product-naming

产品命名协作流程。当用户想给产品/项目/模块起名字时使用。通过"灵魂挖掘 → 约束提取 → 路线发散 → 方向选择 → 竞品验证 → 最终确认"的结构化流程,从模糊想法产出有品牌生命力的名字,避免拍脑袋起名。

467 stars

Best use case

product-naming is best used when you need a repeatable AI agent workflow instead of a one-off prompt.

产品命名协作流程。当用户想给产品/项目/模块起名字时使用。通过"灵魂挖掘 → 约束提取 → 路线发散 → 方向选择 → 竞品验证 → 最终确认"的结构化流程,从模糊想法产出有品牌生命力的名字,避免拍脑袋起名。

Teams using product-naming should expect a more consistent output, faster repeated execution, less prompt rewriting.

When to use this skill

  • You want a reusable workflow that can be run more than once with consistent structure.

When not to use this skill

  • You only need a quick one-off answer and do not need a reusable workflow.
  • You cannot install or maintain the underlying files, dependencies, or repository context.

Installation

Claude Code / Cursor / Codex

$curl -o ~/.claude/skills/product-naming/SKILL.md --create-dirs "https://raw.githubusercontent.com/yunshu0909/yunshu_skillshub/main/product-naming/SKILL.md"

Manual Installation

  1. Download SKILL.md from GitHub
  2. Place it in .claude/skills/product-naming/SKILL.md inside your project
  3. Restart your AI agent — it will auto-discover the skill

How product-naming Compares

Feature / Agentproduct-namingStandard Approach
Platform SupportNot specifiedLimited / Varies
Context Awareness High Baseline
Installation ComplexityUnknownN/A

Frequently Asked Questions

What does this skill do?

产品命名协作流程。当用户想给产品/项目/模块起名字时使用。通过"灵魂挖掘 → 约束提取 → 路线发散 → 方向选择 → 竞品验证 → 最终确认"的结构化流程,从模糊想法产出有品牌生命力的名字,避免拍脑袋起名。

Where can I find the source code?

You can find the source code on GitHub using the link provided at the top of the page.

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SKILL.md Source

用户想给产品、项目或模块起一个名字,但还没想好叫什么。通过结构化的协作流程,从产品本质出发推导名字,而不是直接列一堆候选词让用户挑。

## 核心原则

- **先想清楚再起名** — 没有理解产品灵魂之前,绝不列候选名字
- **名字是推导出来的,不是拼凑出来的** — 从产品定位、用户画像、品牌气质中自然推导
- **给路线,不给列表** — 先让用户选命名方向,再在方向内发散具体名字
- **用数据验证直觉** — 调研同赛道产品的命名规律,避免闭门造车
- **不催不赶** — 名字是品牌的根基,值得花时间想清楚

## 工作流程

### 第 1 步:产品灵魂挖掘(不碰名字)

这一步的目标是理解产品的本质,而不是收集功能列表。

主动了解项目背景(读代码、读文档),然后向用户追问以下问题:

1. **用户是谁?** — 什么人在用?什么场景下用?使用频率?
2. **产品本质** — 用一句话介绍这个产品是什么?(不是功能列表,是角色/定位/比喻)
3. **产品边界** — 做什么、不做什么、未来往哪个方向长?
4. **品牌气质** — 用户看到这个名字时,应该有什么第一反应?(专业/亲切/极客/轻松/...)
5. **硬性约束** — 语言偏好?长度限制?需要避开的词?

**关键**:如果用户给出一个比喻(比如"像 Jarvis"),一定要深挖这个比喻背后的含义——它揭示的是用户对产品角色的想象。

**禁止**:
- 读完项目文档就开始列名字
- 问一个问题就觉得够了,必须把以上问题都覆盖到
- 把这些问题当表单一次性丢给用户,应该是自然对话

### 第 2 步:命名约束提取

从第 1 步的回答中提取:

1. **关键词** — 从用户的描述中提炼核心语素(如:编程、助手、伙伴、工具、管理)
2. **识别张力** — 用户的多个诉求之间是否存在矛盾?(如"要像人名一样有温度" vs "一眼看出跟编程有关")
3. **明确优先级** — 如果有张力,哪个诉求优先?

向用户展示你的分析,确认理解无误。

```
示例:
你的核心诉求:
- ✅ 让人知道跟团队协作有关
- ✅ 轻松不严肃,不像企业软件
- ⚡ 这两个有张力:协作类名字容易显得"企业味重",轻松的名字又容易看不出用途

我的判断是"轻松感"优先,因为你要跟 Slack/钉钉竞争的是体验而非功能。对吗?
```

**禁止**:跳过分析直接出名字。这一步是从"感觉"到"逻辑"的关键桥梁。

### 第 3 步:路线发散

基于约束分析,推导出 **2-4 条命名路线**,每条路线代表一种不同的命名策略。

每条路线包含:
- **路线名称** — 一句话概括这条路的思路
- **2-3 个示意名字** — 让用户感受这个方向的味道
- **优缺点** — 诚实说明每条路的利弊

```
示例:
路线 A:拟声/动作词
示意:Ping、Holler、Nudge
✅ 轻快、有画面感
❌ 不直接关联"站会"场景

路线 B:时间/节奏隐喻
示意:DayBeat、MorningSync、Cadence
✅ 暗示每日节奏,贴合站会频率
❌ 偏长,组合感强

路线 C:缩写/造词
示意:Stanly(standup + daily)、Asynco(async + co)
✅ 独特好注册
❌ 需要解释含义
```

**禁止**:
- 只给一条路线
- 路线之间差异太小
- 不说缺点,只说好话
- 在这一步列超过 5 个具体名字/路线(让用户选方向,不是选名字)

### 第 4 步:用户选择方向

用户可以:
- 直接选一条路线
- 组合多条路线的元素("C 的直接 + A 的温度")
- 全部否掉,补充新方向 → 回到第 3 步

选定方向后,在该方向内深挖 **3-5 个具体候选名字**,每个附带一句话解释。

**禁止**:用户选了方向之后还在其他方向上发散。聚焦。

### 第 5 步:竞品验证 + 命名策略

用户倾向某个名字后,做两件事:

#### 5a. 竞品命名调研

搜索同赛道产品的命名规律:
- 纯英文 / 中英文双品牌 / 纯中文,哪种多?
- 名字长度?音节数?
- 有没有撞名风险?

#### 5b. 命名策略确认

基于调研结果,向用户建议:
- 需要几个名字?(英文名 + 中文名?还是只要一个?)
- 要不要 slogan?
- 理由是什么?

```
示例:
调研发现同赛道的 Geekbot、Range、Standuply 都只用一个英文名。
建议:只用 Ping,不另起中文名。
理由:用户是开发团队,日常沟通已经用英文工具;一个音节最好记。
如果需要中文场景,加 slogan:"Ping — 轻拍一下,站会搞定"
```

**禁止**:不做调研就建议命名策略,所有建议必须有数据支撑。

### 第 6 步:最终确认

汇总整个过程的决策链路,输出最终结论:

```
📌 产品名称:Ping
📌 Slogan:轻拍一下,站会搞定
📌 命名策略:纯英文单品牌
📌 决策依据:
   - 用户画像:远程开发团队
   - 产品定位:替代每日站会的异步同步工具
   - 核心约束:轻松不严肃,一看就想用
   - 竞品惯例:同赛道主流为纯英文短名称
```

## 沟通规范

### 必须问用户的

| 时机 | 问什么 |
|------|--------|
| 第 1 步 | 用户画像、产品本质、产品边界、品牌气质、硬性约束 |
| 第 3 步 | 选哪条路线 |
| 第 4 步 | 倾向哪个具体名字 |
| 第 5 步 | 命名策略是否认同(几个名字、要不要 slogan) |
| 第 6 步 | 最终确认 |

### 不需要问用户的

| 事项 | 直接做 |
|------|--------|
| 读项目文档了解背景 | 直接读,带着理解去问用户 |
| 竞品调研 | 直接搜索,带着数据给建议 |
| 分析诉求之间的张力 | 直接分析,向用户确认判断 |

### AI 绝不应该做的

- 读完项目文档就甩一个名字列表
- 没有理解产品本质就开始起名
- 只从"好不好听"角度评价名字,不从品牌策略角度分析
- 用户说"不好"的时候换一批名字再来,而不是反思流程哪里出了问题
- 为了显得专业而列过多选项,造成选择瘫痪
- 催用户赶快做决定

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