KI-gestuetztes Produktmanagement-Intelligenz
A versioned product-management toolkit made of skill definitions, orchestration code, evaluation rubrics, examples, APIs, and platform adapters. It is an inspectable working environment, not evidence that generated artefacts are automatically correct.
Source toolkit under active development
Source through 2026-07-27
Inspectable artefacts
Explicit claim boundary
Quellcode-Evidenz
A versioned product-management toolkit made of skill definitions, orchestration code, evaluation rubrics, examples, APIs, and platform adapters. It is an inspectable working environment, not evidence that generated artefacts are automatically correct.
Der detaillierte technische Stand wird auf Englisch gepflegt.
Repository-Evidenz ist kein Nachweis für Kunden, Betrieb, Zertifizierung oder Ergebnisse.
Das Problem
Warum Produktteams nicht mithalten koennen
Produktmanager verbringen 60 % ihrer Zeit mit der Erstellung von Artefakten -- PRDs, User Stories, Roadmaps, Sprint-Plaene -- und haben kaum Zeit fuer strategisches Denken, Nutzerforschung oder Stakeholder-Abstimmung.
Jeder PM erstellt Artefakte anders. Keine gemeinsamen Frameworks, keine Qualitaetskriterien, kein institutionelles Wissen. Junior-PMs erfinden das Rad neu, waehrend Senior-PMs ihr Wissen fuer sich behalten.
PM-Arbeit ist ueber Notion, Linear, Jira, Figma, Confluence und Slack verstreut. Kein einzelnes System verbindet Discovery mit Delivery, und bei jeder Uebergabe geht Kontext verloren.
Wachsende Unternehmen brauchen PM-Kapazitaet, die sie sich nicht leisten koennen einzustellen. Startups brauchen Produktdisziplin auf Enterprise-Niveau ohne Enterprise-grosse Teams.
Funktionen
10 Saeulen des KI-gestuetzten Produktmanagements
Source scope only: a card can describe implemented code, a documented adapter, or a configured workflow. It is not a statement that a production service is active.
Ueber 320 PM-Kompetenzen auf Expertenniveau in 14 Disziplinen -- Strategie, GTM, Discovery, Analyse, Planung, KI/ML, Plattform, Enterprise und Wachstum. Jede Kompetenz enthaelt benannte Frameworks mit Literaturverweisen, Anti-Patterns und Qualitaets-Checklisten.
10 spezialisierte KI-Rollen -- Analyst, Architekt, Entwickler, UX-Designer, Texter, Tester, Security, DevOps, Scrum Master und Business-Analyst. Jede Rolle bringt disziplinspezifische Expertise in Ihren Produktprozess ein.
5-stufiges Framework aus den Executive-Programmen der UC Berkeley: Discovery, Insights, Architektur, Experiment, Deploy. PM-Freigabe-Gates steuern den Fortschritt. Drei Modi: schnell, standard und gruendlich.
6 vorgefertigte Kompetenz-Ketten -- von Discovery zu PRD, GTM-Launch, Churn-zu-Retention, Strategie-zu-Roadmap, Sprint-Zyklus und neue Funktion. Jeder Workflow uebergibt Kontext zwischen den Stufen fuer kohaerente End-to-End-Ergebnisse.
PM Company OS -- beschreiben Sie eine Idee, und KI-Agenten verschiedener Disziplinen fuehren sequenziell aus. Der PM genehmigt an den Gates, Artefakte werden in Git versioniert, und Feedback-Schleifen verbessern die Qualitaet ueber die Zeit.
Schreiben Sie direkt in Ihren bestehenden Stack: Notion-Seiten, Linear-Issues, Jira-Tickets, GitHub-Releases, Figma-Specs, Miro-Boards, Slack-Zusammenfassungen und Confluence-Wikis. Generieren Sie Artefakte und senden Sie sie dorthin, wo Ihr Team bereits arbeitet.
Betten Sie Ihre PM-Playbooks, Interview-Transkripte und Wettbewerbsanalysen in ein Retrieval-System ein. Kompetenzen greifen auf Ihr institutionelles Wissen zurueck -- nicht auf generische Ratschlaege -- mit Evidenz-Qualitaetsstufen und Aktualitaetswarnungen.
13-Punkte-Qualitaetsaudit, LLM-Judge-Bewertungsraster fuer 6 Artefakttypen und 15 Experten-Qualitaets-Benchmarks. Jede Kompetenz-Ausgabe wird an professionellen Standards gemessen.
Laeuft auf 5 KI-Plattformen ohne Anpassung: Claude Code (Plugin), Claude Desktop (MCP), ChatGPT (Custom GPT), Mistral AI (Agents API) und benutzerdefinierte HTTP-API. Nutzen Sie Ihren bevorzugten KI-Assistenten.
Infrastrukturdesign auf Produktionsniveau (Vorproduktion): Docker Compose (5 Dienste), Kubernetes-Helm-Chart mit HPA, AWS ECS Fargate und GCP Cloud Run. DSGVO-bewusstes Design, mit SLA-Vorlagen und Audit-Logging.
Technologien
Named technologies identify repository dependencies or adapter surfaces; they do not assert a live integration or deployment.
Python 3.12+, FastAPI, Click CLI, Redis-Caching, Pydantic v2, litellm Multi-Provider-Abstraktion
Claude (Sonnet/Opus), GPT-4o, Mistral Large, Ollama (lokal), 3-stufiges Modell-Routing, RAG mit FAISS + sentence-transformers
React 18, Vite, Tailwind CSS, Kompetenz-Browser-UI, Brief-Eingabe, Ausgabe-Panel, Verlaufs-Panel
Notion (Seiten), Linear (Issues), Jira (Tickets), GitHub (Releases), Figma (Specs), Miro (Boards), Slack (Zusammenfassungen), Confluence (Wikis)
Docker Compose (5 Services), Kubernetes Helm, AWS ECS Fargate, GCP Cloud Run, nginx Reverse Proxy, API-Schluessel-Verwaltung
Pytest (13-Punkte-Kompetenz-Audit), LLM-Judge-Raster (6 Artefakttypen), 15 Experten-Qualitaets-Benchmarks, hypothesis-basierte Tests
Preise
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LaunchpadOS Squad ist das Beratungsangebot, das diese Plattform fuer Sie betreibt. Ein KI-gestuetztes Produktteam liefert V1 in 8 bis 12 Wochen oder arbeitet als monatliche Kapazitaet an der Seite Ihres Teams. Die Plattform wird in Ihrer Umgebung installiert und gehoert Ihnen bei der Uebergabe.
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