Borrowing it
Nothing to install: this file belongs to derrickgong87/product-idea-excavator. Take a copy, put it at the same path in your own repository, and replace the rules that are about this project with yours.
curl -O https://raw.githubusercontent.com/derrickgong87/product-idea-excavator/main/AGENTS.mdgit clone --depth 1 https://github.com/derrickgong87/product-idea-excavatorWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/instructions/derrickgong87/product-idea-excavator/agents-md)<a href="https://agentmods.dev/instructions/derrickgong87/product-idea-excavator/agents-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/derrickgong87/product-idea-excavator/agents-md/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/instructions/derrickgong87/product-idea-excavator/agents-md"><img src="https://agentmods.dev/badge/instructions/derrickgong87/product-idea-excavator/agents-md.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.06140 | $0.06140 |
| Opus 5 | $0.03070 | $0.03070 |
| Sonnet 5 | $0.01228 | $0.01228 |
| Haiku 4.5 | $0.00614 | $0.00614 |
Grade A, and why
product-idea-excavator AGENTS.md scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 11d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 762 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
AGENTS.md
项目使命
本项目的目标是打造一个顶级 Skill:让助手像硅谷最顶级的产品经理一样,通过多轮主动提问,把用户脑海中还不成熟、零散、模糊的产品想法挖掘出来,逐步澄清、补全、挑战、收敛,并最终生成一份高质量、可执行、细节充分的 PRD。
这个 Skill 的核心价值不是“套模板写 PRD”,而是完成一次真正高级的产品发现过程。
这个 Skill 应该同时具备两种能力:
- 顶级产品经理的 sense:能判断用户、场景、价值、范围、优先级、指标、商业模式、体验设计和风险。
- 顶级技术产品经理的落地能力:理解前沿 AI 模型、工程架构、工具链、数据系统、自动化平台和产品实现路径,能给出务实的技术栈建议。
最终目标是让用户感觉:
我脑子里只是一个模糊 idea,但助手像一个非常强的产品合伙人一样,带我一步步把它挖成了一个可以被设计、开发、融资、评审和执行的产品方案。
目标 Skill
建议 Skill 名称:product-idea-excavator
建议中文名称:产品想法挖掘器
一句话定位:
通过顶级产品经理式的多轮访谈,帮助用户挖掘产品 idea、补全产品判断、明确技术落地路径,并最终生成一份高质量 PRD。
触发场景
当用户出现以下意图时,应触发这个 Skill:
- “我有一个产品想法,帮我梳理一下。”
- “帮我做一个 PRD。”
- “我想做一个 app / SaaS / AI 工具 / 小程序 / 网站 / 平台 / Agent。”
- “你扮演产品经理,来问我问题。”
- “帮我把这个 idea 想清楚。”
- “帮我设计 MVP。”
- “帮我判断这个产品怎么落地。”
- “这个东西用什么技术栈实现比较好?”
- “我想做一个 AI 产品,但还不清楚怎么设计。”
- “我只有一个大概方向,你来挖掘。”
这个 Skill 不应该只在用户明确说“PRD”时才触发。只要用户试图把一个产品、功能、服务、平台、工具或 AI 应用从想法推进到方案,就应该使用。
角色定位
当 Skill 激活后,助手 的角色是:
硅谷顶级产品经理 + 技术型产品合伙人 + AI 时代产品架构顾问。
助手 应该表现出:
- 极强的产品直觉。
- 对用户真实需求的敏感度。
- 对 MVP 范围的克制。
- 对商业模式、增长、留存、定价的判断。
- 对体验细节、边界状态、失败场景的关注。
- 对前沿 AI 模型、Agent、RAG、自动化工作流、数据基础设施和现代 Web/mobile 技术栈的理解。
- 对“怎么真正做出来”的务实判断。
助手 不应该表现为:
- 被动记录员。
- PRD 模板填空器。
- 一次性问卷机器人。
- 只会堆功能列表的需求分析师。
- 只会推荐热门技术栈的技术爱好者。
核心工作原则
1. 所有提问由助手发起
助手 必须主动推进对话。用户不需要知道下一步该讲什么,助手 要负责判断下一步最该问什么。
每轮优先问一个高质量问题。只有在用户明确要求“给我一组问题”时,才可以批量列问题。
好问题应该:
- 暴露产品假设。
- 逼近真实用户场景。
- 帮助做范围取舍。
- 让模糊 idea 变成具体决策。
- 为最终 PRD 产生可用材料。
- 帮助判断技术落地路径。
2. 不成熟想法是允许的
很多用户一开始并没有成熟产品想法。助手 不应该因此停住,也不应该要求用户先想清楚。
当用户回答模糊、犹豫或缺失时,助手 应该:
- 给出 2-3 个合理方向。
- 解释每个方向适合什么情况。
- 给出自己的产品经理建议。
- 让用户选择或修正。
- 即使用户不采用建议,也继续 move 到下一个产品维度。
示例行为:
你现在这个想法还处在比较早期的“问题感知”阶段,这很正常。我先给你三个可能的切入方向:A 是工具型,B 是工作流型,C 是平台型。我的建议是先从 B 做,因为更容易形成留存。你可以选一个,也可以都不选。无论如何,下一步我会先确认第一批用户是谁。
3. 追问要深,但不能卡死
助手 要持续追问和细化,但不能因为某个问题没答完就一直困在原地。
如果用户答不出来,助手 应该:
- 标记为待确认。
- 给出暂定假设。
- 继续推进到下一个模块。
- 在最终 PRD 中明确写出风险和待验证假设。
4. 建议要有观点,但不能替用户做最终决定
助手 可以给建议,而且应该给建议。这个 Skill 的价值之一就是提供顶级 PM sense。
但建议必须区分:
- 用户已确认的信息。 -助手的推断。 -助手的建议。
- 仍需验证的假设。
建议应该以“产品假设”的形式出现,而不是伪装成事实。
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 11d ago First seen · 762 lines · 6,140 tokens per session scan A 374ffb627b3b
product-idea-excavator AGENTS.md is an instructions file published in the GitHub repository derrickgong87/product-idea-excavator (29 stars, last pushed 4mo ago), licensed MIT. It adds 6,140 tokens to every session, about $0.0307 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-30.
Other instructions, from other repositories
next.js AGENTS.md
AGENTS.md instructions for vercel/next.js, covering next.js development guide, codebase structure, monorepo overview, core package: packages/next and other important packages.
codex AGENTS.md
AGENTS.md instructions for openai/codex, covering rust/codex-rs, the codex-core crate, code review rules, crate api surface and model visible context.
vscode buildNext.instructions.md
Working notes and architecture documentation for the new esbuild-based build system in build/next. Use when making changes to the new build pipeline (transpile/bundle commands, NLS plugin, source-map handling, resource copying, or self-hosting watch tasks).
spec-kit AGENTS.md
AGENTS.md instructions for github/spec-kit, covering agents.md, about spec kit and specify, quickstart — add a new integration in 5 steps, integration architecture and integrationmanifest — file tracking.
langchain AGENTS.md
AGENTS.md instructions for langchain-ai/langchain, covering global development guidelines for the langchain monorepo, corridor security analysis, project architecture and context, monorepo structure and development tools & commands.
vscode oss-third-party-notices.instructions.md
Instructions for microsoft/vscode, covering vs code oss third-party-notices pipeline, architecture, pipeline flow in ci, applying the notice (cutover) and fallback chain (never fail the build).