mercadona-user-story-toolkit

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Skills (8)

• gsd-to-prd

  Transforma los artefactos de un proyecto GSD (Get Shit Done) en un PRD sintético compatible con /prd-quality-guard. Lee .planning/PROJECT.md, REQUIREMENTS.md, ROADMAP.md y phases/N/SPEC.md|RESEARCH.md, y produce un fichero prd-from-gsd.md con las secciones del PRD rellenas o marcadas como GAP cuando

• jtbd-to-stories

  Genera User Stories de alta calidad a partir de JTBDs con evidencia real. POSICIÓN EN EL PIPELINE: - DESPUÉS de /research-from-prd (recibe JTBDs con evidencia de entrevistas) - ANTES de /user-story-quality-coach (entrega stories para validación) - NO hace gap detection (eso es /research-from-prd) -

• prd-quality-guard

  Evalúa la calidad de un PRD como quality gate antes de pasar a research. Analiza 3 dimensiones: D1 Completitud EAC (Estado Actual Conocido), D2 Claridad EFC + Métricas (Estado Futuro Conocido), D3 Rigor Discovery + Scope. Score ≥7 = PASS. TRIGGERS: analizar calidad PRD, revisar PRD, evaluar PRD, qua

• research-from-prd

  Diseña y ejecuta user research estructurado en 6 bloques (Propósito -> Plan -> Criterios -> Análisis -> Conclusiones -> Next Steps) usando JTBD como lente y Mom Test + Field Study como técnicas. Pieza central del pipeline: después de prd-quality-guard, antes de jtbd-to-stories. SIEMPRE se ejecuta (m

• story-prioritization

  Prioriza user stories validadas usando 5 lentes ponderadas (Value, Learning, Dependencies, Risk of Delay, Inverse Complexity) y genera batches iterativos de entrega. Incluye deteccion de patrones waterfall y reglas anti-waterfall que garantizan que cada batch entrega valor usuario. TRIGGERS: prioriz

• story-splitting

  Detecta stories demasiado grandes y aplica heurísticas de splitting para descomponerlas en incrementos pequeños, seguros y valiosos. Último paso antes de priorización/ejecución. POSICIÓN EN EL PIPELINE: - DESPUÉS de /validate-stories (recibe stories validadas con scoring 6D) - ÚLTIMO paso antes de p

• user-story-builder

  Asistente conversacional para crear user stories de alta calidad con metodología JTBD. Guía paso a paso a usuarios sin experiencia para escribir stories que capturen el contexto del trabajo, motivaciones funcionales, emocionales y sociales del usuario. USAR CUANDO: - Usuario quiere crear/escribir un

• user-story-quality-coach

  Analiza user stories usando framework JTBD + "50 Quick Ideas to Improve Your User Stories". Genera reportes con scoring en 6 dimensiones y detección de antipatrones. Usar cuando se pida analizar sprint, revisar backlog, evaluar stories, encontrar fake stories, o refinar historias.

Slash commands (11)

• /mercadona-user-story-toolkit:analyze-research

  Analizar notas de entrevistas y generar JTBDs

• /mercadona-user-story-toolkit:build-story

  Crear una user story desde cero (sin documento previo, guía conversacional)

• /mercadona-user-story-toolkit:from-gsd

  Genera un PRD sintético a partir de los artefactos de GSD (.planning/) listo para entrar al pipeline MUST

• /mercadona-user-story-toolkit:pipeline

  Ejecutar pipeline completo: PRD/GSD → Research → Stories → Validación → Splitting → Priorización

• /mercadona-user-story-toolkit:prd-quality-guard

  Evaluar calidad de un PRD como quality gate

• /mercadona-user-story-toolkit:prioritize

  Priorizar stories validadas y generar batches de entrega iterativos

• /mercadona-user-story-toolkit:research

  Diseñar entrevistas de usuario a partir de un PRD (Mom Test)

• /mercadona-user-story-toolkit:review-questions

  Revisar preguntas de entrevista contra Mom Test

• /mercadona-user-story-toolkit:split-stories

  Detectar stories demasiado grandes y proponer splits incrementales

• /mercadona-user-story-toolkit:stories

  Generar user stories desde JTBDs con evidencia

• /mercadona-user-story-toolkit:validate-stories

  Validar calidad de user stories (scoring + antipatrones)