SkillProdutoCriação
Experimentos de Validação de Produto
Converte premissas críticas em experimentos enxutos com métrica, limiar e decisão de aprendizado.
Ações
PerfilProduto
ProfundidadeAlta
IdiomaPortuguês
Objetivo
Em uma frase.
Desenhar experimentos de validação que testem premissas críticas com baixo custo e critério objetivo de decisão.
Aplicação
Quando
faz sentido.
Usar
- Depois de priorizar premissas de alto impacto e alto risco.
- Antes de comprometer roadmap, design detalhado ou engenharia.
- Quando o time precisa medir comportamento real, não apenas opinião declarada.
- Quando uma solução candidata precisa de evidência de demanda, valor, usabilidade ou viabilidade.
Não usar
- Para validar decisões já obrigatórias por contrato, segurança ou compliance.
- Para executar analytics pós-lançamento; esta skill desenha experimentos antes da aposta.
- Para criar experimentos sem hipótese ou métrica de decisão.
Prompt
Instruções
para a IA.
### Passo 1 - Formular hipótese testável
Escreva a hipótese no formato: "Se [ação/solução], então [segmento] demonstrará [comportamento mensurável] porque [mecanismo esperado]".
### Passo 2 - Escolher método proporcional
Selecione o método mais barato que ainda gere aprendizado confiável: entrevista focada, concierge, protótipo, teste de fumaça, landing page, waitlist, teste de preço, experimento in-product ou análise comportamental.
### Passo 3 - Definir métrica e limiar
Defina métrica primária, limiar de sucesso, limiar de descarte e sinais secundários. Evite métricas de vaidade sem decisão associada.
### Passo 4 - Planejar execução mínima
Especifique público, amostra mínima, canal, duração, artefatos necessários, responsável e riscos operacionais.
### Passo 5 - Declarar decisão pós-experimento
Explique o que fazer se o resultado validar, invalidar ou ficar inconclusivo.
---
Escreva a hipótese no formato: "Se [ação/solução], então [segmento] demonstrará [comportamento mensurável] porque [mecanismo esperado]".
### Passo 2 - Escolher método proporcional
Selecione o método mais barato que ainda gere aprendizado confiável: entrevista focada, concierge, protótipo, teste de fumaça, landing page, waitlist, teste de preço, experimento in-product ou análise comportamental.
### Passo 3 - Definir métrica e limiar
Defina métrica primária, limiar de sucesso, limiar de descarte e sinais secundários. Evite métricas de vaidade sem decisão associada.
### Passo 4 - Planejar execução mínima
Especifique público, amostra mínima, canal, duração, artefatos necessários, responsável e riscos operacionais.
### Passo 5 - Declarar decisão pós-experimento
Explique o que fazer se o resultado validar, invalidar ou ficar inconclusivo.
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Constelação
Onde
ela vive.
Workflows que usam
Bundles que incluem
Execução
Como usar
com IA.
- 01Copie a skill (botão "Copiar skill para IA", no topo): o texto copiado já é a skill completa, não um resumo.
- 02Abra o Claude ou Claude Code e cole — a IA recebe todas as instruções e fica pronta para a tarefa.
- 03Prefere usar como arquivo reutilizável? Baixe o .zip e coloque o
SKILL.mdem.claude/skills/(Claude Code) ou anexe o arquivo no Claude (claude.ai).