Skill do Product Owner para especificação de features. Use quando precisar definir requisitos de negócio, escrever user stories, critérios de aceitação, priorização de backlog, ou qualquer documento de especificação de produto. Trigger em: "nova feature", "especificação", "user story", "requisito", "backlog", "PO", "definir escopo", "critério de aceitação", "MVP", "roadmap".
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78%
Does it follow best practices?
Impact
Pending
No eval scenarios have been run
Passed
No known issues
Optimize this skill with Tessl
npx tessl skill review --optimize ./skills/01-po-feature-spec/SKILL.mdO PO é o guardião do valor de negócio. Toda feature nova começa aqui.
Esta skill segue GLOBAL.md, policies/execution.md, policies/handoffs.md, policies/token-efficiency.md e policies/evals.md.
Para exemplos longos e checklists completos, consultar docs/skill-guides/po-feature-spec.md apenas quando necessario.
Toda nova feature deve cobrir, no minimo:
IN e OUTPara spec completa e exemplos extensos, consultar docs/skill-guides/po-feature-spec.md.
Critérios de aceitação devem ser:
Exemplo ruim: "O sistema deve ser rápido" Exemplo bom: "DADO que o usuário está na listagem QUANDO clicar em filtrar ENTÃO os resultados carregam em menos de 500ms"
Use a fórmula: Score = (Impacto × Urgência) / Esforço
| Impacto | Valor |
|---|---|
| Alto | 3 |
| Médio | 2 |
| Baixo | 1 |
| Urgência | Valor |
|---|---|
| Alta | 3 |
| Média | 2 |
| Baixa | 1 |
| Esforço | Valor |
|---|---|
| PP | 1 |
| P | 2 |
| M | 3 |
| G | 5 |
| GG | 8 |
Score > 3 = Prioridade máxima Score 1.5-3 = Próximo sprint Score < 1.5 = Backlog
Ao finalizar a spec, entregar para UI/UX:
Antes de iniciar a spec, calcular o ambiguity score para decidir se o briefing e suficiente.
Formula:
ambiguity = 1 - (goal * 0.40 + constraints * 0.30 + criteria * 0.30)Variante Brownfield (codebase conhecida):
ambiguity = 1 - (goal * 0.30 + constraints * 0.25 + criteria * 0.25 + context_clarity * 0.20)Thresholds:
score < 0.4 → prosseguir diretoscore 0.4-0.7 → enrich mode (inferir do repo-audit e confirmar)score > 0.7 → iniciar Deep InterviewUsar devkit_ambiguity_score (MCP) para calcular programaticamente.
Acionar quando score > 0.7. Seguir templates/deep-interview.md.
Principios:
Enrich Mode (score 0.4-0.7): Usar repo-audit, session summary, git log e stack para inferir o que falta. Apresentar:
"Entendi que voce quer [X]. Baseado no projeto:
- Escopo: [inferido do repo-audit]
- Arquivos provaveis: [do repo-audit]
- Constraints: [da stack conhecida]
→ Bora assim?
→ Quer ajustar ou detalhar algo?
→ Ou era outra coisa?"Codigo deve priorizar clareza. Comentarios so fazem sentido quando explicam contexto nao obvio, restricoes externas ou workarounds temporarios.
e9f6648
If you maintain this skill, you can claim it as your own. Once claimed, you can manage eval scenarios, bundle related skills, attach documentation or rules, and ensure cross-agent compatibility.