 和 G2/Capterra 等评价站点的真实用户原话，用 Pain + max(0, Pain − Served) 公式给需求打分，生成机会地图和竞品矩阵；随后完成体验草图（Crazy 8）、故事地图、用户流程、技术栈推荐、成本估算、增长循环设计，最终输出 Markdown 构建计划和可在浏览器打开的交互式 PRD。另有 Checkup 模式读取 references/CODE-CHECKUP.md 来梳理混乱代码。所有图板用内置图表引擎渲染，含降级方案（mermaid）。
- 从未写过代码的人想出一个 App 点子，不知道从哪开始，需要从想法一步步走到可构建的计划。
- 生成式编程（vibe coding）用户已经用 AI 拼出能跑的东西，但想在动手前想清楚完整产品画面。
- 有人想先验证想法值不值得做，只要基于真实用户言论的证据结论和发现摘要，不要蓝图。
- 已经做过用户调研的人，带着研究材料来，跳过发现环节直接规划 MVP。
- 用 AI 构建一段时间后代码变乱、AI 反复改坏东西、不敢再碰代码的人，需要 Checkup 模式安全梳理。
- 非程序员在构建过程中需要学 Git/GitHub 账号、commit/push、部署、保护 API 密钥等基础知识。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 填补真实空白：大多数技能假设你已知道要做什么，这个专注在动手前想清楚。
- 方法论扎实：融合 Jobs-to-be-Done、ODI 机会评分、Design Sprint（Crazy 8、未来新闻稿）、用户故事地图等成熟方法。
- 对初学者极其友好：一次只问一个问题、每个术语都配通俗解释、维护 growing 词汇表。
- 诚实的信息纪律：引用必须核验 permalink，未核验的标注或丢弃，绝不编造引文。
- 有真实输出样例佐证：ClearList 是用该技能构建并已上线的真实产品。
- MIT 许可，无脚本依赖，纯提示词工程，便于审计和修改。
- 发现环节依赖能抓取 Reddit 和评价站点，许多 AI 工具抓不到，需走降级阶梯，结果质量随环境而异。
- 调研是方向性而非统计性的（用 Reddit 和评论代替几百人访谈），对结论需持保留态度。
- 明确不适用于有经验的开发者调试、重构或搭建 CI/CD，也不针对非 App 类项目。
- 无自动化测试套件，效果完全取决于底层模型对长指令的执行能力。
- SKILL.md 被截断展示，后半部分（Phase 2 之后）细节未完整核验。
如何安装这个 Skill？
推荐用 skills CLI 安装：运行 npx skills add TexasBedouin/vibe-check。或直接克隆到项目的 .claude/skills 目录：git clone https://github.com/TexasBedouin/vibe-check .claude/skills/vibe-check。更新方式：CLI 安装的运行 npx skills update，克隆的进入目录 git pull。其他 AI 工具可将 SKILL.md 内容复制进系统提示词。
如何使用这个 Skill？
安装后在 Claude Code 中直接说：「用 vibe-check 技能帮我规划我的 App。」也可以按入口直接触发，例如：「用 vibe-check 帮我验证这个想法值不值得做。」或「我已经验证过想法了，用 vibe-check 直接规划构建。」技能开始时会做一次不阻塞的版本检查，并引导回答定位问题。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
作者明确与 Matt Pocock 的 grill-me 相区分：grill-me 面向工程师的连续追问，vibe-check 面向非程序员；另借鉴并改造了 improve-codebase-architecture（转化为 Checkup 模式）、autoresearch（验证-迭代循环）和 Garry Tan 的 /office-hours（问题重构）。