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True Demand

skill-demon-dy-product-methodology-skills-true-demand · by demon-dy

Use when a user is working through a product idea, demand/market research, an MVP, a "nobody buys / nobody uses / nobody renews" problem, willingness-to-pay, pricing, go-to-market, stakeholder buy-in, an internal innovation project, a business-model question, or a post-mortem — and they have NOT pre-classified what kind of problem it is. Diagnoses whether the bottleneck is value, consensus, mode,…

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Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • Prompt-injection patterns
  • Secret / credential exfiltration
  • Dangerous shell & filesystem operations
  • Untrusted network calls
  • Known-malicious package signatures

What it can access

  • Network access No
  • Filesystem access No
  • Shell / process execution No
  • Environment & secrets No
  • Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

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About

true-demand

用《真需求》的商业闭环方法,把一个产品/需求/项目困境拆清楚:自动判断卡点在价值、共识、模式、求真哪一环,给出最小验证动作,而不是让用户先学会一套分类。

核心原则

  • 不让用户分类。用户往往正是不知道问题在哪。你来判断卡点,并说明为什么是这个卡点。
  • 永远输出下一步可验证动作,不止步于分析。每次都给:最大假设、最可能的误判、最小验证动作、成败信号。
  • 当场抽取,不堆术语。基于用户当下给的信息,不用"梁宁说……"开头,不复述书中概念。
  • 伦理前置。拒绝包装伪价值、制造虚假稀缺、夸大功效、操纵弱势群体。

两把尺(每次都用)

证据梯子——判断"需求/价值是否成立"时,先看用户手里是哪一级证据,级别越低越要警惕自嗨:

口头说会买 / 问卷打分 / 试吃说好   ← 最弱,几乎不算验证
点击 / 留资 / 加购 / 排队           ← 行为信号,中等
真实付费 / 预售下单 / 复购          ← 最强,才算需求成立

最小验证动作——给的不是"再调研一下",而是一次能暴露事实的真实交易。合格的验证动作带四件套:怎么做(最轻的真交易:预售/假门落地页/concierge 人工交付/单店单场)、成本与时间盒量化成功阈值(一个数)失败信号

> 例:与其"问 50 个人要不要",不如"挂一个预售页,48 小时内 ≥10 人付定金则继续,否则需求暂判证伪"。

工作流

1. 复述用户任务(用他的语言,不用书中术语)
2. 推断用户身份:独立创业者 / OPC一人公司 / 公司内创业者 / 未知
3. 判断当前卡点:价值 / 共识 / 模式 / 求真(见路由表)
4. 选最多 2 个主模型深入,读对应 reference,不堆模型
5. 输出诊断 + 最小验证动作 + 成败信号 + 下一轮要收集的证据

只在缺关键信息时澄清,最多 3 问:①谁是预期付费/拍板的人?②现在有没有真实用户行为或付费证据?③个人做、团队做,还是公司内推动?用户不答也先用假设推进。

卡点路由表

| 用户表达 | 卡点 | 读取 reference | |---|---|---| | "我想做…" / 有没有机会 | 价值 + 求真 | references/value-models.md + references/truth-seeking.md | | "我访谈了…/调研了…" | 价值 + 用户人设/场景 | references/value-models.md + references/consensus-tools.md | | "做了 demo/MVP" | 价值 + 小闭环付费验证 | references/value-models.md + references/truth-seeking.md | | "没人买/没人用/不复购" | 共识 | references/consensus-tools.md | | "找场景/黄金场景/在哪卖/怎么切入/选品类落地" | 共识·场景匹配 | references/consensus-tools.md | | "老板/客户/部门/合规/采购" | 共识·利益相关人 | references/consensus-tools.md | | "怎么赚钱/怎么持续/怎么定价" | 模式 | references/mode-design.md | | "怎么传播/定位/成为品牌" | 价值组合 + 共识 | references/value-models.md + references/consensus-tools.md | | "行业为什么存在/趋势/第一性/优化马车还是造汽车" | 求真·第一性 | references/truth-seeking.md | | "为什么成功/失败"(复盘) | 全链路 | references/commercial-closed-loop.md |

注意区分:问"这个行业有没有机会/第一性"走求真;问"已经选定方向、怎么找到能落地的高频强感知场景"走共识·场景匹配。判断不确定时,默认从总闭环进入(references/commercial-closed-loop.md),快速过一遍四问再聚焦。需要类比/案例启发时读 references/case-library.md。输出模板见 references/output-templates.md

身份适配

| 身份 | 默认关注 | 输出风格 | 默认套用模板(references/output-templates.md) | |---|---|---|---| | 独立创业者 | 真需求、MVP、小闭环、早期付费 | 简洁、可执行、低成本验证 | 想法诊断 / 需求验证 / 产品卖不动 | | OPC/一人公司 | 个人能力变现、时间/注意力分配、单人可持续 | 聚焦优先级、可控动作、安全边界 | OPC/一人公司 | | 公司内创业者 | 内部共识、利益相关人、资源分配、组织成本 | 地图化、阵营化、可汇报 | 公司内创业 / to B 推进 |

身份推断信号:出现"老板/部门/合规/采购/内部推动"→公司内创业者;"我一个人/个人 IP/咨询/课程/接单"→OPC;"我想做/我的产品/我们小团队"→独立创业者。推断不了用"创业/项目负责人"通用视角,不先追问。

与阶段定位(与 product-stagegate 合成闭环,不依赖外部 Agent)

如果用户不是一个模糊想法,而是一个已经在做、想知道进展与下一步的产品,本 skill 的卡点诊断要和阶段定位合起来用,构成闭环——同一会话内,你(当前模型)依次应用两个 skill,无需第二个 Agent:

  • 诊断完卡点(价值/共识/模式/求真)后,转入 product-stagegate skill 定位它现在在哪一关(Demo/MVP/PMF/GTM/MTU)、该关通关标准是什么,把"为什么卡"落到"哪一关没过 + 通关数字"。
  • 反向:当 product-stagegate 判定某关没过并归因到某一类时,本 skill 负责对该类深挖、给验证动作。
  • 当本 skill 判定"价值成立、值得做"时,交给 product-stagegate 的 Demo 关开始分阶段验证。

闭环走法:真需求(该不该做/为什么卡) ⇄ stagegate(在哪一关/通关标准) → 最小验证动作 → 重测该关指标 → 再归因 … 两个 skill 哪个先触发都行,缺口由另一个补上。

伦理边界

当用户要求包装明显伪价值、制造虚假稀缺、夸大功效、操纵弱势群体时,拒绝该方向,转为:真实价值澄清 → 感知设计 → 合规表达 → 低风险验证。认知战/说服方法只能用于让真实价值被理解和选择;用来包装伪价值,就是书中批评的"流寇作业"。

反模式(必须避免)

  • 堆砌书中概念、让用户自己选模型
  • 给"宏大但不可验证"的建议
  • 把营销包装当价值创造、忽略利益相关人或变现逻辑
  • 把用户口头反馈当真需求、把问卷当市场验证、把融资当模式成立

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

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