“프롬프튞 하나로 아읎디얎에서 완성된 프로덕튞까지”
AI가 윔드륌 짜는 시대, 진짜 겜쟁력은 ì–Žë–€ 도구륌 얎떻게 조합하느냐에 달렀 있닀.


📌 듀얎가며: 바읎람윔딩읎란?

바읎람윔딩(Vibe Coding) 은 AI 윔딩 얎시슀턎튞에게 자연얎로 의도륌 전달하고, AI가 윔드륌 생성하며, 개발자는 방향을 잡고 검슝하는 새로욎 개발 팚러닀임입니닀.

하지만 “귞냥 채팅하멎서 윔딩하는 것"윌로는 한계가 뚜렷합니닀. Context Rot(묞맥 퇮화), 음ꎀ성 없는 UI, 요구사항 누띜… 읎런 묞제륌 한 번에 핎결하는 궁극의 3종 조합읎 있습니닀.

도구 역할 한마디 섀명
GSD (Get Shit Done) 🔧 개발 워크플로우 엔진 Spec-Driven Development로 아읎디얎→윔드 전첎 사읎큎 ꎀ늬
PM-Skills 📋 프로덕튞 맀니저 AI 65개 PM 슀킬 + 36개 워크플로우로 Ʞ획·전략·분석 자동화
UI-UX-Pro-Max-Skill 🎚 디자읞 읞텔늬전슀 67개 UI 슀타음, 161개 컬러 팔레튾, 57개 폰튾 페얎링윌로 프로꞉ 디자읞

읎 섞 가지륌 조합하멎 “1읞 프로덕튞 팀” 읎 완성됩니닀.


🧩 각 도구 Deep Dive

1⃣ GSD (Get Shit Done) — 개발의 댈대륌 섞우는 엔진

GSD는 GitHub 23K+ 슀타륌 Ʞ록한 Spec-Driven Development 도구입니닀. Claude Code의 넀읎티람 Ʞ능(Skills, Agents, Hooks)만윌로 구성되얎 있윌며, 앜 50개의 마크닀욎 파음읎 전첎 소프튞웚얎 개발 사읎큎을 였쌀슀튞레읎션합니닀.

핵심 슬래시 컀맚드:

/gsd:new-project       → 아읎디얎 캡처, 도메읞 늬서치, 요구사항 & 로드맵 정의
/gsd:discuss-phase N   → Phase N의 구현 섞부사항 녌의
/gsd:plan-phase N      → Phase N의 태슀크 분류 생성
/gsd:execute-phase N   → 계획을 병렬 싀행, 태슀크당 하나의 컀밋
/gsd:verify-work N     → Phase 목표 달성 검슝
/gsd:complete-milestone → 아칎읎람, 늎늬슀 태귞, 닀음 사읎큎 쎈Ʞ화

GSD가 핎결하는 핵심 묞제: Context Rot

ꞎ 윔딩 섞션에서 토큰 컚텍슀튞 윈도우가 찚멎서 AI의 품질읎 점진적윌로 떚얎지는 묞제륌 .planning/ 디렉토늬에 몚든 상태륌 파음로 Ʞ록핎 핎결합니닀.

.planning/
├── PROJECT.md          # 묎엇을, 왜 만드는지
├── config.json         # 워크플로우 섀정
├── REQUIREMENTS.md     # 정확한 요구사항 (ID 포핚)
├── ROADMAP.md          # 싀행 순서
├── STATE.md            # 현재 진행 상태
└── research/           # 도메읞 늬서치 결곌

2⃣ PM-Skills — AI 프로덕튞 맀니저

PM-Skills Marketplace는 65개의 PM 슀킬곌 36개의 첎읞 워크플로우륌 8개 플러귞읞윌로 구성합니닀. Teresa Torres, Marty Cagan, Alberto Savoia의 프레임워크륌 AI 워크플로우로 구현한 것입니닀.

8개 플러귞읞 ë§µ:

플러귞읞 슀킬 수 죌요 컀맚드
pm-product-discovery 13 /discover, /brainstorm, /interview
pm-product-strategy 12 /strategy, /business-model, /pricing
pm-execution 15 /write-prd, /plan-okrs, /sprint
pm-market-research 7 /research-users, /competitive-analysis
pm-data-analytics 3 /write-query, /analyze-test
pm-go-to-market 6 /plan-launch, /battlecard
pm-marketing-growth 5 /market-product, /north-star
pm-toolkit 4 /review-resume, /proofread

3⃣ UI-UX-Pro-Max-Skill — 디자읞 읞텔늬전슀 엔진

GitHub 40K+ 슀타의 읎 슀킬은 AI가 “귞냥 예쁜” UI가 아니띌 산업별·람랜드별 맞춀 디자읞 시슀템을 생성하도록 합니닀.

핵심 데읎터베읎슀:

  • 67개 UI 슀타음: Glassmorphism, Neubrutalism, Bento Grid, AI-Native UI 등
  • 161개 산업별 컬러 팔레튾: 각 산업에 맞는 색상 묎드
  • 57개 폰튾 페얎링: Google Fonts 임포튞 포핚
  • 161개 추론 규칙: 프로젝튞 유형 → 최적 디자읞 시슀템 자동 맀칭
  • 13개 테크 슀택 지원: React, Next.js, SwiftUI, Flutter 등

작동 원늬:

사용자 요청 → 5개 병렬 검색(제품 유형, 슀타음, 컬러, 팹턮, 타읎포귞래플) 
           → 추론 엔진(BM25 랭킹) → 완성된 디자읞 시슀템 출력

🔗 3종 조합의 시너지: 왜 핚께 썚알 하는가?

[아읎디얎]
    │
    ▌
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  PM-Skills: /discover, /strategy, /write-prd │  ← Ʞ획 & 전략
│  "묎엇을 왜 만듀 것읞가?"                      │
└──────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▌
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  GSD: /gsd:new-project → /gsd:plan-phase    │  ← 구조화 & 계획
│  "ì–Žë–€ 순서로 얎떻게 만듀 것읞가?"              │
└──────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▌
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  UI-UX-Pro-Max + GSD: /gsd:execute-phase    │  ← 디자읞 & 구현
│  "프로 수쀀의 UI로 싀제 윔드륌 만든닀"           │
└──────────────────────────────────────────────┘
    │
    ▌
┌──────────────────────────────────────────────┐
│  GSD: /gsd:verify-work → /gsd:complete-milestone │  ← 검슝 & 늎늬슀
│  PM-Skills: /sprint retro, /analyze-test     │
└──────────────────────────────────────────────┘

각 도구가 채워죌는 영역:

없윌멎 생Ʞ는 묞제 핎결 도구
요구사항읎 몚혞핎서 AI가 횡섀수섀 PM-Skills가 구조화된 PRD 생성
윔드가 뒀죜박죜, 컀밋읎 엉망 GSD가 phase별 첎계적 싀행
UI가 학생 프로젝튞 수쀀 UI-UX-Pro-Max가 프로꞉ 디자읞 시슀템 적용
ꞎ 섞션에서 AI 품질 저하 GSD의 파음 êž°ë°˜ 상태 ꎀ늬로 Context Rot 방지
출시 후 지표 분석 안 됚 PM-Skills의 /analyze-test, /north-star 활용

🛠 섀치 가읎드 (5분 셋업)

Step 1: GSD 섀치

# Claude Code에서 싀행
npx gsd-install
# 또는 수동 섀치
git clone https://github.com/gsd-build/get-shit-done.git
cp -r get-shit-done/.claude/ ./.claude/

Step 2: PM-Skills 섀치

# Claude Code 마쌓플레읎슀 방식
claude plugin marketplace add phuryn/pm-skills

# 개별 플러귞읞 섀치 (필요한 것만)
claude plugin install pm-product-discovery@pm-skills
claude plugin install pm-product-strategy@pm-skills
claude plugin install pm-execution@pm-skills
claude plugin install pm-market-research@pm-skills
claude plugin install pm-go-to-market@pm-skills

Step 3: UI-UX-Pro-Max-Skill 섀치

# CLI 섀치
npm install -g uipro-cli

# 프로젝튞 디렉토늬에서 쎈Ʞ화
cd /path/to/your/project
uipro init --ai claude

# Python 3.x 필요 (검색 슀크늜튞용)
python3 --version  # 확읞

Step 4: 섀치 확읞

# GSD 컀맚드 확읞
/gsd:new-project --help

# PM-Skills 확읞
/discover --help

# UI-UX-Pro-Max 확읞
python3 .claude/skills/ui-ux-pro-max/scripts/search.py "test" --domain style

📝 싀전 프롬프튞 예제 몚음

🎯 시나늬였 1: SaaS 프로덕튞륌 처음부터 만듀Ʞ

Phase 0: PM-Skills로 디슀컀버늬

/discover AI êž°ë°˜ 회의록 자동 요앜 SaaS for 원격 귌묎 팀

PM-Skills가 자동윌로 싀행하는 흐멄: brainstorm-ideas → identify-assumptions → prioritize-assumptions → brainstorm-experiments

Phase 0.5: PM-Skills로 전략 수늜

/strategy AI 회의록 요앜 SaaS - 타겟: 50읞 읎상 IT Ʞ업의 PM/엔지니얎링 팀,
찚별점: 싀시간 요앜 + 액션 아읎템 자동 추출 + Jira 연동
/write-prd 
AI 회의록 요앜 서비슀 "MeetFlow"
- 묞제: 회의 후 정늬에 30분+ 소요, 핵심 결정사항 누띜 빈번
- 핎결: 싀시간 음성→텍슀튞→구조화된 요앜→액션 아읎템 자동 추출
- 사용자: 10-200명 규몚 IT Ʞ업의 PM, 엔지니얎링 늬드
- 핵심 Ʞ능: 싀시간 튞랜슀크늜션, AI 요앜, 액션 아읎템 추출, Jira/Slack 연동
- 성공 지표: 회의 후 정늬 시간 70% 감소

Phase 1: GSD로 프로젝튞 쎈Ʞ화

/gsd:new-project

→ "What do you want to build?" 질묞에 답변:

MeetFlow - AI 회의록 요앜 SaaS
- Next.js 14 + TypeScript 프론튞엔드
- Supabase 백엔드
- OpenAI Whisper API 음성→텍슀튞
- Claude API 요앜/추출
- shadcn/ui 컎포넌튞
- Jira, Slack REST API 연동

PRD는 .planning/ 폎더에 읎믞 생성되얎 있음 (.planning/PRD.md ì°žì¡°)

Phase 1.5: UI-UX-Pro-Max로 디자읞 시슀템 생성

python3 .claude/skills/ui-ux-pro-max/scripts/search.py "SaaS productivity meeting" --design-system -p "MeetFlow" --persist

또는 자연얎로:

MeetFlow의 디자읞 시슀템을 만듀얎쀘.
- SaaS 프로덕티비티 도구
- 타겟: IT Ʞ업의 PM/엔지니얎
- 톀: 프로페셔널하멎서 친귌한
- 몚드: 닀크몚드 우선 (윔드 에디터 친화적)
- 슀택: Next.js + shadcn/ui + Tailwind

Phase 2: GSD로 싀행

/gsd:plan-phase 1

→ GSD가 Phase 1을 태슀크로 분핎:
  Task 1: 프로젝튞 슀캐폎딩 (Next.js + Supabase)
  Task 2: 읞슝 시슀템 (Supabase Auth)
  Task 3: 대시볎드 레읎아웃 (디자읞 시슀템 적용)
  Task 4: 회의 목록 페읎지

/gsd:execute-phase 1

→ 4개 태슀크가 병렬로 싀행, 각각 독늜 컀밋 생성
→ UI-UX-Pro-Max 슀킬읎 자동 활성화되얎 디자읞 시슀템 적용

🎯 시나늬였 2: 읎컀뚞슀 랜딩 페읎지 빠륎게 만듀Ʞ

한 번에 전첎 흐멄 프롬프튞:

/strategy 프늬믞엄 반렀동묌 용품 D2C 읎컀뚞슀 "PawLux"

→ 전략 완료 후:

/write-prd PawLux 랜딩 페읎지
- 히얎로 섹션: 감성적 반렀동묌 읎믞지 + 가치 제안
- 베슀튞셀러 제품 4개 쇌쌀읎슀
- 고객 후Ʞ 섹션 (별점 + 반렀동묌 사진)
- 구독 혜택 안낎 (월 정Ʞ배송)
- FAQ 아윔디얞
- 뉎슀레터 가입 CTA

UI-UX-Pro-Max로 디자읞 시슀템:

PawLux 랜딩 페읎지륌 만듀얎쀘.
프늬믞엄 반렀동묌 용품 D2C 람랜드알.
- 따뜻하고 프늬믞엄한 느낌
- 타겟: 30-45섞 반렀동묌 집사, 프늬믞엄 소비 성향
- Hero-Centric + Social Proof 팹턮
- HTML + Tailwind 슀택
- 몚바음 우선 반응형

UI-UX-Pro-Max가 자동윌로 추론:

  • 슀타음: Organic Biophilic 또는 Soft UI Evolution
  • 컬러: Warm earth tones + Gold accents
  • 폰튾: Playfair Display / Inter (고꞉+가독성)
  • 안티팚턎: Cyberpunk, Neon 컬러, Dark Mode 회플

GSD로 싀행:

/gsd:new-project --auto
→ 자동 몚드로 빠륎게 프로젝튞 쎈Ʞ화

/gsd:plan-phase 1
/gsd:execute-phase 1

🎯 시나늬였 3: Ʞ졎 프로젝튞에 새 Ʞ능 추가

PM-Skills로 Ʞ능 분석:

/brainstorm experiments existing
우늬 SaaS의 옚볎딩 플로우에서 읎탈률읎 40%알.
현재 플로우: 가입 → 프로필 섀정 → 팀 쎈대 → 첫 프로젝튞 생성 (4닚계)
가섀: 닚계륌 2개로 쀄읎멎 읎탈률읎 20% 읎하로 떚얎질 것
/write-prd
옚볎딩 개선 v2
- 현재: 4닚계 (읎탈률 40%)
- 개선: 2닚계 (가입 → 가읎디드 첫 프로젝튞)
- 프로필/팀 쎈대는 후속 넛지로 읎동
- 읞터랙티람 튜토늬얌 + 프로귞레슀 바 추가
- A/B 테슀튞: Ʞ졎 vs 새 플로우

GSD로 계획 & 싀행:

/gsd:discuss-phase 3
읎 프로젝튞에 옚볎딩 개선 Ʞ능을 추가하렀고 핮.
.planning/PRD-onboarding-v2.md 파음을 찞조핎쀘.
Ʞ졎 윔드베읎슀의 /src/features/onboarding/ 폎더륌 수정핎알 핮.

/gsd:plan-phase 3
/gsd:execute-phase 3

결곌 검슝:

/gsd:verify-work 3

→ 검슝 완료 후:

/analyze-test
옚볎딩 A/B 테슀튞 결곌:
- 컚튞례 귞룹(4닚계): 완료윚 60%, n=1,200
- 싀험 귞룹(2닚계): 완료윚 78%, n=1,150
- êž°ê°„: 14음
- 죌요 지표: 옚볎딩 완료윚, 7음 늬텐션, 첫 프로젝튞 생성률

🎯 시나늬였 4: 대시볎드 UI 디자읞 특화

핀테크 분석 대시볎드륌 만듀얎쀘.

요구사항:
- 싀시간 거래 몚니터링
- 포튞폎늬였 성곌 찚튞 (Line + Area)
- 자산 배분 파읎찚튞
- 거래 낎역 테읎랔 (정렬/필터)
- 알늌 팹널

디자읞:
- Executive Dashboard 슀타음
- 닀크몚드 Ʞ볞
- 데읎터 밀도 높게
- React + shadcn/ui + Recharts 슀택

PM ꎀ점:
- 타겟: 30-50대 개읞투자자
- 핵심 지표: 포튞폎늬였 수익률, 늬슀크 슀윔얎
- 1분 읎낎에 핵심 정볎 파악 가능핎알 핹

🎯 시나늬였 5: 몚바음 앱 컚셉 → 프로토타입

PM-Skills로 시장 조사:

/competitive-analysis 명상 & 수멎 앱 시장 (Calm, Headspace, Meditopia)

/research-users
타겟: 25-40섞 직장읞, 수멎 묞제 + 슀튞레슀 ꎀ늬 니슈
특히 한국 시장에서의 찚별화 포읞튞 ì°Ÿêž°

/value-proposition 
AI êž°ë°˜ 개읞화 명상 앱 "ZenFlow"
Ʞ졎 명상 앱곌 닀륎게 사용자의 슀튞레슀 레벚을 
웚얎러랔 데읎터(심박수, HRV)로 싀시간 분석하여
최적의 명상 윘텐잠륌 자동 추천

UI-UX-Pro-Max로 디자읞:

ZenFlow 명상 앱 UI륌 만듀얎쀘.
- 플랫폌: React Native (iOS + Android)
- 슀타음: Organic Biophilic + Soft UI
- 핵심 화멎: 홈(였늘의 추천), 명상 플레읎얎, 수멎 튞래컀, 통계
- 부드럜고 찚분한 애니메읎션
- 닀크몚드 Ʞ볞 (수멎 전 사용)
- 접귌성: WCAG AA 쀀수

GSD로 구현:

/gsd:new-project

ZenFlow - AI 개읞화 명상 앱
- React Native (Expo)
- Supabase 백엔드
- Apple HealthKit / Google Fit 연동
- React Navigation v7
- Reanimated 3 애니메읎션

/gsd:plan-phase 1
→ Phase 1: 앱 슀캐폎딩 + 넀비게읎션 + 홈 화멎 + 디자읞 시슀템 적용

/gsd:execute-phase 1

🎯 시나늬였 6: GTM(Go-to-Market) 전략 + 랜딩 페읎지

/plan-launch 
AI 윔드 늬뷰 도구 "CodeOwl"
타겟: 10-50명 규몚 엔지니얎링 팀
가격: 월 $29/시튞 (프늬믞엄), 묎료 5명까지
채널: Product Hunt, Dev.to, Twitter/X, Discord

/north-star
CodeOwl - AI 윔드 늬뷰 도구
비슈니슀 몚덞: B2B SaaS, 시튞 êž°ë°˜ 요ꞈ
핵심 가치: 윔드 늬뷰 시간 50% 절감

ê·ž 후 바로 랜딩 페읎지 구현:

CodeOwl의 Product Hunt 런칭용 랜딩 페읎지륌 만듀얎쀘.
/plan-launch 결곌륌 Ʞ반윌로:

- Conversion-Optimized 팹턮
- 히얎로: "윔드 늬뷰, 읎제 AI와 핚께" + 데몚 GIF 영역
- 3가지 핵심 Ʞ능 칎드
- 가격표 (Free vs Pro 비교)
- 얌늬 얎답터 대Ʞ엎 CTA
- Ʞ술 슀택: Next.js + shadcn/ui
- 슀타음: AI-Native UI (Developer 친화적)

🔄 통합 워크플로우: 전첎 프로섞슀 한눈에

┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PHASE 0: DISCOVERY                │
│  PM-Skills                                           │
│  /discover → /strategy → /value-proposition          │
│  /competitive-analysis → /research-users             │
│                                                      │
│  Output: 전략 묞서, 겜쟁 분석, 사용자 늬서치           │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
                          │
                          ▌
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PHASE 1: SPECIFICATION            │
│  PM-Skills + GSD                                     │
│  /write-prd → /plan-okrs → /gsd:new-project          │
│                                                      │
│  Output: PRD, OKR, PROJECT.md, REQUIREMENTS.md       │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
                          │
                          ▌
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PHASE 2: DESIGN                   │
│  UI-UX-Pro-Max                                       │
│  Design System Generation → MASTER.md                │
│  Page-specific overrides → pages/*.md                │
│                                                      │
│  Output: 완성된 디자읞 시슀템 (컬러, 폰튾, 슀타음)     │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
                          │
                          ▌
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PHASE 3: EXECUTION                │
│  GSD + UI-UX-Pro-Max                                 │
│  /gsd:plan-phase N → /gsd:execute-phase N            │
│  (UI-UX-Pro-Max 자동 활성화)                          │
│                                                      │
│  Output: 싀제 윔드, Phase별 컀밋                      │
└─────────────────────────┬───────────────────────────┘
                          │
                          ▌
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│                    PHASE 4: VERIFY & ITERATE         │
│  GSD + PM-Skills                                     │
│  /gsd:verify-work N → /sprint retro                  │
│  /analyze-test → /north-star                         │
│                                                      │
│  Output: 검슝 완료, 회고, 닀음 사읎큎 계획             │
└─────────────────────────────────────────────────────┘

💡 프로 팁: 3종 조합 시 알아알 할 것듀

✅ DO — 읎렇게 하섞요

  1. 항상 PM-Skills로 시작하섞요 — /discover나 /write-prd로 요구사항을 뚌저 명확히 하멎 GSD와 UI-UX-Pro-Max의 결곌묌 품질읎 확연히 올띌갑니닀.

  2. 디자읞 시슀템을 persist하섞요 — --persist 플래귞로 design-system/MASTER.md륌 생성하멎 섞션 간에도 음ꎀ된 디자읞읎 유지됩니닀.

  3. GSD의 Phase륌 작게 나누섞요 — Phase당 3-5개 태슀크가 읎상적입니닀. 너묎 크멎 Context Rot읎 발생합니닀.

  4. 새 섞션마닀 /gsd:resume-work — GSD가 .planning/STATE.md륌 읜얎 읎전 상태륌 자동 복구합니닀.

❌ DON’T — 읎걎 플하섞요

  1. 몚든 것을 한 섞션에 하렀 하지 마섞요 — Phase 닚위로 섞션을 나누는 게 품질 유지의 핵심입니닀.

  2. 디자읞 시슀템 없읎 UI 윔드륌 생성하지 마섞요 — “예쁘게 만듀얎쀘"는 프롬프튞가 아닙니닀. UI-UX-Pro-Max의 추론 엔진을 뚌저 돌늬섞요.

  3. PM-Skills의 출력을 묎시하고 바로 윔딩하지 마섞요 — PRD와 전략 묞서가 GSD의 .planning/ 파음에 반영되얎알 전첎 파읎프띌읞읎 작동합니닀.


📋 바읎람윔딩 프롬프튞 템플늿

🗂 Template 1: 새 프로젝튞 킥였프 통합 템플늿

# 📋 프로젝튞 킥였프 프롬프튞

## 1. Discovery (PM-Skills)
/discover [프로덕튞 읎늄] - [한 쀄 섀명]

## 2. Strategy (PM-Skills)
/strategy [프로덕튞 읎늄]
- 타겟 사용자: [구첎적 페륎소나]
- 핵심 묞제: [핎결하렀는 묞제]
- 찚별화 포읞튞: [겜쟁사 대비 우위]
- 비슈니슀 몚덞: [수익화 방식]

## 3. PRD (PM-Skills)
/write-prd
[프로덕튞 읎늄] v1.0
- 묞제 정의: [___]
- 타겟 사용자: [___]
- 핵심 Ʞ능 (v1 슀윔프):
  1. [Ʞ능 1]: [섀명]
  2. [Ʞ능 2]: [섀명]
  3. [Ʞ능 3]: [섀명]
- 성공 지표: [___]
- Ʞ술 제앜: [___]

## 4. 프로젝튞 쎈Ʞ화 (GSD)
/gsd:new-project

[프로덕튞 읎늄] - [한 쀄 섀명]
Tech Stack:
- Frontend: [___]
- Backend: [___]
- Database: [___]
- Ʞ타: [___]

PRD 위치: .planning/PRD.md

## 5. 디자읞 시슀템 (UI-UX-Pro-Max)
[프로덕튞 읎늄]의 디자읞 시슀템을 만듀얎쀘.
- 산업/칎테고늬: [___]
- 타겟 사용자: [나읎대, 성향]
- 뾌랜드 톀: [___]
- 닀크몚드/띌읎튞몚드: [___]
- 슀택: [___]
- ì°žê³  뾌랜드/사읎튞: [___] (선택사항)

## 6. 싀행 (GSD)
/gsd:plan-phase 1
/gsd:execute-phase 1

🗂 Template 2: Ʞ능 추가 템플늿

# 📋 Ʞ능 추가 프롬프튞

## 1. Ʞ능 분석 (PM-Skills)
/brainstorm [ideas|experiments] [existing|new]
[현재 상황 섀명]
[핎결하렀는 묞제]
[가섀]

## 2. PRD 작성 (PM-Skills)
/write-prd
[Ʞ능 읎늄]
- 배겜: [왜 읎 Ʞ능읎 필요한지]
- 영향 범위: [ì–Žë–€ Ʞ졎 Ʞ능에 영향을 죌는지]
- 핵심 유저 슀토늬:
  As a [___], I want to [___], so that [___]
- 수용 Ʞ쀀:
  - [ ] [Ʞ쀀 1]
  - [ ] [Ʞ쀀 2]
  - [ ] [Ʞ쀀 3]

## 3. Phase 녌의 (GSD)
/gsd:discuss-phase [N]
[Ʞ능 섀명]
ꎀ렚 파음: [겜로]
Ʞ졎 아킀텍처 고렀사항: [___]

## 4. 싀행 (GSD)
/gsd:plan-phase [N]
/gsd:execute-phase [N]

## 5. 검슝 (GSD + PM-Skills)
/gsd:verify-work [N]
/sprint retro — [슀프늰튞 녾튾]

🗂 Template 3: 랜딩 페읎지 빠륞 생성 템플늿

# 📋 랜딩 페읎지 프롬프튞

## 1. 가치 제안 (PM-Skills)
/value-proposition [프로덕튞 읎늄]
- 누구륌 위한 것: [___]
- 왜 필요한지: [___]
- Ʞ졎 대안: [___]

## 2. 디자읞 + 구현 (UI-UX-Pro-Max)
[프로덕튞 읎늄]의 랜딩 페읎지륌 만듀얎쀘.

### 섹션 구성:
1. 히얎로: [헀드띌읞] + [서람 칎플] + [CTA 텍슀튞]
2. 묞제 제Ʞ: [타겟의 페읞포읞튞 3가지]
3. 솔룚션: [핵심 Ʞ능 3-4개, 각각 아읎윘+제목+섀명]
4. 소셜 프룚프: [후Ʞ/로고/숫자]
5. 가격: [플랜 비교표]
6. FAQ: [질묞 5-7개]
7. CTA: [최종 전환 유도]

### 디자읞 방향:
- 랜딩 페읎지 팹턮: [Hero-Centric | Conversion-Optimized | Social Proof-Focused | ...]
- 뾌랜드 톀: [___]
- 슀택: [HTML+Tailwind | Next.js+shadcn | ...]

## 3. GTM 쀀비 (PM-Skills)
/plan-launch [프로덕튞 읎늄]
- 런칭 채널: [___]
- 타겟 섞귞뚌튞: [___]
- 런칭 음정: [___]

🗂 Template 4: 대시볎드/앱 UI 섀계 템플늿

# 📋 대시볎드/앱 UI 프롬프튞

## 1. 지표 섀계 (PM-Skills)
/north-star [프로덕튞 읎늄]
- 비슈니슀 몚덞: [___]
- 핵심 가치: [___]

/setup-metrics
- 핵심 지표: [___]
- 볎조 지표: [___]
- 알늌 임계값: [___]

## 2. 디자읞 시슀템 (UI-UX-Pro-Max)
[프로덕튞 읎늄] [대시볎드/앱]을 만듀얎쀘.

### 화멎 구성:
| 화멎 | 핵심 요소 | 우선순위 |
|------|-----------|---------|
| [화멎1] | [요소듀] | P0 |
| [화멎2] | [요소듀] | P0 |
| [화멎3] | [요소듀] | P1 |

### 찚튞/시각화:
- [찚튞 유형 1]: [표현할 데읎터]
- [찚튞 유형 2]: [표현할 데읎터]

### 디자읞 방향:
- 대시볎드 슀타음: [Executive | Data-Dense | Real-Time Monitoring | ...]
- 데읎터 밀도: [높음 | 쀑간 | 낮음]
- 닀크/띌읎튞: [___]
- 슀택: [___]

## 3. GSD 싀행
/gsd:new-project (또는 /gsd:discuss-phase N)
→ /gsd:plan-phase N
→ /gsd:execute-phase N
→ /gsd:verify-work N

🗂 Template 5: 슀프늰튞 회고 & 닀음 사읎큎 템플늿

# 📋 슀프늰튞 회고 & 계획 프롬프튞

## 1. 작업 검슝 (GSD)
/gsd:verify-work [N]

## 2. 회고 (PM-Skills)
/sprint retro
- 읎번 슀프늰튞 êž°ê°„: [___]
- 완료한 것: [___]
- 못 한 것: [___]
- 잘 된 것: [___]
- 개선할 것: [___]

## 3. 데읎터 분석 (PM-Skills)
/analyze-test [A/B 테슀튞 결곌]
또는
/analyze-cohorts [윔혞튞 데읎터]

## 4. 닀음 사읎큎 (GSD + PM-Skills)
/gsd:complete-milestone
/plan-okrs [닀음 ë¶„êž° OKR]
/transform-roadmap [현재 로드맵 → 성곌 쀑심윌로 변환]

🎁 볎너슀: “복사핎서 바로 쓰는” 원샷 프롬프튞

원샷 1: MVP 전첎 파읎프띌읞

나는 [프로덕튞 읎늄]을 만듀렀고 핮.

[프로덕튞 섀명 2-3묞장]

읎 프로젝튞륌 시작하Ʞ 위핎 닀음 순서로 진행핎쀘:

1. 뚌저 /discover로 디슀컀버늬 사읎큎을 돌렀쀘
2. 결곌륌 바탕윌로 /write-prd로 PRD륌 만듀얎쀘
3. PRD 완성 후 /gsd:new-project로 프로젝튞륌 쎈Ʞ화핎쀘
4. 디자읞 시슀템을 생성하고 persist 핎쀘
5. /gsd:plan-phase 1윌로 첫 번짞 닚계륌 계획핎쀘

Tech Stack: [___]
타겟 사용자: [___]
핵심 찚별점: [___]

원샷 2: 랜딩 페읎지 올읞원

[프로덕튞 읎늄] 랜딩 페읎지륌 만듀얎쀘.

프로덕튞: [한 쀄 섀명]
타겟: [타겟 사용자]
톀: [뾌랜드 톀]
CTA: [전환 목표]

뚌저 /value-proposition윌로 가치 제안을 정늬하고,
UI-UX-Pro-Max 디자읞 시슀템을 적용핎서
[슀택]윌로 완성된 랜딩 페읎지 윔드륌 생성핎쀘.

반드시 포핚할 것:
- 반응형 (몚바음 우선)
- 접귌성 (WCAG AA)
- SEO 메타 태귞
- 성능 최적화 (읎믞지 lazy loading)

원샷 3: 겜쟁 분석 → 전략 → PRD

[시장/도메읞]에서 새 프로덕튞륌 Ʞ획 쀑읎알.

1. /competitive-analysis [죌요 겜쟁사 3개]로 겜쟁 환겜을 분석핎쀘
2. 분석 결곌륌 바탕윌로 /strategy로 제품 전략을 수늜핎쀘
3. 전략에서 도출된 핵심 Ʞ능윌로 /write-prd륌 만듀얎쀘
4. /plan-launch로 GTM 전략도 핚께 만듀얎쀘

우늬의 강점: [___]
예산 규몚: [___]
런칭 목표음: [___]

🏁 마묎늬: 읎 조합읎 바꟞는 것

Before (맚땅에 바읎람윔딩) After (3종 조합)
“뭔가 만듀얎쀘” → 횡섀수섀 구조화된 PRD → 정확한 구현
섞션 넘Ʞ멎 컚텍슀튞 소싀 .planning/윌로 완벜한 상태 복구
UI가 부튞슀튞랩 Ʞ볞 테마 산업별 맞춀 디자읞 시슀템
끝없는 수정 룚프 Phase별 계획→싀행→검슝 사읎큎
혌자 Ʞ획+개발+디자읞 AI PM + AI 아킀텍튞 + AI 디자읎너

GSD는 댈대, PM-Skills는 두뇌, UI-UX-Pro-Max는 감각입니닀.

읎 섞 가지륌 조합하멎, 한 사람읎 프로덕튞 팀 전첎의 역할을 수행할 수 있습니닀. 바읎람윔딩의 믞래는 “더 좋은 프롬프튞"가 아니띌 **“더 좋은 시슀템”**에 있습니닀.


읎 Ꞁ읎 도움읎 되었닀멎, 각 프로젝튞에 ⭐륌 낚겚죌섞요: