Quand le CEO demande « quelle est notre stratégie IA ? », /ai-product-strategy mappe problèmes, frontières humain-IA et flywheels pour répondre avec un plan. — Claude Skill
Une compétence Claude pour Claude Code par Refound — exécuter /ai-product-strategy dans Claude·Mis à jour le 5 juin 2026
Mappez paris IA, frontières humain-IA et flywheels pour les décisions produit.
- Filtre problem-first (Aishwarya Naresh Reganti) : rejeter les paris « AI for AI’s sake » et révéler le problème utilisateur réel
- Frontière humain-IA (Adriel Frederick) : mapper quelles décisions appartiennent au modèle, à l’humain et où se situe l’interface
- Architecture build-for-the-slope (Asha Sharma) : modèles remplaçables, feedback loops et flywheels plutôt qu’un snapshot des capacités actuelles
- Check society-of-models (Amjad Masad) : router tâches rapides, bon marché ou reasoning à différents modèles
- Budget de squishiness (Alex Komoroske) : designer le cas d’échec 1 % pour que le produit ne frappe pas l’utilisateur au visage
Pour qui
Ce qu'il fait
Votre CEO veut une slide stratégie IA pour vendredi. /ai-product-strategy rédige un brief avec framing problème, 3 paris candidats, frontières humain-IA et plan flywheel, ancré dans l’approche problem-first et build-for-the-slope.
Chaque équipe propose une feature IA et vous ne savez pas lesquelles sont réelles. /ai-product-strategy applique le test frontière humain-IA : qu’est-ce que le modèle décide versus l’utilisateur ?
Elle fonctionne bien jusqu’au 1 échec sur 20 qui embarrasse un client. /ai-product-strategy conçoit le budget squishiness : UX du cas d’échec, escape hatches et surfaces de confiance pour dégrader gracieusement.
Vous devez choisir fine-tune interne ou API frontier. /ai-product-strategy lance le check society of models, l’audit flywheel et produit un decision doc leadership.
Fonctionnement
Décrivez le produit, l’utilisateur et la capacité IA envisagée
Lancez le check problem-first : problème réel ou IA pour l’IA ?
Mappez la frontière de décision humain-IA et le budget de squishiness pour les échecs
Choisissez l’architecture : modèle unique, society of models ou moteurs spécialisés + traduction LLM
Recevez un brief stratégie avec paris, flywheels, risques et plan 90 jours
Exemple
SaaS B2B, 200K utilisateurs, 30 % abandonnent l’onboarding à l’étape 4 Idée : « coach onboarding IA » qui répond aux questions Équipe : 4 eng, 1 PM, 1 designer Contrainte : 6 semaines, ne doit pas halluciner
Problème réel ? OUI. 30 % d’abandon = fuite entonnoir, pas vanity AI. Risque AI for AI’s sake : faible. Les utilisateurs posent déjà les mêmes questions au support live. Alternative : refonte FAQ, testée il y a 2 ans et rejetée. L’IA est le chemin d’upgrade.
IA décide : quel help doc / vidéo montrer, comment le formuler IA suggère : prochaine étape onboarding Humain décide : skip, continuer ou escalader support Escape hatch : « parler à un humain » en un clic, à chaque tour
Fast path : petit modèle + RAG sur docs d’aide Hard path : frontier model pour troubleshooting multi-étapes Couche déterministe : router rule-based pour checks état compte (pas LLM)
Flywheel : logger chaque clic « parler à un humain » comme signal training Métrique : complétion onboarding +X %, escape-hatch <8 % Échec : si hallucination détectée, afficher « je ne suis pas sûr, parler à un humain » + ping support Kill line : si escape-hatch >15 % après 2 semaines, rollback
Métriques améliorées
Compatible avec
Envie d'utiliser Stratégie produit IA ?
Choisissez comment commencer.
Installez et exécutez cette compétence localement sur votre ordinateur.
Ouvrez un terminal sur votre ordinateur et collez cette commande :
Cela télécharge la compétence avec tous ses fichiers sur votre ordinateur :
Ajoutez -g à la fin pour le rendre disponible dans tous vos projets.
Démarrez Claude Code, puis tapez la commande :
AI Product Strategy
Aidez l’utilisateur à prendre des décisions produit IA ancrées dans un vrai problème.
Comment aider
- Comprendre le contexte - Produit, utilisateur, problème, stade IA.
- Clarifier le problème - Distinguer problème réel et IA pour l’IA.
- Guider l’architecture - Build vs buy, modèles, routage, données, feedback loops.
- Planifier l’itération - Flywheel, risques, échecs, métriques et 90 prochains jours.
Principes clés
La stratégie IA ne commence pas par le modèle. Elle commence par le job utilisateur, la frontière de décision humain-IA et la manière dont le système apprend. Concevez pour la pente des capacités, pas pour la photo d’aujourd’hui.
Sortie attendue
Livrez brief stratégie, paris IA, frontières humain-IA, architecture, flywheel, risques, budget d’échec et plan 90 jours.