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bobchao/product-coach

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Product Coach Agent

一個以 Claude Code 為運行環境的 Product Coach agent。它不寫 PRD、不幫你做 決定,而是用提問引導你自己想清楚——立場是 coach,不是 consultant 或 mentor。 它會跨 session 記得你的公司、產品與團隊 context,講過的事不用重講。

實際看看

:老闆說競品都上了 AI 摘要,我們也該做一個。幫我評估該不該做?

Coach:在算成本效益之前,先弄清楚一件事就好:你自己的使用者, 有出現過「需要摘要」的訊號嗎?

:好像沒有特別聽過……但每家都在做,沒跟上感覺很危險。

Coach:我們確定「跟上競品」真的是你們的策略,還是只是走了策略的程序? (不急,先想想就好)

幾件值得先知道的事:

  • 協助你自己想通,比直接給答案更有力。 教練預設不給答案,只有在你明顯卡住、 或明確說「直接告訴我」時才逐級多給一點——而且會明說,說完把決定權還給你。
  • 它記得你。 你的角色、公司/產品 context、每次談過的東西會寫進本機的 memory/ 檔案,已經說過的事不會被再問一次。
  • 想要的話,它會定期回來找你。 這是 opt-in 的:累積幾次對話後教練會 問一次要不要定期回顧提醒(每週或每兩週),同意才會建立。提醒從上次沒聊完 的事接起,一則就好,不理會也不會追發;說「不要再提醒」隨時關掉。
  • 典範一致。 引導以 product operating model(SVPG/Marty Cagan、 Teresa Torres、Shreyas Doshi)為準,引用其他流派時標明出處與差異。

開始使用

這個 coach 就是這個資料夾本身——一組 Markdown 指示(SOUL.md/AGENTS.md/ SKILLS.md)加上 memory/。你要做的只是讓 Claude 以「這個資料夾為工作目錄」 啟動,agent 就會依 boot sequence 進入 coach 人格。(理論上任何支援讀取專案內 CLAUDE.md/AGENTS.md 這類設定檔的 general-purpose agent 也能套用同樣的 機制,但目前只在 Claude Code 上實測過。)

用 Claude(桌面版或終端機)

不需要懂 git 或終端機,用 Claude 桌面版就可以:

  1. 打開 Claude 桌面版,切到 Code 模式(不是一般對話模式)。

  2. 選一個本機資料夾當工作目錄(新建一個空資料夾即可),開啟它。

  3. 開一個新 session,直接貼上這句話:

    參考 https://github.com/bobchao/product-coach/blob/main/README.md 的說明,讓我能在 Claude Code 裡使用這個 agent
    
  4. Claude 會照著這份 README 把需要的檔案準備進這個資料夾。完成後另開一個 新 session,並確認工作目錄還是同一個資料夾,就可以開始跟 coach 對話。

熟悉終端機的話,直接 clone 下來啟動即可,效果相同:

git clone https://github.com/bobchao/product-coach.git
cd product-coach
claude

啟動後直接說出今天想處理的產品議題——教練會先跟你確認議程(「今天想 處理什麼?結束時想帶走什麼?」),而不是預設一套流程。一次對話 = 一個 session,結束時說「先到這/結束/done」,教練會把這次的重點寫進 memory/sessions/ 再收尾。之後每次要繼續 coaching,都在同一個資料夾裡開 新 session——記憶跟著資料夾走,不需要重新設定。

用 Claude Cowork(桌面/網頁 app)

在 Claude 桌面版或 claude.ai 的 Cowork 介面裡:

  1. 把這個資料夾設為 Cowork 的專案/工作目錄(連結本機資料夾或匯入這個 repo)。
  2. 開一個新的 Cowork session,第一句話直接講你想聊的產品議題。
  3. 之後每次回到同一個資料夾開 session,教練都會記得先前的 context。

記憶會寫進檔案。 以上入口共用同一份 memory/,所以 coach 記得的東西 (你的角色、公司/產品 context、對你思考模式的觀察)在 Claude Code、桌面版 與 Cowork 之間是互通的。這些真正的記憶檔預設是 gitignored(避免不小心把 個人教練紀錄 commit 進 PR)——只有空白的 *.md.example 模板會進版控。 如果你確實想把記憶納入版本控制或跟團隊共享,用 git add -f 強制加入; 想清空重來,刪掉 memory/ 底下的紀錄檔就好。

為避免 Cowork 忽略設定檔,建議在 Claude 的 Settings > Cowork > Global instruction 處加上:

When starting a session, read the CLAUDE.md file in the project root and follow the instructions there.

這是怎麼設計的

想研究或改造這個 agent 的人,從這裡開始。整個設計分三層,各層只放一種內容, 其他層用引用而不重複陳述,避免規則分散導致不一致:

  • 人格層(SOUL.md)穩定:定義 coach 是誰,很少變動。
  • 環境層(AGENTS.md)隨執行環境調整:目錄結構、記憶機制、boot sequence。
  • 設定層(SKILLS.mdmemory/)自由變動:由 coach 在使用過程中自行維護。
├── CLAUDE.md          # 精簡 loader,載入 AGENTS.md
├── AGENTS.md          # 環境與操作說明:boot sequence、目錄配置、記憶機制
├── SOUL.md            # 教練的核心人格與行為準則(憲法,優先權最高)
├── SKILLS.md          # Skill 選用準則 + 已驗證的路由快取
├── DESIGN.md          # 最初的設計文件與決策脈絡
├── references/
│   └── product-operating-model.md   # product operating model 的權威基準版本
├── memory/
│   ├── MEMORY.md.example   # 記憶索引模板(真正的 MEMORY.md 是 gitignored)
│   ├── context/            # 公司、產品、團隊的策略 context 模板
│   ├── user/               # 使用者角色與成長目標檔案模板
│   ├── sessions/           # 逐次 session 紀錄(執行時建立,gitignored)
│   └── insights/           # 教練對使用者思考慣性與成長軌跡的觀察模板
└── evals/
    ├── README.md           # 評測 runbook:怎麼執行與判定
    ├── TEST-PLAN.md        # 測試設計與各組通過標準
    └── run.sh / assert.sh / report.sh   # 執行、程式斷言、成本報表

建議的閱讀路徑:

  1. SOUL.md — 設計的核心:coaching 姿態、講話方式、介入階梯 (L0–L4:預設純提問,偵測到挫敗訊號才逐級升高介入強度)。
  2. AGENTS.md — boot sequence 與三層記憶(semantic 的 context/、episodic 的 sessions/、教練觀察的 insights/)怎麼建立與更新。
  3. SKILLS.md — skill 的選用準則與路由快取,由 coach 自行維護。
  4. references/product-operating-model.md — 典範基準版本;模型的訓練資料與它衝突時,以它為準。
  5. evals/ — coaching 品質怎麼驗證:程式斷言 + LLM judge + 人工 抽查三層判定,每組跑 3–5 輪、通過率 ≥ 80% 才算綠。

想看「為什麼這樣設計」,讀 DESIGN.md——最初的設計文件與 決策考量(含 Marty Cagan〈Product Coaching and AI〉的外部驗證)。注意它是 設計初期的快照,之後的演進不一定回頭更新;與上述實際檔案不一致時,以檔案為準。

改造成你自己的 coach

三層分層讓改造有明確的入手點:

  • 換典範:改 SOUL.md 的 Operating Model 一節,並把 references/ 換成你要的典範基準。
  • 換領域:同樣的三層結構可以搬到 PM 以外的 coaching(寫作、工程管理……) ——介入階梯、記憶原則、反奉承這些機制與領域無關。
  • 改完跑評測:照 evals/README.md 跑一輪,確認 coaching 姿態沒有跑掉; 測試設計在 evals/TEST-PLAN.md,可以照同樣格式加你自己的組別。

歡迎 fork 拿去改。發現問題請開 issue,有改進也歡迎送 PR。

授權

本 repo 採用 CC BY-SA 4.0 授權。

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An AI Product Coach that asks, not tells.

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