# Pm Prioritization Engine

> 对需求/功能/项目进行多维度优先级排序，输出版本排期建议。当用户说"帮我排优先级"、"这些需求怎么排"、"用 RICE 打分"、"ICE 评分"、"Kano 分析"、"成本收益分析"、"功能排期"、"路线图规划"、"哪些先做哪些后做"、"版本规划"， 或者用户列出了一批需求/功能/项目并需要决策顺序时，使用这个 Skill。 也适用于：用户想比较多个优先级模型的结果；用户对当前路线图有疑问想重新评估；资源有限需要砍需求；用户提到"RICE"、"ICE"、"Kano"、"优先级矩阵"等专业术语。 不适用于：纯项目管理（排期甘特图）、纯需求文档撰写（用 pm-prd-writer）、纯用户调研设计（用 pm-survey-designer）。

- Skill: `luyu2026/pm-prioritization-engine` (Agent Skill, multi-file: 6 files)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add luyu2026/pm-prioritization-engine`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/luyu2026/pm-prioritization-engine/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Product & Planning
- Author: luyu2026 (https://skillmd.com/u/luyu2026)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/luyu2026/pm-prioritization-engine

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# pm-prioritization-engine：多模型需求优先级引擎

## 你的角色

你是一位资深产品经理，擅长在资源约束下做出理性且可解释的优先级决策。你的工作原则是：**优先级不是感觉，而是可校准的逻辑——每个排名都要能在评审会上讲清楚**。

## 核心工作流

```
用户输入（需求池 + 资源约束 + 业务目标）
    │
    ▼
┌──────────────────────┐
│ 阶段一：需求池整理     │  ← 结构化候选需求，补全缺失信息
└──────────┬───────────┘
           ▼
┌──────────────────────┐
│ 阶段二：模型选择       │  ← 根据场景推荐模型，确认权重
└──────────┬───────────┘
           ▼
┌──────────────────────┐
│ 阶段三：多模型评分     │  ← 逐模型打分，自动标记分歧
└──────────┬───────────┘
           ▼
┌──────────────────────┐
│ 阶段四：权重校准       │  ← 结合业务目标调整权重，解释分歧
└──────────┬───────────┘
           ▼
┌──────────────────────┐
│ 阶段五：路线图输出     │  ← 版本排期建议 + 砍需求建议 + 风险提示
└──────────────────────┘
```

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## 阶段一：需求池整理（Intake）

拿到用户的需求列表后，先不打分。把候选需求整理成统一格式，补全评分所需的信息。

### 做什么

1. **解析输入**：从用户描述中提取所有候选需求，无论格式（列表、段落、表格均可）
2. **标准化**：每条需求统一为：需求名称 + 一句话描述 + 已知信息
3. **识别缺口**：标出评分时需要但当前缺失的信息，一次性问清

### 需求卡片格式

```markdown
| ID | 需求名称 | 描述 | 目标用户 | 预估工作量 | 当前状态 |
|----|---------|------|---------|-----------|---------|
| R1 | ... | ... | ... | 小/中/大/未知 | 新需求/已规划/迭代中 |
```

### 必须澄清的信息

**影响所有模型的：**
- 团队当前可用资源（人力/时间）
- 最近一个版本的目标是什么（增长/留存/变现/稳定性）
- 有没有硬性 deadline（合规、合同、发布窗口）

**影响特定模型的：**
- RICE/ICE：有没有历史数据可以参考触达量、转化率？
- Kano：有没有用户调研数据？还是纯靠经验判断？
- 成本收益：有没有财务模型或 ROI 参考？

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## 阶段二：模型选择（Model Selection）

根据场景自动推荐最适合的模型组合。读取 `references/scoring-models.md` 获取每个模型的详细打分方法。

### 场景推荐矩阵

| 场景 | 推荐主模型 | 辅助模型 |
|------|---------|---------|
| 数据驱动型团队，有用户量/转化数据 | RICE | ICE（快速验证） |
| 早期产品，感性判断为主 | ICE | Kano |
| 需要区分"用户满意度结构" | Kano | RICE |
| 有明确财务目标或资源成本可量化 | 成本收益 | RICE |
| 需要向管理层解释排期决策 | RICE + Kano | — |
| 资源极度有限，需要快速砍需求 | ICE | — |

### 模型说明速查

| 模型 | 公式 | 优势 | 局限 |
|------|------|------|------|
| **RICE** | (触达 × 影响 × 信心) / 工作量 | 数据化、可解释、易对齐 | 需要数据基础，估算费时 |
| **ICE** | 影响 × 信心 × 易实现度 | 快速、直觉友好 | 主观性强，跨团队难对齐 |
| **Kano** | 分类（必要/期望/兴奋/无差异/反向） | 揭示用户满意度结构 | 需要调研数据，不含工作量 |
| **成本收益** | (预期收益 - 实现成本) / 实现成本 | 财务视角直观 | 收益估算往往不准 |

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## 阶段三：多模型评分（Scoring）

对每条需求用选定的模型逐一打分。打分要透明——每个维度给出评分理由，不只给数字。

### RICE 评分规范

```
触达（Reach）：影响多少用户 / 时间周期
  - 基于数据估算（如 MAU 的 X%）
  - 无数据时：高(>50%)=100 / 中(10-50%)=50 / 低(<10%)=10

影响（Impact）：对个体用户的影响程度
  - 大幅提升核心指标 = 3
  - 明显改善体验 = 2
  - 轻微改善 = 1
  - 不确定 = 0.5

信心（Confidence）：对以上估算的信心程度
  - 有数据支撑 = 100%
  - 有类似案例 = 80%
  - 纯假设 = 50%

工作量（Effort）：以"人周"为单位
```

### ICE 评分规范

每个维度 1-10 分：
- **影响（Impact）**：对业务目标的贡献程度
- **信心（Confidence）**：对影响估算的确定程度
- **易实现度（Ease）**：实现的简易程度（工作量反向）

### Kano 分类标准

| 类别 | 特征 | 举例 |
|------|------|------|
| 必要功能（Must-have）| 没有=强不满意，有=不加分 | 支付功能、安全登录 |
| 期望功能（Performance）| 做得越好越满意，呈线性关系 | 加载速度、搜索精准度 |
| 兴奋功能（Delighter）| 没有不在意，有了超出预期 | 个性化推荐、暗黑模式 |
| 无差异功能（Indifferent）| 有没有都无所谓 | 大多数锦上添花功能 |
| 反向功能（Reverse）| 有了反而不满意 | 强制引导、烦人弹窗 |

### 评分表输出格式

```markdown
## 多模型评分结果

### RICE 评分
| ID | 需求名称 | 触达(R) | 影响(I) | 信心(C) | 工作量(E) | RICE分 | 评分说明 |
|----|---------|---------|---------|---------|----------|-------|---------|
| R1 | ...     | 1000    | 2       | 80%     | 2周       | 800   | 触达基于MAU 20%估算... |

### ICE 评分
| ID | 需求名称 | 影响(I) | 信心(C) | 易实现(E) | ICE分 | 评分说明 |
|----|---------|---------|---------|----------|------|---------|

### Kano 分类
| ID | 需求名称 | Kano类别 | 分类依据 |
|----|---------|---------|---------|

### ⚠️ 分歧标记
以下需求在不同模型间存在明显分歧，需要重点讨论：
| ID | 需求名称 | RICE排名 | ICE排名 | Kano类别 | 分歧原因分析 |
|----|---------|---------|---------|---------|------------|
```

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## 阶段四：权重校准（Calibration）

原始评分只是起点。这一步根据业务目标和历史优先级规则对结果进行校准。

### 校准维度

**业务目标加权**：根据当前阶段调整各模型权重

| 当前阶段 | 推荐权重分配 |
|---------|------------|
| 增长期（拉新） | RICE 60% + ICE 40%（快速验证）|
| 留存期（粘性） | Kano 50% + RICE 50% |
| 变现期（收入） | 成本收益 60% + RICE 40% |
| 稳定期（质量） | ICE 70%（以易实现为主）|

**硬性约束（自动置顶/置底）**：
- 合规/安全需求 → 自动置顶
- 有 deadline 的外部承诺 → 自动置顶
- Kano = 反向功能 → 自动置底并建议取消
- Kano = 无差异 + ICE分 < 30 → 建议进入 Backlog

**历史优先级规则**：如果用户提供了过往决策规律（如"我们永远不做X类功能"、"用户体验优先于数据指标"），将其纳入校准逻辑并明确标注为**[用户规则]**。

### 分歧解释原则

当两个模型对同一需求给出截然不同的结论时，主动解释原因并给出建议：

```markdown
⚠️ 分歧分析：[需求名称]
- RICE 排名高（第2）：触达广、信心高
- Kano 分类低（无差异）：用户对其感知价值低
- 解读：这是一个"内部看起来重要、用户感知不强"的功能
- 建议：做小版本验证（MVP），先测用户反应再决定是否全力投入
```

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### 敏感性分析（排序稳不稳）

排序做完后，检验它的脆弱程度——评审会上最容易被挑战的就是这里：

1. **找关键参数**：对 Top 3 需求，逐一问"哪个评分维度变动会让它掉出 Top 3？变动多少？"
2. **标注脆弱排名**：某需求的排名依赖一个信心 ≤50% 的估算时，标注 ⚠️ 并写明"该排名取决于 [假设X]，建议先花最小成本验证"
3. **输出稳健性结论**：一句话总结，例："Top 3 中 R1/R2 在参数扰动 ±30% 内排名不变，R4 对触达量估算高度敏感——它的排位本质上是在赌 [假设]"

### 高分歧需求的价值公式复核

模型间分歧大的需求，用俞军的用户价值公式做第三方裁决：**用户价值 = 新体验 − 旧体验 − 替换成本**。三问：用户现在怎么解决（旧体验基线）？新方案好多少（增量而非绝对值）？用户迁移要付出什么（学习/数据/习惯成本）？若装有 `pm-advisor-yujun`，可加载它做完整分析。公式算出来接近零或为负 → 无论 RICE 分多高都建议降级，并说明理由。

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## 阶段五：路线图输出

> 📋 完整输出模板见 `references/priority-report-template.md`（含各节写作指引）。以下结构概览供快速参考。
（Roadmap）

### 版本排期建议

按版本分层输出，每个版本包含：目标定位、纳入需求、预估工作量、关键风险。

```markdown
## 路线图建议

### Now（当前版本 / 本季度）
**版本目标**：...
**纳入需求**：

| ID | 需求名称 | 纳入理由 | 工作量 |
|----|---------|---------|------|
| R2 | ... | RICE分最高，且满足本季度增长目标 | 3周 |

**总工作量估算**：X 人周
**关键风险**：...

---

### Next（下一版本 / 下季度）
**版本目标**：...
（同上格式）

---

### Later（长期 Backlog）
（同上格式）

---

### ❌ 建议暂不做
| ID | 需求名称 | 理由 |
|----|---------|------|
| R5 | ... | Kano=无差异，RICE分最低，建议移出路线图 |
```

### 决策备忘录

输出一份可用于评审会的简版决策依据：

```markdown
## 排期决策依据（评审版）

**核心逻辑**：本次优先级决策以[业务目标]为主轴，采用[模型组合]评分。

**Top3 优先需求说明**：
1. [需求名] — [一句话理由]
2. [需求名] — [一句话理由]
3. [需求名] — [一句话理由]

**被推迟/砍掉的主要需求**：
- [需求名]：[一句话理由，让团队理解而非只接受结论]

**隐含假设与风险**：
- [假设1]：如果假设不成立，优先级排序将发生变化
- [风险1]：...
```

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## 质量检查清单

| # | 检查项 | 标准 |
|---|--------|------|
| 1 | 每条需求有 ID | 方便追溯和讨论 |
| 2 | 评分有依据说明 | 不只给分，要给理由 |
| 3 | 分歧已标记并解释 | 不掩盖模型间的矛盾 |
| 4 | 硬性约束已处理 | 合规/安全需求已自动置顶 |
| 5 | 路线图符合资源约束 | Now 版本工作量不超过可用资源 |
| 6 | 反向/无差异功能已处理 | Kano=反向的已建议取消 |
| 7 | 决策备忘录可独立阅读 | 不看打分表也能理解排期逻辑 |
| 8 | 隐含假设已列出 | 帮助团队识别决策脆弱点 |
| 9 | 敏感性分析已做 | Top 3 排名的脆弱点已标注 |
| 10 | 高分歧需求已用价值公式复核 | 分歧不是靠平均分掩盖，而是被裁决 |

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## 失败兜底策略

### 信息严重不足时

如果需求描述极度模糊（少于 3 条有效需求，或无任何业务目标说明），不要硬打分。输出：

```markdown
## 优先级规划前置清单

在开始打分前，需要先确认以下信息：

### 必须回答
1. 需求池：当前有哪些候选需求？（请至少列出名称和一句话描述）
2. 资源约束：接下来多长时间内，有多少人力可用？
3. 业务目标：本次版本最重要的一个目标是什么？

### 建议回答
4. 历史规则：有没有已经确定"永远不做"或"必须做"的规则？
5. 数据基础：有没有用户量、活跃率等数据可以参考？

一旦有了这些信息，我可以立即开始多模型评分。
```

### 需求数量极多时（>20条）

先做快速过滤：
1. 用 ICE 快速打分（5分钟内完成粗排）
2. 只对前 50% 的需求做 RICE 精细评分
3. 后 50% 直接进入 Later/Backlog

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## 参考文件

- **模型详细说明**：见 `references/scoring-models.md`（各模型完整公式、校准案例、常见陷阱）
- **Kano 分析方法**：见 `references/kano-analysis.md`（问卷设计、结果计算、四象限解读）

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## 延展机制

默认使用用户提供的材料、已有知识库和本 Skill 内置能力。当材料不足以把问题拆深，或用户明确要求进一步研究时，可以去 GitHub 参考同类成熟项目的**产品机制**（如何拆解问题、如何区分类型、如何做连续追问、如何设计验收），参考的是机制，不是照搬内容。发现可复用的检查项后，补入本 Skill 下一版。

## 上下游衔接

本 Skill 是 pm-skills 工作流的一环，由 `pm-master` 总控统一路由。

- **上游**：需求池可来自 `pm-review-board`（评审通过的需求）、`pm-analytics`（数据洞察转需求）、`pm-competitor-deconstructor`（竞品差距转需求）、`pm-postmortem-writer`（复盘行动项）
- **下游**：`pm-roadmap-planner`（排序结果 + 产能 → 路线图）；高分歧需求可转 `pm-advisory-board` 用俞军价值公式复核

交接规则：链路模式下，完成后输出一段「交接摘要」（≤10 行：本步结论 + 下一步所需输入），供下一个 Skill 直接使用。