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product-health-analysis
GitHub将产品原始指标转化为清晰的健康叙事，通过对比目标与趋势，识别获客、激活、参与及留存问题。输出结构化RAG报告，提供根因假设、优先级行动建议及质量验证，辅助非技术干系人决策。
Trigger Scenarios
分析产品健康度
审查关键绩效指标
调查性能问题
生成健康报告
评估产品市场匹配信号
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npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill product-health-analysis -g -y
SKILL.md
Frontmatter
{
"name": "product-health-analysis",
"description": "Interpretar métricas de producto contra objetivos y exponer señales accionables. Utiliza cuando se te pida analizar la salud del producto, revisar métricas clave, investigar un problema de rendimiento, producir un informe de salud o evaluar señales de ajuste producto-mercado. Produce un informe de salud estructurado con estado RAG, análisis de tendencias, hipótesis de causa raíz y acciones priorizadas."
}
Skill de Análisis de Salud del Producto
Transforma datos de métricas en bruto en una narrativa clara de salud — qué funciona, qué no, y qué requiere atención inmediata.
Inputs Requeridos
Solicita al usuario estos datos si no están disponibles:
- Datos de métricas (valores actuales para métricas clave — incluso números aproximados funcionan)
- Objetivos o puntos de referencia (targets de OKR, líneas base históricas, o benchmarks de industria)
- Período (semana / mes / trimestre siendo analizado)
- Área de producto o segmento (¿estamos mirando el producto completo o una feature específica?)
Marco de Métricas
Analiza a través de cuatro capas:
- Acquisition — nuevos usuarios, calidad de fuente, tendencias de CAC
- Activation — tiempo para primer valor, tasas de completitud de onboarding
- Engagement — DAU/MAU, adopción de features, profundidad de sesión
- Retention — retención D1/D7/D30, tasa de churn, tasa de resurrección
Proceso
- Para cada métrica, compara: período actual vs. período anterior, actual vs. objetivo
- Marca cualquier cosa más del 10% fuera del objetivo como requiriendo investigación
- Busca correlaciones — ¿una caída en activation explica una caída de retention 2 semanas después?
- Escribe un resumen de salud en inglés claro (sin jerga) adecuado para compartir con stakeholders no técnicos
- Recomienda top 3 áreas para investigación inmediata con pasos diagnósticos sugeridos
- Valida — Confirma que cada métrica marcada tiene una hipótesis de causa raíz plausible, no solo un número en bruto, y cada acción recomendada tiene un propietario o equipo específico
Estructura de Output
Informe de Salud del Producto — [Período]
Salud General: 🟢 On Track / 🟡 Watch / 🔴 Action Required
| Métrica | Actual | Objetivo | vs. Período Anterior | Estado |
|---|---|---|---|---|
| [métrica] | [valor] | [objetivo] | [+/-%] | [🟢/🟡/🔴] |
Observaciones Clave: [3-5 observaciones puntuales escritas en inglés claro]
Áreas Requiriendo Investigación:
- [Métrica + hipótesis + diagnóstico sugerido]
- [Métrica + hipótesis + diagnóstico sugerido]
- [Métrica + hipótesis + diagnóstico sugerido]
Acciones Recomendadas: [Pasos específicos siguientes con propietarios y cronogramas]
Verificaciones de Calidad
- Cada métrica incluye tanto un objetivo como una tendencia (no solo una captura de momento)
- Al menos una correlación se traza entre métricas (p. ej., activation → retention)
- Cada métrica marcada tiene una hipótesis de causa raíz, no solo "bajó"
- Las observaciones están escritas para un stakeholder no técnico (sin lenguaje de query en bruto o jerga de datos)
- La valoración general de salud está justificada con evidencia específica
Anti-Patrones
- No reportes una única métrica agregada sin desgloses de segmentos — los promedios ocultan tendencias opuestas
- No marques una métrica como saludable solo porque esté por encima del objetivo — verifica si el objetivo en sí es significativo
- No listes movimientos de métricas sin hipótesis de causa raíz — observaciones sin explicaciones no son análisis
- No mezcles métricas de salud del producto con KPIs de negocio sin explicar la relación entre ellos
- No omitas acciones recomendadas — un informe de salud que solo describe problemas sin pasos priorizados siguientes está incompleto
Version History
- a38bc30 Current 2026-07-05 11:08
