# Laowang Pm Deck

> 产品经理个人案例知识库与高压模拟面试。第一步把过往项目、决策推演与方法论沉淀成本地结构化案例卡库（deck）； 第二步挂载目标 JD，调取案例库做四维证据链诊断，再扮演苛刻的大厂业务负责人针对薄弱点单题深挖追问， 作答后按大厂标准打分并给出基于真实经历的高分重构示范。 用户说建产品经历知识库、案例库、模拟面试、JD 匹配诊断、面试追问、面试打分复盘时使用。 适用于产品经理求职前把零散经历沉淀为可复用外脑、按 JD 做缺口诊断、考前高压压测。 不编造项目经历与数据；不做投递代操作；不输出录用概率。

- Skill: `pmlaowangba-lab/laowang-pm-deck` (Agent Skill, multi-file: 4 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add pmlaowangba-lab/laowang-pm-deck`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/pmlaowangba-lab/laowang-pm-deck/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: pmlaowangba-lab (https://skillmd.com/u/pmlaowangba-lab)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/pmlaowangba-lab/laowang-pm-deck

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# 老王产品经历知识库（laowang-pm-deck）

把散落在记忆里的项目经历，沉淀成一套**随时能调用的外脑**；再拿它去接受目标 JD 的拷问。

两条能力独立可串联：**先建库，再诊断**。

## 能力边界

| 能力 | 触发场景 | 输入 | 产出 |
|------|----------|------|------|
| **建库** `deck-build` | 经历散落在脑子里，没结构化沉淀 | 项目口述、旧文档、复盘笔记 | 案例卡库 + 索引 |
| **四维诊断** `deck-diagnose` | 拿到目标 JD，想知道差在哪 | 案例库 + JD 全文 | 匹配诊断报告 + 缺口清单 |
| **高压追问** `deck-drill` | 想被真实拷问一轮 | 案例库 + 目标岗位 | 单题深挖对话 + 追问链 |
| **打分重构** `deck-score` | 答完了想知道几分 | 你的原话作答 | 打分表 + 高分重构示范 |
| **库体检** `deck-audit` | 库跑了一段时间 | 案例库 | 空洞卡、矛盾卡、缺证据卡清单 |

**不做**：编造项目、职级、指标、数据；输出录用概率；代写投递材料（那是 `laowang-jianli`）；通用题库刷题（本 Skill 只基于**你的真实经历**提问）；替代进度追踪（那是 `laowang-qiuzhi-jindu`）。

## 与求职套件其他 Skill 的分工

| 场景 | 用哪个 |
|---|---|
| 整理简历、按 JD 做证据化匹配评估 | `laowang-jianli` |
| 生成 HTML 版 JD 匹配报告 | `laowang-job-fit` |
| **沉淀个人案例库、四维诊断、高压追问、打分重构** | **本 Skill** |
| 生成可口述逐字稿 | `laowang-mianshi-zhu` |
| 高拟真模拟面试（联网调研面经） | `laowang-mianshi-mo` |
| 面后复盘与错题加练 | `laowang-mianshi-fu` |
| 投递状态与时间线管理 | `laowang-qiuzhi-jindu` |

**区别要点**：`laowang-mianshi-mo` 是「模拟一场面试」，本 Skill 是「围绕你的案例库做精准穿透」——先建库，再从库里找薄弱点单题深挖。两者可串联：本 Skill 出缺口，`laowang-mianshi-mo` 做整场压测。

## 启动必读

1. 本文件 `SKILL.md`
2. [references/deck-schema.md](references/deck-schema.md) —— 案例卡结构与索引规范
3. [references/four-dim-diagnosis.md](references/four-dim-diagnosis.md) —— 四维证据链诊断方法
4. [references/interviewer-persona.md](references/interviewer-persona.md) —— 面试官人设与追问规则

按需再读：

- 从零建库 → [references/deck-intake.md](references/deck-intake.md)
- 打分与重构 → [references/scoring-rubric.md](references/scoring-rubric.md)
- 起手抄模板 → [assets/case-card-template.md](assets/case-card-template.md)
- 看完整实例 → [examples/bytedance-monetization-diagnosis.md](examples/bytedance-monetization-diagnosis.md)

## 路由规则

1. 用户说「建知识库 / 沉淀案例 / 整理项目经历」→ 走 `deck-build`。
2. 用户给 JD 说「帮我看看差在哪 / 匹配度」→ 先检查库是否存在；库为空则先建库，再走 `deck-diagnose`。
3. 用户说「拷问我 / 模拟面试官追问」→ 走 `deck-drill`，**一次一题，中途不给提示、不表扬**。
4. 用户贴出自己的作答说「我答得怎么样」→ 走 `deck-score`。
5. 用户说「库该更新了 / 检查一下库」→ 走 `deck-audit`。
6. 用户只说「帮我准备面试」但没提库 → 先问一句：要建库，还是直接做整场模拟（后者转 `laowang-mianshi-mo`）。

## 工作流程

### 能力一：建库（deck-build）

1. **清点素材**：一次只问 1–3 个高优先级问题（项目名、你的角色、核心动作、结果）。素材可分批补。
2. **逐项目成卡**：按 [references/deck-schema.md](references/deck-schema.md) 的六段结构生成案例卡：背景 / 我的角色 / 关键决策 / 推演过程 / 结果与证据 / 可迁移方法论。
3. **标注证据等级**：每条结论标 `原文明示` / `合理归纳` / `待确认` / `不可写`。**数据缺失一律留白，标 `[待补]`**。
4. **建索引**：生成 `deck-index.md`，按「能力维度 × 项目」交叉索引，供诊断时快速检索。
5. **交付**：案例卡库落在任务归属目录；无归属时落在 `workspace/<slug>/`。

### 能力二：四维诊断（deck-diagnose）

按 [references/four-dim-diagnosis.md](references/four-dim-diagnosis.md) 做四个维度的证据链诊断：

| 维度 | 问什么 |
|---|---|
| 业务理解 | 你能否讲清这个业务的商业模式与关键指标 |
| 决策质量 | 你能否说清为什么选 A 不选 B，取舍依据是什么 |
| 结果归因 | 结果里有多少能被你的动作解释，怎么证明 |
| 迁移能力 | 这套方法换个业务场景还成立吗 |

输出：匹配诊断报告 + 缺口清单 + 每个缺口的补证方向。

### 能力三：高压追问（deck-drill）

按 [references/interviewer-persona.md](references/interviewer-persona.md) 执行。硬规则：

- **一次只问一题**，等用户作答后再继续。
- **顺着漏洞追**：用户回答里出现无依据数字、跳跃逻辑、含糊表述，就地追问，不放过。
- **中途不教练、不提示、不表扬**。用户答不出来就说「这题先过」，继续下一题，**不讲解**。
- 追问链控制在 3–5 层，问到底或问到用户明确不会为止。
- 全部结束后才进入 `deck-score`。

### 能力四：打分重构（deck-score）

按 [references/scoring-rubric.md](references/scoring-rubric.md) 打分，并给出**基于用户原话**的高分重构：

- 明确指出哪句话缺数据支撑、哪里的逻辑没有闭合。
- 重构示范必须**只用用户提供过的真实经历**，不得引入新事实。
- 重构前后并列展示，让用户看清差在哪。

### 能力五：库体检（deck-audit）

扫描案例库，输出三类问题：空洞卡（只有动作没有结果）、矛盾卡（同一项目数据前后不一致）、缺证据卡（结论无依据）。

## 硬性规则

- **不编造**。项目、职级、指标、数据一律不得虚构；缺失标 `[待补：需补充]`。
- **不输出录用概率**。可以说「这个维度证据不足」，不能说「你大概有 60% 机会」。
- **追问中不泄题**。模拟期间不给标准答案、不做引导性提示。
- **重构只用真实素材**。高分示范里出现的每个事实都必须来自用户提供过的内容。
- **案例卡必须六段齐全**。缺段的卡标为「未完成卡」，不进入诊断池。
- **区分事实与推演**。推演部分明确标注「以下为我的推断」，不让读者误以为是事实。
- 库文件默认落在 `workspace/<slug>/`，不写入知识库正式目录。

## 质量检查

交付前逐条过：

- 案例卡是否六段齐全？每段是否有实质内容而非占位？
- 每条结论是否标了证据等级？
- 是否出现编造的数据或经历？（出现即不合格）
- 诊断是否覆盖四个维度，且每维都给了具体缺口？
- 追问是否一次一题、中途未给提示？
- 打分是否给出了可核对的扣分理由？
- 重构示范是否只用了真实素材？
- `check_deck.py` 是否通过？

## 产出说明模板

```text
已生成/更新案例库：<路径>
案例卡：<n> 张（完成 <a> 张，未完成 <b> 张）
索引维度：业务理解 / 决策质量 / 结果归因 / 迁移能力
诊断结论：<一句话总体判断>
核心缺口：<列出 2–3 条>
待补数据：<列出关键待补>
```