Intelligence de gestion produit augmentee par l'IA
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
Preuves issues du code source
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.
Le relevé technique détaillé est maintenu en anglais.
Les preuves du dépôt ne constituent pas des preuves client, de déploiement, de certification ou de résultats.
Le problème
Pourquoi les équipes produit ne peuvent pas suivre le rythme
Les chefs de produit consacrent 60 % de leur temps a la création d'artefacts -- PRD, user stories, feuilles de route, plans de sprint -- ne laissant presque aucun temps pour la réflexion stratégique, la recherche utilisateur ou l'alignement des parties prenantes.
Chaque PM produit des artefacts différemment. Aucun cadre partage, aucune grille de qualité, aucune capitalisation des connaissances. Les PM juniors reinventent la roue tandis que les seniors gardent leur expertise pour eux.
Le travail PM est disperse entre Notion, Linear, Jira, Figma, Confluence et Slack. Aucun système ne relie la découverte a la livraison, et le contexte se perd à chaque passage de relais.
Les entreprises en croissance ont besoin de capacité PM qu'elles ne peuvent pas se permettre d'embaucher. Les startups ont besoin d'une discipline produit de niveau entreprise sans des équipes de taille entreprise.
Fonctionnalités
10 piliers de la gestion produit augmentee par l'IA
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.
Plus de 320 compétences PM de niveau expert reparties dans 14 disciplines -- stratégie, GTM, découverte, analyse, planification, IA/ML, plateforme, entreprise et croissance. Chaque compétence inclut des cadres nommes avec citations bibliographiques, anti-patterns et listes de controle qualité.
10 rôles IA spécialisés -- analyste, architecte, developpeur, designer UX, redacteur, testeur, sécurité, DevOps, scrum master et analyste metier. Chaque rôle apporte une expertise spécifique à votre processus produit.
Cadre en 5 étapes issu des programmes executifs de UC Berkeley : Decouverte, Insights, Architecture, Experimentation, Déploiement. Des portes d'approbation PM controlent la progression. Trois modes : rapide, standard et approfondi.
6 chaînes de compétences preconstruites -- de la découverte au PRD, lancement GTM, retention après attrition, de la stratégie a la feuille de route, cycle de sprint et nouvelle fonctionnalité. Chaque workflow transmet le contexte entre les étapes pour une sortie cohérente de bout en bout.
PM Company OS -- decrivez une idee, et des agents IA de différentes disciplines s'exécutent en sequence. Le PM approuve aux portes, les artefacts sont versionnes dans git, et les boucles de retour améliorent la qualité au fil du temps.
Ecrivez directement dans votre stack existante : pages Notion, tickets Linear, tickets Jira, releases GitHub, specs Figma, tableaux Miro, resumés Slack et wikis Confluence. Generez des artefacts et envoyez-les la ou votre équipe travaille déjà.
Integrez vos playbooks PM, transcriptions d'entretiens et veille concurrentielle dans un système de recherche. Les compétences s'appuient sur vos connaissances institutionnelles -- pas des conseils generiques -- avec un classement de la qualité des preuves et des alertes d'obsolescence.
Audit qualité automatisé en 13 points, grilles d'évaluation LLM-judge pour 6 types d'artefacts et 15 résultats de référence de qualité experte. Chaque sortie de compétence est évaluée selon des normes professionnelles.
Fonctionne sur 5 plateformes IA sans modification : Claude Code (plugin), Claude Desktop (MCP), ChatGPT (Custom GPT), Mistral AI (Agents API) et API HTTP personnalisée. Utilisez votre assistant IA prefere.
Conception d'infrastructure de niveau production (pré-production) : Docker Compose (5 services), chart Helm Kubernetes avec HPA, AWS ECS Fargate et GCP Cloud Run. Conception soucieuse du RGPD, avec modèles de SLA et journalisation d'audit.
Technologies
Named technologies identify repository dependencies or adapter surfaces; they do not assert a live integration or deployment.
Python 3.12+, FastAPI, CLI Click, cache Redis, Pydantic v2, abstraction multi-fournisseur litellm
Claude (Sonnet/Opus), GPT-4o, Mistral Large, Ollama (local), routage de modèles a 3 niveaux, RAG avec FAISS + sentence-transformers
React 18, Vite, Tailwind CSS, interface de navigation des compétences, saisie de brief, panneau de sortie, panneau d'historique
Notion (pages), Linear (tickets), Jira (tickets), GitHub (releases), Figma (specs), Miro (tableaux), Slack (resumés), Confluence (wikis)
Docker Compose (5 services), Kubernetes Helm, AWS ECS Fargate, GCP Cloud Run, reverse proxy nginx, gestion des clés API
Pytest (audit de compétences en 13 points), grilles LLM-judge (6 types d'artefacts), 15 benchmarks de qualité experte, tests bases sur hypothesis
Tarifs
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