PM Skills is a collection of plain-Markdown instructions that teach AI assistants structured methods for handling professional, personal, and life-admin tasks. People use it with Claude, ChatGPT, Gemini, Cursor, Codex, and other supported agents for work such as writing product requirements, reviewing documents, or planning difficult situations.
Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add mohitagw15856/pm-claude-skills --skill assumption-mappergit clone --depth 1 https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skillsWrote 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/skills/mohitagw15856/pm-claude-skills/assumption-mapper)<a href="https://agentmods.dev/skills/mohitagw15856/pm-claude-skills/assumption-mapper"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mohitagw15856/pm-claude-skills/assumption-mapper/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/skills/mohitagw15856/pm-claude-skills/assumption-mapper"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/mohitagw15856/pm-claude-skills/assumption-mapper.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 | $0.00108 | $0.02297 |
| Opus 5.5 | $0.00043 | $0.00919 |
| Sonnet 5.5 | $0.00022 | $0.00459 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00230 |
Grade A, and why
assumption-mapper 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 2d 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 — 103 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Skill Assumption Mapper
Identifica y prioriza las suposiciones no comprobadas incrustadas en cualquier plan de producto antes de que comience el desarrollo.
Inputs Requeridos
Trabaja a partir de lo que se proporciona. Si alguno de estos falta, produce igual la salida completa: rellena cada brecha con una suposición razonable marcada (asumido, confirmar) e incluye esas suposiciones al final. Haz una pregunta solo cuando el tema central en sí mismo falte (no hay nada sobre lo que escribir).
- Brief de producto, PRD, o descripción de concepto (incluso notas ásperas funcionan)
- Etapa (concepto / descubrimiento / pre-construcción / post-lanzamiento — afecta qué suposiciones importan más)
Dónde se sitúa esto — el punto de entrada de la columna vertebral
Este es el frente de la columna vertebral de decisiones de producto: assumption-mapper → /prd-template
→ /rice-prioritisation → /roadmap-narrative. Toma una idea o brief en bruto y
pasa a la siguiente skill una cosa: la suposición más riesgosa, y si sobrevivió una prueba barata. Los términos compartidos (suposición, de carga, confianza, procedencia) se
definen una vez en docs/craft/product-decisions.md —
consúltalo en lugar de redefinirlos. Escribir un PRD sobre una suposición de carga no comprobada es el fracaso que esta skill existe para prevenir, así que ejecútalo antes de
/prd-template, no después.
El bucle
Cuatro fases. La fase 3 es la skill; el resto la alimentan. Cada una termina en un criterio de completitud — no avances hasta que se cumpla.
- Identifica en los cuatro lentes. Extrae suposiciones en Deseabilidad (¿quieren los usuarios esto?), Viabilidad técnica (¿podemos construirlo?), Viabilidad comercial (¿el negocio lo sostendrá?), Usabilidad (¿pueden los usuarios realmente usarlo?). Las suposiciones peligrosas son las que son tan obvias que nadie las escribió. Listo cuando: al menos una suposición por lente, y releer el brief en busca de el lente más vacío no saca nada nuevo.
- Califica solo en los dos ejes. Para cada una: de carga (1–5, ¿colapsa el plan si es falsa?) y confianza (1–5, ¿qué tan seguro estamos de que es verdadera?). Prioridad = de carga − confianza. Etiqueta la procedencia de cada hecho ([datos]/[intuición]). Listo cuando: cada suposición tiene ambas puntuaciones y una etiqueta de procedencia, y la de mayor prioridad es genuinamente la más aterradora — no la más fácil de probar.
- Encuentra y presiona la más riesgosa. La suposición de máxima prioridad (de carga alta × confianza baja) es la que puede hundir todo el plan. Nombra la prueba más barata que podría refutarla antes de que se escriba una línea de código (consulta la referencia divulgada de cheap-tests para el menú). Listo cuando: la suposición más riesgosa se nombra, con una prueba que podría ejecutarse esta semana y un "cómo se ve un fracaso" claro.
- Traspasa. Produce el mapa clasificado, y declara explícitamente qué suposición
/prd-templatedebe tratar como validada-o-abierta. Una suposición más riesgosa sin resolver se convierte en una Pregunta Abierta en el PRD, no en una apuesta silenciosa. Listo cuando: la skill descendente podría comenzar a partir de esta salida sin volver a preguntar cuál es la apuesta arriesgada.
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.
- 2d ago First seen · 103 lines · 108 tokens per session scan A 136097b0af99
assumption-mapper is a skill published in the GitHub repository mohitagw15856/pm-claude-skills (1,449 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 108 tokens to every session and 2,297 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5.5. 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 2026-10-12.
Other skills, from other repositories
local-ai-agents
Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers Small Language Models (SLMs), the OpenAI-compatible local endpoint, sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and the…
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
next-cache-components-adoption
Turn on Cache Components in a Next.js app and resolve the blocking routes it surfaces. Use when the user wants to enable, adopt, or migrate to Cache Components, flip the cacheComponents flag, work through a flood of blocking-prerender / instant validation errors, run the cache-components-instant-false codemod, or…
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…
insight-error-page
Write or audit an insight-kind error page for the Next.js dev overlay. Use when creating a new errors/ .mdx page, auditing an existing one, or checking that a page matches the framework fix cards. Covers page structure, title alignment, FixCard cards with Copy prompt button, code snippets, terminology verification…