A/B 测试设计与分析时使用。适用于产品实验、功能验证、转化率优化。融合假设驱动 + 样本量计算 + 置信度判断。
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量化排序功能/需求/实验时使用。适用于 backlog 排序、季度规划、决定先做什么。优先使用 RICE 评分(有数据时)或 ICE 评分(快速决策时)。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
参考来源:Intercom RICE
公式:RICE = (Reach × Impact × Confidence) / Effort
四个因子:
| 因子 | 含义 | 评分方式 |
|---|---|---|
| Reach | 影响多少用户 | 具体数字(如:每月 2000 个用户) |
| Impact | 对每个用户的影响程度 | 3=巨大 / 2=高 / 1=中 / 0.5=低 / 0.25=极低 |
| Confidence | 估算的置信度 | 100%=有数据 / 80%=有证据 / 50%=猜测 |
| Effort | 工作量 | AI 工作流以分钟数计 |
示例:
功能 A:商品搜索功能
Reach: 5000(每月活跃用户都会用)
Impact: 2(高,直接影响转化)
Confidence: 80%(竞品数据支持)
Effort: 90 min(AI 实现)
RICE = (5000 × 2 × 0.8) / 90 = 88.9
功能 B:商品评分系统
Reach: 1000(只有买家会用)
Impact: 1(中,影响决策)
Confidence: 50%(猜测)
Effort: 60 min
RICE = (1000 × 1 × 0.5) / 60 = 8.3
→ 功能 A 优先(RICE 更高)
参考来源:Sean Ellis(增长黑客之父)
公式:ICE = Impact × Confidence × Ease
三个因子(每项 1~10 分):
| 因子 | 含义 |
|---|---|
| Impact | 对目标的影响 |
| Confidence | 估算置信度 |
| Ease | 实现难度(10 = 很容易,1 = 极难) |
适用:
有真实用户数据吗?
├─ 有 → RICE
└─ 没有 → ICE
需要排序的项目数量?
├─ < 10 个 → ICE 即可
├─ 10~30 个 → RICE 或 ICE 都可
└─ > 30 个 → 先 ICE 粗筛,再 RICE 精排前 10
时间预算?
├─ 1 小时 → ICE
└─ 半天 → RICE
1. 列出所有候选项
↓
2. 选择评分框架(RICE / ICE)
↓
3. 逐项打分
↓
4. 计算总分并排序
↓
5. 检查 Top 5 是否符合直觉
- 符合 → 输出结果
- 不符合 → 重新审视评分(哪里高估/低估了)
↓
6. 输出排序表 + 推荐执行顺序
↓
7. 标注前 N 项进入下一阶段
## 优先级评分结果(RICE)
| # | 功能 | Reach | Impact | Confidence | Effort | RICE | 排序 |
|---|------|-------|--------|------------|--------|------|------|
| 1 | 商品搜索 | 5000 | 2 | 0.8 | 90 | 88.9 | P0 |
| 2 | 用户登录优化 | 8000 | 1 | 1.0 | 60 | 133.3 | P0 |
| 3 | 商品评分 | 1000 | 1 | 0.5 | 60 | 8.3 | P2 |
| ... |
### 推荐执行顺序
P0(本期必做):用户登录优化、商品搜索
P1(本期争取):[排名 3-5]
P2(下期考虑):[排名 6+]
### 评分依据
- 用户登录优化的 Reach:来自最近一周的 PV 数据
- 商品评分的 Confidence 较低:缺乏类似产品对比数据
□ 是否选对了框架(RICE 用于有数据,ICE 用于快速)
□ Reach 是否用了具体数字(不是"很多用户")
□ Confidence 是否标注了依据(数据/证据/猜测)
□ Effort 是否包含了所有相关工作流的工作量
□ Top 5 排序是否符合直觉(不符合说明评分有问题)
□ 是否标注了 P0/P1/P2 切分线
templates/rice-template.md — RICE 评分模板templates/ice-template.md — ICE 评分模板templates/prioritization-result-template.md — 排序结果输出模板上游:
opportunity-tree → 提供候选机会和方案
mvp-scoping → 提供候选功能列表
平行:
prd-writing → 排序结果作为 PRD 第 6 节优先级依据
下游:
转交项目经理 → 按 P0/P1/P2 拆排期
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概要と使いどころ
A/B 测试设计与分析时使用。适用于产品实验、功能验证、转化率优化。融合假设驱动 + 样本量计算 + 置信度判断。
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上线前业务方/产品方验收时使用。适用于功能交付确认、UAT、发布会签。融合 BDD Given-When-Then、Specification by Example、ATDD。
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设计无障碍可访问的界面时使用。适用于满足 WCAG 标准、键盘导航、屏幕阅读器支持。优先使用 WCAG 2.2 AA 级标准 + 键盘 + 焦点 + 对比度 + ARIA。
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实现可访问性(无障碍)时使用。覆盖 WCAG 2.2 AA / ARIA / 键盘导航 / 屏幕阅读器 / 颜色对比 / 焦点管理。融合 React Aria / Radix UI / Headless UI 实践 + axe-core 自动化测试。
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AI 模型部署时使用。适用于推理服务 / GPU / TensorRT / 监控 / 扩缩容。
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数据分析报告输出时使用。适用于业务分析报告、周报、专项分析、决策支持。融合洞察 + 建议 + 行动项。
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