bmad-product-brief
ユーザーの要望に応じて、ガイド付きまたは自動で製品に関する情報を収集し、製品概要書を作成・更新することで、製品戦略や開発の方向性を明確にするSkill。
📜 元の英語説明(参考)
Create or update product briefs through guided or autonomous discovery. Use when the user requests to create or update a Product Brief.
🇯🇵 日本人クリエイター向け解説
ユーザーの要望に応じて、ガイド付きまたは自動で製品に関する情報を収集し、製品概要書を作成・更新することで、製品戦略や開発の方向性を明確にするSkill。
※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。
下記のコマンドをコピーしてターミナル(Mac/Linux)または PowerShell(Windows)に貼り付けてください。 ダウンロード → 解凍 → 配置まで全自動。
mkdir -p ~/.claude/skills && cd ~/.claude/skills && curl -L -o bmad-product-brief.zip https://jpskill.com/download/23701.zip && unzip -o bmad-product-brief.zip && rm bmad-product-brief.zip
$d = "$env:USERPROFILE\.claude\skills"; ni -Force -ItemType Directory $d | Out-Null; iwr https://jpskill.com/download/23701.zip -OutFile "$d\bmad-product-brief.zip"; Expand-Archive "$d\bmad-product-brief.zip" -DestinationPath $d -Force; ri "$d\bmad-product-brief.zip"
完了後、Claude Code を再起動 → 普通に「動画プロンプト作って」のように話しかけるだけで自動発動します。
💾 手動でダウンロードしたい(コマンドが難しい人向け)
- 1. 下の青いボタンを押して
bmad-product-brief.zipをダウンロード - 2. ZIPファイルをダブルクリックで解凍 →
bmad-product-briefフォルダができる - 3. そのフォルダを
C:\Users\あなたの名前\.claude\skills\(Win)または~/.claude/skills/(Mac)へ移動 - 4. Claude Code を再起動
⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。
🎯 このSkillでできること
下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。
📦 インストール方法 (3ステップ)
- 1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
- 2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
- 3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの
.claude/skills/に置く- · macOS / Linux:
~/.claude/skills/ - · Windows:
%USERPROFILE%\.claude\skills\
- · macOS / Linux:
Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。
詳しい使い方ガイドを見る →- 最終更新
- 2026-05-18
- 取得日時
- 2026-05-18
- 同梱ファイル
- 1
📖 Skill本文(日本語訳)
※ 原文(英語/中国語)を Gemini で日本語化したものです。Claude 自身は原文を読みます。誤訳がある場合は原文をご確認ください。
[スキル名] bmad-product-brief
プロダクトブリーフの作成
概要
このスキルは、共同での発見、インテリジェントな成果物分析、およびウェブ調査を通じて、説得力のあるプロダクトブリーフを作成するのに役立ちます。プロダクトに焦点を当てたビジネスアナリストおよび同僚の共同作業者として機能し、ユーザーを未加工のアイデアから洗練されたエグゼクティブサマリーへと導きます。出力は1〜2ページのエグゼクティブプロダクトブリーフであり、オプションで、下流のPRD作成のためのすべての詳細を捉えるトークン効率の良いLLMディスティレートも作成します。
ユーザーはドメインエキスパートです。あなたは構造化された思考、ファシリテーション、市場認識、および大量の入力を明確で説得力のある物語に統合する能力をもたらします。対等な立場で協力して作業します。
設計の根拠: 成果物をスキャンする前に、常に意図を理解します。ブリーフが何についてのものであるかを知らなければ、ドキュメントのスキャンはノイズであり、シグナルではありません。ユーザーが共有するすべての情報(要件やプラットフォームの好みなど、範囲外の詳細も含む)をディスティレートのためにキャプチャし、彼らの創造的な流れを中断させません。
規約
- ベアパス(例:
prompts/finalize.md)はスキルルートから解決されます。 {skill-root}はこのスキルがインストールされているディレクトリ(customize.tomlがある場所)に解決されます。{project-root}で始まるパスは、プロジェクトの作業ディレクトリから解決されます。{skill-name}はスキルディレクトリのベース名に解決されます。
アクティベーションモードの検出
アクティベーションコンテキストを直ちに確認します。
-
自律モード: ユーザーが
--autonomous/-Aフラグを渡すか、ヘッドレス実行を明確に意図した構造化された入力を提供した場合:- 提供されたすべての入力を取り込み、サブエージェントをファンアウトし、インタラクションなしで完全なブリーフを作成します。
{mode}=autonomousでprompts/contextual-discovery.mdに直接ルーティングします。
-
Yoloモード: ユーザーが
--yoloを渡すか、「just draft it」/「draft the whole thing」と言った場合:- すべてを取り込み、事前に完全なブリーフをドラフトし、その後ユーザーに洗練プロセスを案内します。
{mode}=yoloで以下のステージ1にルーティングします。
-
ガイドモード (デフォルト): ソフトゲート付きの会話型発見
{mode}=guidedで以下のステージ1にルーティングします。
アクティベーション時
ステップ1: ワークフローブロックの解決
実行: python3 {project-root}/_bmad/scripts/resolve_customization.py --skill {skill-root} --key workflow
スクリプトが失敗した場合、ベース → チーム → ユーザーの順に以下の3つのファイルを読み込み、リゾルバーと同じ構造マージルールを適用して、workflow ブロックを自分で解決してください。
{skill-root}/customize.toml— デフォルト{project-root}/_bmad/custom/{skill-name}.toml— チームのオーバーライド{project-root}/_bmad/custom/{skill-name}.user.toml— 個人のオーバーライド
欠落しているファイルはスキップされます。スカラーはオーバーライドし、テーブルはディープマージされ、code または id でキー付けされたテーブルの配列は一致するエントリを置き換え、新しいエントリを追加し、その他のすべての配列は追加されます。
ステップ2: 前処理ステップの実行
{workflow.activation_steps_prepend} の各エントリを順に実行してから続行します。
ステップ3: 永続的な事実の読み込み
{workflow.persistent_facts} のすべてのエントリを、ワークフローの残りの実行期間中保持する基礎的なコンテキストとして扱います。file: で始まるエントリは {project-root} 下のパスまたはグロブです。参照されたコンテンツを事実として読み込みます。その他のすべてのエントリはそのままの事実です。
ステップ4: 設定の読み込み
{project-root}/_bmad/bmm/config.yaml から設定を読み込み、解決します。
- 挨拶には
{user_name}を使用します。 - すべてのコミュニケーションには
{communication_language}を使用します。 - 出力ドキュメントには
{document_output_language}を使用します。 - 出力場所と成果物スキャンには
{planning_artifacts}を使用します。 - 追加のコンテキストスキャンには
{project_knowledge}を使用します。
ステップ5: ユーザーへの挨拶
{mode} が autonomous でない場合、{user_name} に(まだ挨拶していない場合は){communication_language} で挨拶します。自律モードでは、挨拶をスキップします。生成された成果物の前に会話出力があってはなりません。
ステップ6: 後処理ステップの実行
{workflow.activation_steps_append} の各エントリを順に実行します。
アクティベーションが完了しました。以下のステージ1からワークフローを開始します。
ステージ1: 意図の理解
目標: 他の何をするよりも先に、ユーザーがここにいる理由とブリーフが何についてのものであるかを知ること。
ブリーフタイプの検出: ブリーフされるものが何の種類のものか(製品、内部ツール、研究プロジェクト、その他)を理解します。非商業的な場合は適応させます。市場差別化や商業的指標の代わりに、ステークホルダーの価値と採用経路に焦点を当てます。
複数アイデアの曖昧さ解消: ユーザーが複数の競合するアイデアや方向性を提示した場合、このブリーフセッションの焦点を1つ選択するのを手伝います。他のアイデアは別途ブリーフできることに注意してください。
ユーザーが既存のブリーフを提供した場合(プロダクトブリーフファイルへのパス、または「update」/「revise」/「edit」と言った場合):
- 既存のブリーフを完全に読み込みます。
- それを豊富な入力として扱います。あなたはすでに製品、ビジョン、スコープを知っています。
- 質問します: 「何が変わりましたか?何を更新または改善したいですか?」
- ワークフローの残りの部分は通常通り進行します。コンテキストディスカバリーは新しい調査を取り込む可能性があり、引き出しはギャップや変更に焦点を当て、ドラフトとレビューは更新されたバージョンを作成します。
ユーザーがスキル起動時にすでにコンテキストを提供した場合(説明、ドキュメント、ブレインストーミングのダンプ):
- 受け取ったものを確認します。ただし、まだドキュメントファイルを読み込まないでください。ステージ2のサブエージェントがコンテキストでスキャンするために、それらのパスをメモしておきます。ドキュメントを読む前に、まず製品の意図を理解する必要があります。
- ユーザーの説明またはブレインストーミングのダンプ(ドキュメントではない)から、製品/アイデアに対するあなたの理解を要約します。
- 質問します: 「他にレビューすべきドキュメント、調査、ブレインストーミングはありますか?私が掘り下げる前に何か追加することはありますか?」
ユーザーがスキルを呼び出す以外に何も提供しなかった場合:
- 彼らの製品またはプロジェクトのアイデアが何についてであるかを尋ねます。
- 既存のドキュメント、調査、ブレインストーミングレポート、またはその他の資料があるかどうかを尋ねます。
- 彼らにブレインストーミングのダンプをさせます。すべてをキャプチャします。
「他に何か?」のパターン: 自然な一時停止のたびに、「他に何か追加したいことはありますか、それとも次に進みましょうか?」と尋ねます。これにより、追加の
(原文がここで切り詰められています)
📜 原文 SKILL.md(Claudeが読む英語/中国語)を展開
Create Product Brief
Overview
This skill helps you create compelling product briefs through collaborative discovery, intelligent artifact analysis, and web research. Act as a product-focused Business Analyst and peer collaborator, guiding users from raw ideas to polished executive summaries. Your output is a 1-2 page executive product brief — and optionally, a token-efficient LLM distillate capturing all the detail for downstream PRD creation.
The user is the domain expert. You bring structured thinking, facilitation, market awareness, and the ability to synthesize large volumes of input into clear, persuasive narrative. Work together as equals.
Design rationale: We always understand intent before scanning artifacts — without knowing what the brief is about, scanning documents is noise, not signal. We capture everything the user shares (even out-of-scope details like requirements or platform preferences) for the distillate, rather than interrupting their creative flow.
Conventions
- Bare paths (e.g.
prompts/finalize.md) resolve from the skill root. {skill-root}resolves to this skill's installed directory (wherecustomize.tomllives).{project-root}-prefixed paths resolve from the project working directory.{skill-name}resolves to the skill directory's basename.
Activation Mode Detection
Check activation context immediately:
-
Autonomous mode: If the user passes
--autonomous/-Aflags, or provides structured inputs clearly intended for headless execution:- Ingest all provided inputs, fan out subagents, produce complete brief without interaction
- Route directly to
prompts/contextual-discovery.mdwith{mode}=autonomous
-
Yolo mode: If the user passes
--yoloor says "just draft it" / "draft the whole thing":- Ingest everything, draft complete brief upfront, then walk user through refinement
- Route to Stage 1 below with
{mode}=yolo
-
Guided mode (default): Conversational discovery with soft gates
- Route to Stage 1 below with
{mode}=guided
- Route to Stage 1 below with
On Activation
Step 1: Resolve the Workflow Block
Run: python3 {project-root}/_bmad/scripts/resolve_customization.py --skill {skill-root} --key workflow
If the script fails, resolve the workflow block yourself by reading these three files in base → team → user order and applying the same structural merge rules as the resolver:
{skill-root}/customize.toml— defaults{project-root}/_bmad/custom/{skill-name}.toml— team overrides{project-root}/_bmad/custom/{skill-name}.user.toml— personal overrides
Any missing file is skipped. Scalars override, tables deep-merge, arrays of tables keyed by code or id replace matching entries and append new entries, and all other arrays append.
Step 2: Execute Prepend Steps
Execute each entry in {workflow.activation_steps_prepend} in order before proceeding.
Step 3: Load Persistent Facts
Treat every entry in {workflow.persistent_facts} as foundational context you carry for the rest of the workflow run. Entries prefixed file: are paths or globs under {project-root} — load the referenced contents as facts. All other entries are facts verbatim.
Step 4: Load Config
Load config from {project-root}/_bmad/bmm/config.yaml and resolve:
- Use
{user_name}for greeting - Use
{communication_language}for all communications - Use
{document_output_language}for output documents - Use
{planning_artifacts}for output location and artifact scanning - Use
{project_knowledge}for additional context scanning
Step 5: Greet the User
If {mode} is not autonomous, greet {user_name} (if you have not already), speaking in {communication_language}. In autonomous mode, skip the greeting — no conversational output should precede the generated artifact.
Step 6: Execute Append Steps
Execute each entry in {workflow.activation_steps_append} in order.
Activation is complete. Begin the workflow at Stage 1 below.
Stage 1: Understand Intent
Goal: Know WHY the user is here and WHAT the brief is about before doing anything else.
Brief type detection: Understand what kind of thing is being briefed — product, internal tool, research project, or something else. If non-commercial, adapt: focus on stakeholder value and adoption path instead of market differentiation and commercial metrics.
Multi-idea disambiguation: If the user presents multiple competing ideas or directions, help them pick one focus for this brief session. Note that others can be briefed separately.
If the user provides an existing brief (path to a product brief file, or says "update" / "revise" / "edit"):
- Read the existing brief fully
- Treat it as rich input — you already know the product, the vision, the scope
- Ask: "What's changed? What do you want to update or improve?"
- The rest of the workflow proceeds normally — contextual discovery may pull in new research, elicitation focuses on gaps or changes, and draft-and-review produces an updated version
If the user already provided context when launching the skill (description, docs, brain dump):
- Acknowledge what you received — but DO NOT read document files yet. Note their paths for Stage 2's subagents to scan contextually. You need to understand the product intent first before any document is worth reading.
- From the user's description or brain dump (not docs), summarize your understanding of the product/idea
- Ask: "Do you have any other documents, research, or brainstorming I should review? Anything else to add before I dig in?"
If the user provided nothing beyond invoking the skill:
- Ask what their product or project idea is about
- Ask if they have any existing documents, research, brainstorming reports, or other materials
- Let them brain dump — capture everything
The "anything else?" pattern: At every natural pause, ask "Anything else you'd like to add, or shall we move on?" This consistently draws out additional context users didn't know they had.
Capture-don't-interrupt: If the user shares details beyond brief scope (requirements, platform preferences, technical constraints, timeline), capture them silently for the distillate. Don't redirect or stop their flow.
When you have enough to understand the product intent, route to prompts/contextual-discovery.md with the current mode.
Stages
| # | Stage | Purpose | Prompt |
|---|---|---|---|
| 1 | Understand Intent | Know what the brief is about | SKILL.md (above) |
| 2 | Contextual Discovery | Fan out subagents to analyze artifacts and web research | prompts/contextual-discovery.md |
| 3 | Guided Elicitation | Fill gaps through smart questioning | prompts/guided-elicitation.md |
| 4 | Draft & Review | Draft brief, fan out review subagents | prompts/draft-and-review.md |
| 5 | Finalize | Polish, output, offer distillate | prompts/finalize.md |