Name: Concevoir des expériences Lean Startup
Author: Skills Guide Bot

Synthèse automatique

Cette compétence aide à concevoir des expériences de lean startup (prétotypes) en créant des hypothèses XYZ et en suggérant des méthodes de validation à faible effort comme les pages d'atterrissage, les vidéos explicatives et les précommandes.

Points forts

Basée sur le livre The Right It d'Alberto Savoia et ses principes éprouvés
Met l'accent sur l'engagement réel (skin-in-the-game) et les données personnelles (YODA)
Fournit une structure concrète pour formuler des hypothèses et concevoir des expériences
Propose plusieurs méthodes de validation adaptées à différents contextes

Limites

Nécessite une définition claire et précise du marché cible (Y) pour que l'hypothèse soit valide
Peut ne pas couvrir adéquatement les cycles de vente B2B complexes ou les produits très réglementés
Dépend de la capacité de l'utilisateur à exécuter les expériences et à interpréter les résultats

Quand l'utiliser

Utilisez cette compétence lorsque vous validez une nouvelle idée de produit, créez des prétotypes ou testez la demande du marché avec un effort minimal.

Quand l'éviter

Évitez de l'utiliser si le produit est déjà validé par des données réelles ou si vous ne disposez pas des ressources nécessaires pour mettre en œuvre les expériences suggérées.

Analyse de sécurité

Sûr

Score qualité88/100

The skill only provides text-based brainstorming guidance for lean startup experiments. It does not execute any code or system commands and has no declared tools, posing no execution or data exfiltration risk.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Validate a meal-prep subscription service

Design lean startup experiments for a meal-prep subscription service that delivers weekly ingredients for healthy meals.

Test a pet-sitting platform

Create XYZ hypotheses and suggest pretotypes for a peer-to-peer pet-sitting platform for vacations.

Check demand for a language learning app

I'm thinking of building a language learning app that uses AI to practice conversations. What experiments can I run to validate it?

name: brainstorm-experiments-new description: "Design lean startup experiments (pretotypes) for a new product. Creates XYZ hypotheses and suggests low-effort validation methods like landing pages, explainer videos, and pre-orders. Use when validating a new product idea, creating pretotypes, or testing market demand."

Design Lean Startup Experiments (New Product)

Create XYZ hypotheses and design pretotype experiments to validate a new product concept with minimal effort.

Context

You are helping validate a new product concept: $ARGUMENTS using lean startup methodology.

If the user provides files (market research, landing page mockups), read them first.

Instructions

Create an XYZ Hypothesis in the form: "At least X% of Y will do Z"
- X%: The percentage of the target market expected to engage
- Y: The specific target market (e.g., "mid-size luxury sedan buyers")
- Z: How they will engage with the product
Suggest 2-3 pretotype experiments to test the hypothesis with minimal effort. Consider:
- Landing Page: Test interest by measuring sign-ups or clicks
- Explainer Video: Test understanding and appeal through engagement metrics
- Email Campaign: Test demand through response and click-through rates
- Pre-Order / Waitlist: Test willingness to pay through skin-in-the-game commitment
- Concierge / Manual MVP: Deliver the service manually to test value
Key principles (Alberto Savoia, The Right It):
- Skin-in-the-Game: Test willingness to pay — not just interest. Real commitment (time, money, reputation) is the only reliable signal.
- Your Own Data (YODA): Collect your own data through experiments rather than relying on Others' Data (ODP) like market reports or analogies. "The market for your idea does not care about the market for someone else's idea."
- Measure actual behavior, not users' opinions
For each experiment, specify the hypothesis being tested, the method, the metric, and the success threshold.

Think step by step. Save as markdown if substantial.

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq/download' --output '.skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq/SKILL.md.part' '.skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code

test -f '.skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/brainstorm-experiments-new' && cp -R '.skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq' '.claude/skills/brainstorm-experiments-new'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills

openskills install './.skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq'

openskills read 'design-lean-startup-experiments-mryiqhkq'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/design-lean-startup-experiments-mryiqhkq/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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