用低耐心、低信任、低认知预算、高价格敏感的用户视角，严厉评审互联网产品，并输出可归档的 Markdown 报告。
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Low-Patience Product Review 是一个 Codex skill，用来评审 App、网站、落地页、注册流程、支付流程、PRD、原型、截图、README 或代码实现。它把“用户很急、很不信任、很怕麻烦、很在意钱”的状态转成产品审查清单，逼产品在前几秒就讲清价值、减少思考、降低配置成本、提前建立信任。
评审结束后，skill 不只在聊天里给结论，还会生成一份独立 .md 报告，方便产品、设计、工程和创始人后续跟进。
| 项目状态 | 目标读者 | 主要场景 | README 语言 |
|---|---|---|---|
| 可用 | 产品经理、设计师、独立开发者、创业者、AI agent 用户 | 产品体验评审、转化漏斗检查、README/安装流程诊断、上线前自查 | 中文 README.md + 英文 README.en.md |
- 低耐心用户视角：默认用户不读说明、不愿学习、不信任空泛承诺。
- 生存测试：检查 3 秒清晰度、首个动作是否明显、最快价值路径、价格说服力、错误恢复、用户控制感。
- Rage Map：把每一步的触发点、用户内心吐槽、可能行为和修复方案放在一张表里。
- 优先级修复清单：用 P0/P1/P2 区分会杀死激活、购买、信任或留存的问题。
- 可直接替换的文案与流程：输出 CTA、错误提示、空状态、注册/支付/README 流程替换建议。
- Markdown 报告：每次评审默认生成独立
.md文件，便于归档、转发和复盘。
环境要求：
- Codex app 或兼容 Codex skills 的 agent 环境
- 本地可访问
~/.codex/skills
安装：
mkdir -p "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills"
git clone https://github.com/clenji/low-patience-product-review.git \
"${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/low-patience-product-review"如果你已经 clone 到普通项目目录，也可以手动复制：
cp -R low-patience-product-review "${CODEX_HOME:-$HOME/.codex}/skills/"使用：
用 $low-patience-product-review 评审这个产品：https://example.com
或者：
用 $low-patience-product-review 评审当前仓库的 README 和快速开始流程。
评审完成后，skill 会优先生成报告文件：
- 本地项目：
<project-root>/docs/product-reviews/YYYY-MM-DD-<slug>-low-patience-review.md - 远程 URL 或 GitHub 仓库：
<current-workspace>/product-reviews/YYYY-MM-DD-<slug>-low-patience-review.md
报告包含：
- Executive Verdict：一句话判决
- Survival Score：0-100 生存分
- Context And Assumptions：评审上下文与假设
- Scorecard：清晰度、速度、信任、价格说服力等 0-5 分
- Most Rage-Inducing Moments：最容易被骂的点
- Rage Map：步骤、触发点、用户想法、行为、修复
- Priority Fix Backlog：P0/P1/P2 修复清单
- Copy And Flow Replacements：可直接替换的文案和流程
- Validation Plan：验证方式和成功阈值
- Sources：被评审的链接或文件
如果希望让 Codex、Claude Code、Cursor Agent 等 AI agent 使用这个 skill，建议使用下面的提示词：
请使用 $low-patience-product-review 评审 <产品/仓库/页面/PRD/截图>。
要求：
- 先识别目标用户、入口、设备场景和核心承诺。
- 用低耐心、低信任、低认知预算、高价格敏感的用户视角评审。
- 不要只给泛泛建议，每个问题都要对应用户行为、业务后果和修复方案。
- 评审结束后生成一份 Markdown 报告，并在聊天里给报告链接、判决、生存分和 P0/P1 摘要。
适合让 AI 执行的任务：
- 评审新产品、新功能、落地页、注册/支付/留存流程。
- 评审开源项目 README、安装路径和第一次跑通体验。
- 评审 PRD、原型、截图或代码实现中的用户体验风险。
- 输出上线前产品体验修复清单。
需要人工确认的任务：
- 是否真的调整产品定位、价格或目标用户。
- 是否公开负面评审报告。
- 是否把评审结论直接转成产品路线图。
| 维度 | 常见做法 | Low-Patience Product Review |
|---|---|---|
| 用户假设 | 默认用户会读、会理解、会等待 | 默认用户只扫一眼，随时退出 |
| 评审输出 | 泛泛说“体验不够好” | 输出 Rage Map、优先级和可替换方案 |
| 价值证明 | 偏 UI 美观和功能完整 | 强制检查用户是否在付出前看到价值 |
| 跟进方式 | 聊天里说完就散 | 生成 Markdown 报告，方便归档和执行 |
low-patience-product-review/
README.md
README.en.md
SKILL.md
agents/
openai.yaml
LICENSE
本项目的评审视角来自这句话：
周倩如的产品经理曾在《非你莫属》中提到：要做好互联网产品，要把用户想象成脾气非常大，智商非常低，非常没耐心，又非常小气的人
这个 skill 会把这句粗粝但有冲击力的产品判断，转译为可执行的评审变量：低耐心、低信任、低认知预算、高挫败敏感和强价格敏感。它不是用来羞辱真实用户，而是提醒产品团队：理解成本、信任成本、时间成本和金钱成本都应该由产品承担。
欢迎提交 issue 和 pull request，尤其是：
- 新的评审维度或评分规则。
- 更好的 Markdown 报告模板。
- 针对 SaaS、消费 App、开源项目、AI 工具、内容社区的专用评审扩展。
- 中英文表达优化。
MIT