# Research Product

> 渐进式研究当前产品，并把已经稳定、可追溯的产品认知增量写入根目录 SOUL.md。首次接入产品代码、原型或线上 URL，需要确认产品形态与已有能力，或某个增长 loop 在执行中发现新的产品事实、用户场景、问题与价值证据时使用。不得一次性臆造完整产品画像，也不得仅凭代码功能推断用户、问题或价值。

- Skill: `tsingyuai/research-product` (Agent Skill, multi-file: 3 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add tsingyuai/research-product`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tsingyuai/research-product/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Research & Search
- Author: tsingyuai (https://skillmd.com/u/tsingyuai)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/tsingyuai/research-product

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# 渐进式产品研究

目标不是完成一份产品报告，而是让 Agent 在真实执行中逐步认识产品。每次只研究当前任务需要的部分，并更新能够跨轮次复用的稳定认知。

## 证据层级

按以下顺序区分，不得混写：

1. **已观察事实**：代码、配置、路由、界面、公开页面、真实数据或用户明确陈述直接支持。
2. **暂定解释**：多条事实共同支持，但仍需要使用或市场证据验证。
3. **工作假设**：为了推进当前 loop 提出的可能用户、问题、场景或价值，必须写明验证方式。
4. **未知**：没有证据时保留“未知”，不为了填满 SOUL 而补齐。

代码通常只能直接证明产品形态、组成和可见能力。不得从“存在某功能”直接推断“用户最需要它”“它解决了某个核心问题”或“这是产品差异化”。

## 每次执行

1. 读取现有 `SOUL.md` 和当前 Model 的相关 Memory，确定这次真正缺少哪一小块产品认知。
2. 定位产品载体：当前/相邻本地仓库、用户指定路径、原型、线上 URL 或用户描述。
3. 只读检查与问题直接相关的代码、文档、路由、配置和页面，不进行无目标的全仓扫描。
4. 需要验证可见行为时，让调用方 Model 使用 [screenshot-assets](../../executors/screenshot-assets/SKILL.md) 获取真实页面证据；截图和本次研究记录进入该 Model 的 Memory。
5. 列出“新增事实 / 被修正事实 / 新假设 / 仍未知”，每项附来源路径、URL、截图或用户陈述。
6. 按 [SOUL 增量写入协议](references/soul-update.md) 修改 `SOUL.md`。只更新本轮有新证据的字段，不重写整份文件。
7. 将带时间的检查过程、证据清单和下一步验证动作写入调用方 Model 的 `memory/<model-name>/products/<product-slug>/`。

## 写入边界

- `SOUL.md`：产品的稳定认知、明确假设、关键未知和证据链接。
- Model Memory：本轮检查过程、截图、页面状态、临时分析、冲突证据和后续验证任务。
- 产品仓库：产品实现本身；除非用户要求修改，不因研究而写入。
- Collector：只维护研究方法，不保存某个产品的事实。

发现冲突时保留旧说法和新证据，先降级为“待验证”，不要静默覆盖。用户明确纠正产品事实时，记录为用户陈述，并在能验证时补上产品证据。

## 交付

报告本轮实际研究了什么、SOUL 哪些行发生变化、哪些结论仍只是工作假设、证据保存在哪里，以及下一次应在什么真实行动中验证。不要宣称已经“完整理解产品”。