{"id":"1c60450f-a596-4869-9c68-aa2702157812","shortId":"fpTsBn","kind":"skill","title":"p0e-good-question-generator","tagline":"好问题六维观察表。AI 时代产品经理最重要的能力不是给答案，而是提好问题。 这个 Skill 提供六个维度的观察框架，帮你从不同角度发现好问题。","description":"# 好问题六维观察表\n\n## 一句话定位\n\n产品经理最重要的能力不是给答案，而是提好问题。六个维度帮你发现别人看不到的好问题。\n\n## 何时触发\n\n- 需要定义研究问题或产品方向\n- 觉得当前的问题定义太浅或太狭窄\n- 需要从多个角度理解用户或市场\n- 团队对\"要解决什么\"有争论\n\n## 输入\n\n一个领域、场景或问题线索。\n\n**示例输入**：\n```\n领域: 企业协作软件\n当前问题: \"如何提升团队协作效率\"\n```\n\n## 输出\n\n六个维度的问题集 + 最佳问题推荐 + 研究方向建议。\n\n## 六个维度\n\n### 维度 1: 用户维度（用户在做什么，想什么，痛什么）\n\n**观察角度**：\n- 目标用户是谁？他们的日常是什么样的？\n- 他们在这个领域里已经在做什么？\n- 他们最痛的是什么？最想要的是什么？\n\n**示例问题**：\n```\n\"目标用户在协作中花费时间最多的三件事是什么？\"\n\"他们是怎么解决这些问题的？这些解决方案的代价是什么？\"\n\"如果有一个魔法按钮能解决一个问题，他们会选哪个？\"\n```\n\n### 维度 2: 任务维度（任务是什么，流程是什么，哪里卡住）\n\n**观察角度**：\n- 用户要完成的核心任务是什么？\n- 完成这个任务的流程是什么？\n- 哪些步骤最容易卡住或出错？\n\n**示例问题**：\n```\n\"完成一次完整的协作需要经历哪几个步骤？\"\n\"每个步骤中，哪一步的失败率最高？\"\n\"如果只能优化一个步骤，哪个对整体效率影响最大？\"\n```\n\n### 维度 3: 系统维度（系统是什么，各部分怎么关联，哪里是瓶颈）\n\n**观察角度**：\n- 这个领域里有哪些关键系统或平台？\n- 这些系统之间是怎么交互的？\n- 哪个系统是瓶颈，影响其他所有系统？\n\n**示例问题**：\n```\n\"当前协作涉及哪几个系统（通讯、文档、项目管理、知识库）？\"\n\"这些系统之间的信息是怎么流动的？哪里断裂了？\"\n\"如果只能整合两个系统，哪两个的整合价值最大？\"\n```\n\n### 维度 4: 组织维度（组织是什么，角色怎么分工，权力怎么分布）\n\n**观察角度**：\n- 这个领域里有哪些角色？他们的利益是什么？\n- 权力和决策权是怎么分布的？\n- 哪些角色是被忽视的或没有声音的？\n\n**示例问题**：\n```\n\"在协作流程中，哪些角色有决策权，哪些只能执行？\"\n\"谁的工作成果最难被看见，但对整体效率影响最大？\"\n\"如果要推动一个改变，需要谁的支持？谁可能阻止？\"\n```\n\n### 维度 5: 时间维度（过去是什么，现在是什么，未来可能是什么）\n\n**观察角度**：\n- 这个领域 3 年前是什么样子？现在变了什么？\n- 正在发生的重大变化是什么？\n- 3 年后可能会变成什么样子？\n\n**示例问题**：\n```\n\"三年前团队协作的方式是什么？现在有什么不同？\"\n\"远程办公、AI 工具、新一代员工，正在怎么改变协作方式？\"\n\"三年后，协作软件如果还存在，它最核心的价值会是什么？\"\n```\n\n### 维度 6: 对比维度（别人是怎么做的，有什么可以借鉴）\n\n**观察角度**：\n- 同类产品是怎么解决这个问题的？\n- 其他行业是怎么解决类似问题的？\n- 有什么反常见但有效的方法？\n\n**示例问题**：\n```\n\"同类协作软件如何处理这个问题？它们的方法有什么限制？\"\n\"其他行业（如医疗、航空）是怎么解决高风险协作的？\"\n\"有没有一个完全不同的方法解决了类似问题？\"\n```\n\n## 综合输出格式\n\n```yaml\ngood_question_assessment:\n  input: \"原始领域/场景\"\n  \n  dimension1_user:\n    questions: [\"用户维度问题列表\"]\n    key_insight: \"核心发现\"\n  \n  dimension2_task:\n    questions: [\"任务维度问题列表\"]\n    key_insight: \"核心发现\"\n  \n  dimension3_system:\n    questions: [\"系统维度问题列表\"]\n    key_insight: \"核心发现\"\n  \n  dimension4_organization:\n    questions: [\"组织维度问题列表\"]\n    key_insight: \"核心发现\"\n  \n  dimension5_time:\n    questions: [\"时间维度问题列表\"]\n    key_insight: \"核心发现\"\n  \n  dimension6_comparison:\n    questions: [\"对比维度问题列表\"]\n    key_insight: \"核心发现\"\n  \n  synthesis:\n    best_question: \"最佳问题\"\n    why_best: \"为什么这是最好的问题\"\n    research_direction: \"研究方向建议\"\n    blind_spots: [\"可能的盲区\"]\n```\n\n## 快速使用法\n\n1. 选择一个领域或问题\n2. 逐个维度提出 3 个问题\n3. 每个维度记录一个核心发现\n4. 综合六个维度，找出最有价值的问题\n\n## 常见误判\n\n- **只用一个维度**：只从用户角度提问题，忽视系统和组织约束\n- **问题太抽象**：\"如何提升用户体验\"不如\"用户在哪个具体步骤放弃了\"\n- **忽视对比维度**：只关注自己的领域，忽视其他行业的解法\n\n## 一句判断\n\n> 好问题不是找到答案，而是让正确的答案自然浮现。\n\n## 核心概念\n\n### 概念一：现实采样（Reality Sampling）\n\n好问题不是坐在屏幕前靠语感雕出来的，而是从现实里长出来的。提问能力不等于 prompt 技巧，而是把立体现实压缩成高质量问题的能力。\n\n**关键洞察**：AI 时代，当所有人都能获得\"看起来像答案\"的东西时，真正的差异回到输入端——谁更接近未经压平的现实，谁就更可能提出值得被 AI 回答的问题。\n\n> 在 AI 时代，一个人的优势将越来越多地来自：AI 不知道、但你知道的东西。\n\n### 概念二：问题为什么会越来越扁平\n\n最常见的幻觉是把\"问题已经被说出来\"误认为\"问题已经被定义\"。\n\n**扁平化的三个来源**：\n1. **平台化输入**：高频、明确、容易传播的表达，被当成\"核心需求\"\n2. **标签化分组**：\"年轻人\"\"焦虑用户\"\"高净值人群\"被当成稳定的用户群\n3. **指标化目标**：留存、转化、DAU 被当成问题本体\n\n> 给 AI 扁平化的问题，只能得到标准化的答案。模型可以让那个壳更好看，但几乎不可能在输入里没有的维度上重新长出真实。\n\n### 概念三：六维观察的底层逻辑\n\n六个维度不是为了\"让问题听起来更专业\"，而是为了让团队不至于从一开始就用扁平化输入起跑。\n\n**维度间的关系**：\n- 场景 + 关系 + 感官 → 构成\"处境\"\n- 情绪 + 补偿行为 → 构成\"痕迹\"\n- 代价 → 构成\"如果不做会持续损失什么\"\n\n> 如果六个维度里只剩标签和人口属性，说明问题还太平，需要回到现场补充。\n\n### 概念四：好问题的判断标准\n\n好问题不是更复杂，而是更接近核心。\n\n**三个判断标准**：\n1. **方向性**：好问题自然缩小方向，让很多\"看起来能做\"的事情变得不必要\n2. **差异性**：好问题通常来自别人还没看到的现实裂缝\n3. **可验证性**：好问题可以回到现场验证，不只是在会议室里讨论\n\n> 一个扁平问题往往引出一长串浅层方案；一个精确问题往往自然收窄方向。\n\n### 概念五：AI 时代的产品判断力新分界线\n\n过去产品经理的优势体现在更好的 PRD、更好的功能拆解、更好的流程协调。今天 AI 越来越能分担这些能力，新的分界线出现：\n\n**谁能把三维现实压缩成一个值得回答的问题？**\n\n真正的差距越来越来自：你手里有没有 AI 不知道的东西——行业里没被写下来的默认规则、只有内行才懂的行话、只有陪用户足够久才看得到的补偿行为、一种能让你立刻察觉\"这里不对\"的专业直觉。\n\n## 分步执行\n\n### Step 1：输入解构——从扁平问题出发\n\n**输入**：团队提出的产品问题或研究方向\n\n**处理**：\n1. 把原始问题原封不动写下来\n2. 识别问题中已有的假设标签（如\"年轻人\"\"高效\"\"提升体验\"）\n3. 标记哪些是平台化表达、哪些是被指标替代的目标\n4. 问自己：这个问题如果直接给 AI，AI 会给出什么标准化答案？\n\n**输出**：标注了扁平化风险的原始问题\n\n---\n\n### Step 2：六维展开——逐维度填充现实材料\n\n**输入**：Step 1 产出的标注问题\n\n**处理**：\n1. 从场景维度开始：问题发生在什么时间、空间和动作链路里？\n2. 进入关系维度：谁在等谁、谁握解释权、谁担责任？\n3. 进入情绪维度：用户真正背负的是什么——焦虑、羞耻、疲惫、孤独还是失控感？\n4. 进入感官维度：光线、噪音、身体疲劳、空间安全感是否影响体验？\n5. 进入补偿行为维度：用户为了弥补系统没接住的地方，多做了什么？\n6. 进入代价维度：如果一直不处理，真正被消耗的是什么？\n\n**要求**：至少写满三个维度。如果六个维度里只剩标签，标记为\"问题还太平\"。\n\n**输出**：六维观察记录表\n\n---\n\n### Step 3：问题重写——从六维材料中提炼新问题\n\n**输入**：Step 2 产出的六维观察记录\n\n**处理**：\n1. 从六维材料中找出最尖锐的矛盾点\n2. 用\"如何让用户……\"替代\"如何做一个……\"的句式\n3. 新问题必须包含处境信息，不能只是功能描述\n4. 新问题必须能让团队自然收窄方向，排除不必要的方案\n\n**输出**：重写后的产品问题（1-3 个候选）\n\n---\n\n### Step 4：对比验证——用 AI 测试新旧问题的输出差异\n\n**输入**：原始问题 + 重写后的问题\n\n**处理**：\n1. 分别把原始问题和新问题输入 AI\n2. 对比两组输出的差异\n3. 如果 AI 对新问题的输出明显不同于标准答案，说明问题有方向性\n4. 如果 AI 的输出和对原始问题的输出差不多，说明新问题可能还没脱离扁平\n\n**输出**：新旧问题对比报告 + 最终推荐问题\n\n---\n\n### Step 5：现场回验——带问题回到用户现实\n\n**输入**：Step 4 产出的最终推荐问题\n\n**处理**：\n1. 把问题带回用户现场（访谈、观察、跟访）\n2. 验证问题是否真的抓住了用户持续付出代价的地方\n3. 如果用户反应平淡，回到 Step 2 补充感官或补偿行为维度\n\n**输出**：经过现场验证的好问题 + 后续研究方向建议\n\n### 示例 1：从\"如何提升协作效率\"到更尖锐的问题\n\n**场景描述**：一家企业协作软件团队收到大量反馈\"协作效率太低\"，想用 AI 优化。\n\n**Step 1 输入解构**：\n- 原始问题：\"如何提升团队协作效率\"\n- 假设标签：\"协作\"\"效率\"\"团队\"——都是平台化表达\n- AI 标准化回答预判：自动汇总、智能排期、AI 会议纪要、任务自动分配\n\n**Step 2 六维展开**：\n- 场景维度：问题发生在跨部门协作的关键节点——通常在\"等待对方回复\"和\"确认是否对齐\"这两步\n- 关系维度：产品经理→设计师→工程师→QA，每一步都在等前一步的确认，但确认的标准不统一\n- 情绪维度：不是焦虑，而是疲惫——反复确认、反复催、反复解释\"我不是这个意思\"\n- 补偿行为维度：用户私下建了备忘录记\"哪些人还没回\"\"哪些事还没确认\"，每天花 30 分钟手动追踪\n- 代价维度：消耗的不只是时间，还有对\"协作是否可靠\"的基本信任\n\n**Step 3 问题重写**：\n- 原始：如何提升团队协作效率？\n- 重写：如何让跨部门协作中的\"等待确认\"和\"反复解释\"这两段隐性劳动被系统接住？\n\n**Step 4 对比验证**：\n- AI 对原始问题的回答：自动排期、智能汇总、任务看板\n- AI 对重写问题的回答：自动追踪确认状态、标注\"谁还没回复\"、生成上下文卡片减少反复解释\n\n**结论**：重写后的问题让方案从\"功能堆叠\"转向\"接住隐性劳动\"，方向完全不同。\n\n---\n\n### 示例 2：从\"如何做更好的推荐\"到产品方向的根本转变\n\n**场景描述**：一个内容平台想提升推荐系统的准确率，用户反馈\"总是推荐类似的东西\"。\n\n**Step 1 输入解构**：\n- 原始问题：\"如何让推荐更准确\"\n- 假设标签：\"准确\"\"推荐\"——把问题简化成了算法优化\n- AI 标准化回答预判：优化协同过滤、增加用户画像维度、引入上下文特征\n\n**Step 2 六维展开**：\n- 场景维度：用户通常在深夜、疲惫、不想做更多判断时刷推荐\n- 关系维度：不是\"没有想看的\"，而是\"不想再做选择了\"\n- 情绪维度：不是对内容不满，而是对\"被系统定义\"的隐性不适\n- 补偿行为维度：用户会主动搜索自己想看的，而不是依赖推荐——说明推荐已经失去了信任\n- 代价维度：消耗的不是\"找不到好内容\"的时间，而是\"被系统越推越窄\"的可能性\n\n**Step 3 问题重写**：\n- 原始：如何让推荐更准确？\n- 重写：如何让用户在不主动搜索的情况下，仍然能接触到自己还没定义过的新可能？\n\n**Step 4 对比验证**：\n- AI 对原始问题的回答：优化召回率、增加特征维度、冷启动策略\n- AI 对重写问题的回答：探索推荐模式、反信息茧房设计、可能性推荐、连接现实世界\n\n**结论**：重写后的问题把方向从\"算法优化\"转向\"保护人的多元性\"，产品方向完全不同。","tags":["p0e","good","question","generator","native","product","agent","skills","gmaxxxie","agent-skills","ai-agent","ai-native"],"capabilities":["skill","source-gmaxxxie","skill-p0e-good-question-generator","topic-agent-skills","topic-ai-agent","topic-ai-native","topic-ai-product","topic-methodology","topic-product-management","topic-product-methodology","topic-product-thinking","topic-skills"],"categories":["ai-native-product-agent-skills"],"synonyms":[],"warnings":[],"endpointUrl":"https://skills.sh/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills/p0e-good-question-generator","protocol":"skill","transport":"skills-sh","auth":{"type":"none","details":{"cli":"npx skills add gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills","source_repo":"https://github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills","install_from":"skills.sh"}},"qualityScore":"0.478","qualityRationale":"deterministic score 0.48 from registry signals: 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'三年前团队协作的方式是什么':129 '三年后':136 '不只是在会议室里讨论':344 '不如':237 '不想做更多判断时刷推荐':647 '不想再做选择了':652 '不是':649 '不是对内容不满':654 '不是焦虑':569 '不知道':272 '不知道的东西':362 '不能只是功能描述':461 '个候选':469 '个问题':225 '为什么这是最好的问题':212 '产出的六维观察记录':449 '产出的最终推荐问题':505 '产出的标注问题':403 '产品方向完全不同':696 '产品经理':562 '产品经理最重要的能力不是给答案':16 '今天':354 '仍然能接触到自己还没定义过的新可能':676 '从':525,620 '从六维材料中找出最尖锐的矛盾点':452 '从六维材料中提炼新问题':445 '从场景维度开始':406 '从扁平问题出发':373 '他们会选哪个':56 '他们在这个领域里已经在做什么':48 '他们是怎么解决这些问题的':53 '他们最痛的是什么':49 '他们的利益是什么':102 '他们的日常是什么样的':47 '代价':321 '代价维度':582,662 '任务是什么':60 '任务看板':605 '任务维度':59 '任务维度问题列表':174 '任务自动分配':550 '企业协作软件':31 '优化':533 '优化协同过滤':638 '优化召回率':682 '会给出什么标准化答案':393 '会议纪要':549 '但你知道的东西':273 '但几乎不可能在输入里没有的维度上重新长出真实':305 '但对整体效率影响最大':110 '但确认的标准不统一':567 '何时触发':19 '你手里有没有':360 '保护人的多元性':695 '假设标签':539,632 '光线':423 '六个维度':38 '六个维度不是为了':308 '六个维度帮你发现别人看不到的好问题':18 '六个维度的问题集':35 '六维展开':398,553,643 '六维观察的底层逻辑':307 '六维观察记录表':441 '关系':313 '关系维度':561,648 '关键洞察':256 '其他行业':151 '其他行业是怎么解决类似问题的':146 '冷启动策略':684 '准确':633 '分别把原始问题和新问题输入':481 '分步执行':369 '分钟手动追踪':581 '别人是怎么做的':142 '到产品方向的根本转变':622 '到更尖锐的问题':527 '功能堆叠':614 '协作':540 '协作效率太低':530 '协作是否可靠':585 '协作软件如果还存在':137 '原始':590,672 '原始问题':477,537,630 '原始领域':162 '反信息茧房设计':688 '反复催':572 '反复确认':571 '反复解释':573,596 '只从用户角度提问题':233 '只关注自己的领域':240 '只有内行才懂的行话':364 '只有陪用户足够久才看得到的补偿行为':365 '只用一个维度':232 '只能得到标准化的答案':303 '可能性推荐':689 '可能的盲区':218 '可验证性':342 '各部分怎么关联':77 '同类产品是怎么解决这个问题的':145 '同类协作软件如何处理这个问题':149 '后续研究方向建议':522 '和':558,595 '哪一步的失败率最高':70 '哪两个的整合价值最大':93 '哪个对整体效率影响最大':72 '哪个系统是瓶颈':82 '哪些事还没确认':578 '哪些人还没回':577 '哪些只能执行':108 '哪些是被指标替代的目标':387 '哪些步骤最容易卡住或出错':66 '哪些角色是被忽视的或没有声音的':104 '哪些角色有决策权':107 '哪里卡住':62 '哪里断裂了':91 '哪里是瓶颈':78 '噪音':424 '回到':516 '回答的问题':266 '团队':542 '团队对':23 '团队提出的产品问题或研究方向':375 '在':267 '在协作流程中':106 '场景':163,312 '场景或问题线索':28 '场景描述':528,623 '场景维度':554,644 '增加特征维度':683 '增加用户画像维度':639 '处境':316 '处理':376,404,450,479,506 '多做了什么':430 '好问题不是坐在屏幕前靠语感雕出来的':250 '好问题不是找到答案':243 '好问题不是更复杂':329 '好问题六维观察表':6,14 '好问题可以回到现场验证':343 '好问题的判断标准':328 '好问题自然缩小方向':334 '好问题通常来自别人还没看到的现实裂缝':340 '如':381 '如何做一个':457 '如何做更好的推荐':621 '如何提升协作效率':526 '如何提升团队协作效率':33,538,591 '如何提升用户体验':236 '如何让推荐更准确':631,673 '如何让用户':455 '如何让用户在不主动搜索的情况下':675 '如何让跨部门协作中的':593 '如医疗':152 '如果':486,491 '如果一直不处理':433 '如果不做会持续损失什么':323 '如果六个维度里只剩标签':437 '如果六个维度里只剩标签和人口属性':324 '如果只能优化一个步骤':71 '如果只能整合两个系统':92 '如果有一个魔法按钮能解决一个问题':55 '如果用户反应平淡':515 '如果要推动一个改变':111 '孤独还是失控感':420 '它们的方法有什么限制':150 '它最核心的价值会是什么':138 '完成一次完整的协作需要经历哪几个步骤':68 '完成这个任务的流程是什么':65 '容易传播的表达':285 '对原始问题的回答':602,681 '对新问题的输出明显不同于标准答案':488 '对比两组输出的差异':484 '对比维度':141 '对比维度问题列表':202 '对比验证':472,600,679 '对重写问题的回答':607,686 '工具':133 '工程师':564 '差异性':339 '带问题回到用户现实':501 '帮你从不同角度发现好问题':13 '常见误判':231 '平台化输入':282 '年前是什么样子':123 '年后可能会变成什么样子':127 '年轻人':290,382 '引入上下文特征':640 '当前协作涉及哪几个系统':85 '当前问题':32 '当所有人都能获得':259 '影响其他所有系统':83 '快速使用法':219 '忽视其他行业的解法':241 '忽视对比维度':239 '忽视系统和组织约束':234 '总是推荐类似的东西':626 '情绪':317 '情绪维度':568,653 '想什么':43 '想用':531 '感官':314 '我不是这个意思':574 '扁平化的三个来源':280 '扁平化的问题':302 '找不到好内容':664 '找出最有价值的问题':230 '技巧':254 '把原始问题原封不动写下来':378 '把问题带回用户现场':508 '把问题简化成了算法优化':635 '指标化目标':295 '排除不必要的方案':464 '探索推荐模式':687 '接住隐性劳动':616 '推荐':634 '提供六个维度的观察框架':12 '提升体验':384 '提问能力不等于':252 '效率':541 '文档':87 '新一代员工':134 '新旧问题对比报告':496 '新的分界线出现':357 '新问题必须包含处境信息':460 '新问题必须能让团队自然收窄方向':463 '方向完全不同':617 '方向性':333 '时代':258,269 '时代产品经理最重要的能力不是给答案':8 '时代的产品判断力新分界线':349 '时间维度':116 '时间维度问题列表':195 '明确':284 '是怎么解决高风险协作的':154 '智能排期':547 '智能汇总':604 '更好的功能拆解':352 '更好的流程协调':353 '替代':456 '最佳问题':209 '最佳问题推荐':36 '最常见的幻觉是把':276 '最想要的是什么':50 '最终推荐问题':497 '有争论':25 '有什么反常见但有效的方法':147 '有什么可以借鉴':143 '有没有一个完全不同的方法解决了类似问题':155 '未来可能是什么':119 '权力和决策权是怎么分布的':103 '权力怎么分布':99 '构成':315,319,322 '标准化回答预判':545,637 '标注':609 '标注了扁平化风险的原始问题':395 '标签化分组':289 '标记为':438 '标记哪些是平台化表达':386 '核心发现':170,177,184,191,198,205 '核心概念':245 '核心需求':287 '概念一':246 '概念三':306 '概念二':274 '概念五':347 '概念四':327 '模型可以让那个壳更好看':304 '正在发生的重大变化是什么':125 '正在怎么改变协作方式':135 '每一步都在等前一步的确认':566 '每个步骤中':69 '每个维度记录一个核心发现':227 '每天花':579 '没有想看的':650 '流程是什么':61 '测试新旧问题的输出差异':475 '消耗的不只是时间':583 '消耗的不是':663 '焦虑':417 '焦虑用户':291 '现在变了什么':124 '现在是什么':118 '现在有什么不同':130 '现场回验':500 '现实采样':247 '生成上下文卡片减少反复解释':611 '用':454,473 '用户为了弥补系统没接住的地方':429 '用户会主动搜索自己想看的':659 '用户反馈':625 '用户在做什么':42 '用户在哪个具体步骤放弃了':238 '用户真正背负的是什么':416 '用户私下建了备忘录记':576 '用户维度':41 '用户维度问题列表':167 '用户要完成的核心任务是什么':64 '用户通常在深夜':645 '留存':296 '疲惫':419,646 '痕迹':320 '痛什么':44 '的专业直觉':368 '的东西时':261 '的事情变得不必要':337 '的句式':458 '的可能性':668 '的基本信任':586 '的时间':665 '的输出和对原始问题的输出差不多':493 '的隐性不适':657 '目标用户在协作中花费时间最多的三件事是什么':52 '目标用户是谁':46 '看起来像答案':260 '看起来能做':336 '真正的差异回到输入端':262 '真正的差距越来越来自':359 '真正被消耗的是什么':434 '知识库':89 '研究方向建议':37,215 '确认是否对齐':559 '示例':523,618 '示例输入':29 '示例问题':51,67,84,105,128,148 '空间和动作链路里':408 '空间安全感是否影响体验':426 '等待对方回复':557 '等待确认':594 '算法优化':693 '系统是什么':76 '系统维度':75 '系统维度问题列表':181 '组织是什么':97 '组织维度':96 '组织维度问题列表':188 '经过现场验证的好问题':521 '结论':612,691 '给':300 '维度':39,57,73,94,114,139 '维度间的关系':311 '综合六个维度':229 '综合输出格式':156 '羞耻':418 '而不是依赖推荐':660 '而是':651,666 '而是为了让团队不至于从一开始就用扁平化输入起跑':310 '而是从现实里长出来的':251 '而是对':655 '而是把立体现实压缩成高质量问题的能力':255 '而是提好问题':9,17 '而是更接近核心':330 '而是疲惫':570 '而是让正确的答案自然浮现':244 '自动排期':603 '自动汇总':546 '自动追踪确认状态':608 '至少写满三个维度':436 '航空':153 '行业里没被写下来的默认规则':363 '补偿行为':318 '补偿行为维度':575,658 '补充感官或补偿行为维度':519 '被当成':286 '被当成稳定的用户群':293 '被当成问题本体':299 '被系统定义':656 '被系统越推越窄':667 '要求':435 '要解决什么':24 '观察':510 '观察角度':45,63,79,100,120,144 '觉得当前的问题定义太浅或太狭窄':21 '角色怎么分工':98 '让很多':335 '让问题听起来更专业':309 '设计师':563 '访谈':509 '识别问题中已有的假设标签':380 '误认为':278 '说明推荐已经失去了信任':661 '说明新问题可能还没脱离扁平':494 '说明问题有方向性':489 '说明问题还太平':325 '谁可能阻止':113 '谁在等谁':411 '谁就更可能提出值得被':264 '谁担责任':413 '谁握解释权':412 '谁更接近未经压平的现实':263 '谁的工作成果最难被看见':109 '谁能把三维现实压缩成一个值得回答的问题':358 '谁还没回复':610 '越来越能分担这些能力':356 '跟访':511 '身体疲劳':425 '转化':297 '转向':615,694 '输入':26,374,400,446,476,502 '输入解构':372,536,629 '输出':34,394,440,465,495,520 '过去产品经理的优势体现在更好的':350 '过去是什么':117 '还有对':584 '这两步':560 '这两段隐性劳动被系统接住':597 '这个':10 '这个问题如果直接给':390 '这个领域':121 '这个领域里有哪些关键系统或平台':80 '这个领域里有哪些角色':101 '这些系统之间是怎么交互的':81 '这些系统之间的信息是怎么流动的':90 '这些解决方案的代价是什么':54 '这里不对':367 '进入代价维度':432 '进入关系维度':410 '进入情绪维度':415 '进入感官维度':422 '进入补偿行为维度':428 '远程办公':131 '连接现实世界':690 '选择一个领域或问题':221 '逐个维度提出':223 '逐维度填充现实材料':399 '通常在':556 '通讯':86 '都是平台化表达':543 '重写':592,674 '重写后的产品问题':466 '重写后的问题':478 '重写后的问题把方向从':692 '重写后的问题让方案从':613 '问自己':389 '问题为什么会越来越扁平':275 '问题发生在什么时间':407 '问题发生在跨部门协作的关键节点':555 '问题太抽象':235 '问题已经被定义':279 '问题已经被说出来':277 '问题还太平':439 '问题重写':444,589,671 '需要从多个角度理解用户或市场':22 '需要回到现场补充':326 '需要定义研究问题或产品方向':20 '需要谁的支持':112 '项目管理':88 '领域':30 '验证问题是否真的抓住了用户持续付出代价的地方':513 '高净值人群':292 '高效':383 '高频':283","prices":[{"id":"dc77b012-1022-4812-96ed-5c6ce543ac65","listingId":"1c60450f-a596-4869-9c68-aa2702157812","amountUsd":"0","unit":"free","nativeCurrency":null,"nativeAmount":null,"chain":null,"payTo":null,"paymentMethod":"skill-free","isPrimary":true,"details":{"org":"gmaxxxie","category":"ai-native-product-agent-skills","install_from":"skills.sh"},"createdAt":"2026-05-01T01:02:52.846Z"}],"sources":[{"listingId":"1c60450f-a596-4869-9c68-aa2702157812","source":"github","sourceId":"gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills/p0e-good-question-generator","sourceUrl":"https://github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills/tree/main/skills/p0e-good-question-generator","isPrimary":false,"firstSeenAt":"2026-05-01T01:02:52.846Z","lastSeenAt":"2026-05-18T18:57:26.637Z"}],"details":{"listingId":"1c60450f-a596-4869-9c68-aa2702157812","quickStartSnippet":null,"exampleRequest":null,"exampleResponse":null,"schema":null,"openapiUrl":null,"agentsTxtUrl":null,"citations":[],"useCases":[],"bestFor":[],"notFor":[],"kindDetails":{"org":"gmaxxxie","slug":"p0e-good-question-generator","github":{"repo":"gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills","stars":56,"topics":["agent-skills","ai-agent","ai-native","ai-product","methodology","product-management","product-methodology","product-thinking","skills"],"license":null,"html_url":"https://github.com/gmaxxxie/ai-native-product-agent-skills","pushed_at":"2026-05-06T07:19:36Z","description":"AI 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