SkillProdutoSíntese
Consolidating Product Evidence
Consolida entrevistas, pedidos de feature, tickets, dados e relatos em evidências de produto utilizáveis.
Ações
PerfilProduto
ProfundidadeAlta
Idiomapt-BR
Objetivo
Em uma frase.
Transformar materiais brutos de discovery em um conjunto confiável de evidências, temas e lacunas para alimentar decisões de produto.
Aplicação
Quando
faz sentido.
Usar
- Antes de enquadrar uma oportunidade de produto.
- Quando há entrevistas, tickets, pedidos de feature, notas de vendas, suporte ou dados analíticos misturados.
- Quando stakeholders estão usando exemplos isolados para defender prioridades.
- Quando o time precisa separar evidência forte, evidência fraca e hipótese ainda não validada.
Não usar
- Para priorizar roadmap diretamente sem passar por problema, premissas e tradeoffs.
- Para substituir pesquisa com usuários quando o material existente é insuficiente.
- Para criar solução ou especificação de feature antes de consolidar o problema.
Prompt
Instruções
para a IA.
### Passo 1 - Inventariar os sinais
Liste as fontes recebidas, distinguindo entrevistas, dados quantitativos, tickets, feedback comercial, suporte, analytics e opinião interna. Marque lacunas de fonte quando a amostra for estreita ou enviesada.
### Passo 2 - Agrupar por temas de problema
Agrupe sinais em temas de problema, não em soluções pedidas. Quando um pedido vier como feature, reescreva como necessidade, fricção ou resultado desejado.
### Passo 3 - Avaliar força da evidência
Classifique cada tema por frequência, severidade percebida, segmento afetado, proximidade com receita/retencao/ativacao/custo e qualidade da evidência.
### Passo 4 - Separar fatos, inferências e perguntas
Para cada tema, indique o que está comprovado, o que é inferência plausível e quais perguntas ainda mudariam a decisão.
### Passo 5 - Preparar insumo para a próxima skill
Entregue uma síntese que possa ser usada por `framing-product-opportunity` sem exigir releitura de todo o material bruto.
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Liste as fontes recebidas, distinguindo entrevistas, dados quantitativos, tickets, feedback comercial, suporte, analytics e opinião interna. Marque lacunas de fonte quando a amostra for estreita ou enviesada.
### Passo 2 - Agrupar por temas de problema
Agrupe sinais em temas de problema, não em soluções pedidas. Quando um pedido vier como feature, reescreva como necessidade, fricção ou resultado desejado.
### Passo 3 - Avaliar força da evidência
Classifique cada tema por frequência, severidade percebida, segmento afetado, proximidade com receita/retencao/ativacao/custo e qualidade da evidência.
### Passo 4 - Separar fatos, inferências e perguntas
Para cada tema, indique o que está comprovado, o que é inferência plausível e quais perguntas ainda mudariam a decisão.
### Passo 5 - Preparar insumo para a próxima skill
Entregue uma síntese que possa ser usada por `framing-product-opportunity` sem exigir releitura de todo o material bruto.
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Constelação
Onde
ela vive.
Workflows que usam
Bundles que incluem