$npx -y skills add killvxk/pm-skills-zh --skill prioritize-assumptions使用影响力 × 风险矩阵对假设进行优先级排序,并为每项假设推荐实验方案。适用于对假设列表进行分流、决定优先验证哪些假设,或应用假设优先级画布时使用。
| 1 | ## 假设优先级排序 |
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| 3 | 使用影响力 × 风险矩阵对假设进行分流,并为每项假设推荐针对性实验。 |
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| 5 | ### 背景 |
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| 7 | 你正在帮助对 **$ARGUMENTS** 的假设进行优先级排序。 |
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| 9 | 如果用户提供了包含假设或调研数据的文件,请先阅读。 |
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| 11 | ### 领域背景 |
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| 13 | **ICE 框架**非常适合假设优先级排序:影响力(Impact,机会评分 × 客户数量)× 置信度(Confidence,1–10)× 易操作性(Ease,1–10)。机会评分(Opportunity Score)= 重要性 × (1 − 满意度),归一化至 0–1(Dan Olsen)。**RICE 框架**将影响力拆分为触达范围(Reach)× 影响力(Impact)两个独立因子,计算公式为:(R × I × C) / E。完整公式和模板请参考 `prioritization-frameworks` 技能。 |
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| 15 | ### 操作步骤 |
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| 17 | 用户将提供一份待排序的假设列表。应用以下框架: |
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| 19 | 1. **对每项假设**,评估两个维度: |
| 20 | - **影响力**:验证该假设能创造的价值 × 受影响的客户数量(在 ICE 框架中:影响力 = 机会评分 × 客户数量) |
| 21 | - **风险**:定义为 (1 - 置信度) × 工作量 |
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| 23 | 2. **用影响力 × 风险矩阵对每项假设分类**: |
| 24 | - **低影响力、低风险** → 延后测试,优先处理更高优先级的假设 |
| 25 | - **高影响力、低风险** → 推进实施(风险低、回报高) |
| 26 | - **低影响力、高风险** → 放弃(不值得投入) |
| 27 | - **高影响力、高风险** → 设计实验进行验证 |
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| 29 | 3. **对每项需要测试的假设**,推荐一个满足以下条件的实验: |
| 30 | - 以最小投入获取最大化的已验证学习成果 |
| 31 | - 衡量实际行为,而非主观意见 |
| 32 | - 有清晰的成功指标和阈值 |
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| 34 | 4. **以优先级矩阵或表格呈现结果**。 |
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| 36 | 逐步思考。如果输出内容较多,保存为 markdown。 |
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| 40 | ### 延伸阅读 |
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| 42 | - [假设优先级画布:如何识别并测试正确的假设](https://www.productcompass.pm/p/assumption-prioritization-canvas) |
| 43 | - [持续产品探索大师班(CPDM)](https://www.productcompass.pm/p/cpdm)(视频课程) |