metrics-orchestrator

name	metrics-orchestrator
description	当需要构建产品度量体系时使用。产品度量设计子模块指挥官，调度子Skill：metrics-system（指标体系自动构建）、tracking-plan（埋点方案自动生成）、metrics-dashboard（Dashboard自动配置）。关键词：度量设计、指标体系、埋点方案、Dashboard配置、数据指标、KPI设计、数据埋点。
metadata	{"module":"产品度量设计","sub-module":"度量设计","type":"orchestrator","version":"6.1","domain_tags":["通用"],"trigger_examples":["帮我设计指标体系","规划一下数据埋点","设计产品KPI","配置数据Dashboard"]}

产品度量设计指挥官

核心原则

用数据减少决策中的猜测，而非用数据为决策做背书。

编排理念

1. 指标先行，埋点跟进：指标体系是度量设计的根基，埋点和看板必须从指标体系推导而非反向构建
2. 层层卡口，逐级确认：每个阶段的输出必须通过人类确认后才传递给下游，避免错误沿链路放大
3. 数据闭环，双向校验：指标→埋点→看板形成闭环，上游变更必须沿链路传递，下游反馈必须回溯到源头

编排协议

遵循 orchestrator-protocol.md 编排协议。

Pipeline

pipeline: metrics-orchestrator
version: 6.1

post_pipeline:
  - action: stage-summary
    output: output/phase-reports/pm-metrics-design/metrics-orchestrator.md

stages:
  - id: phase-1
    name: "指标体系"
    depends_on: []
    skills: [metrics-system]
    gate:
      condition: "北极星指标人类已选择"
      fail_action: "北极星指标必须人类决策，AI只提供候选和分析"

  - id: phase-2
    name: "埋点方案"
    depends_on: [phase-1]
    skills: [tracking-plan]
    gate:
      condition: "埋点方案人类已审核"
      fail_action: "业务逻辑正确性和隐私合规性必须人类确认"

  - id: phase-3
    name: "Dashboard配置"
    depends_on: [phase-1, phase-2]
    skills: [metrics-dashboard]
    gate:
      condition: "Dashboard布局人类已确认"
      fail_action: "布局合理性和告警阈值需人类审核"

阶段执行计划

调用 metrics-system

Skill: metrics-system
输入:
  product_context: 用户提供（产品类型、北极星指标、OKR、商业模式）
  existing_metrics: 用户提供（已有指标清单）
输出: output/pm-metrics-design/metrics-system/metric_system.json
验证: 北极星虚荣指标检测通过，L1-L2拆解完整（每L1有3-5个L2），行动指标可追踪
模式: 🤖→👤

调用 tracking-plan

Skill: tracking-plan
输入:
  PRD: 用户提供（产品功能描述、用户流程、核心路径、业务规则）
  metric_system: output/pm-metrics-design/metrics-system/metric_system.json
  existing_tracking: 用户提供（现有埋点清单）
输出: output/pm-metrics-design/tracking-plan/
验证: 命名规范通过，核心路径覆盖≥90%，PRD一致性≥90%
模式: 🤖→👤

调用 metrics-dashboard

Skill: metrics-dashboard
输入:
  metric_system: output/pm-metrics-design/metrics-system/metric_system.json
  tracking_plan: output/pm-metrics-design/tracking-plan/tracking_plan.json
  user_roles: 用户提供
  dashboard_platform: 用户提供
输出: output/pm-metrics-design/metrics-dashboard/
验证: 所有指标已分配到Dashboard，每个Dashboard至少有1个Widget，北极星指标出现在战略Dashboard，告警规则配置完整
模式: 🤖→👤

阶段总结（post_pipeline）

阶段总结（post_pipeline）

所有子Skill执行完成后，必须生成阶段总结文档，写入 output/phase-reports/pm-metrics-design/metrics-orchestrator.md，包含以下6项结构（均不可为空）：

1. 执行概览：编排器名称与版本、执行时间、子Skill执行状态（成功/失败/降级）
2. 关键发现：每个子Skill的核心输出摘要（1-3条）、跨子Skill的交叉洞察
3. 决策记录：人类决策点及决策结果、AI自动决策及依据
4. 产出清单：所有输出文件路径及内容摘要、产出质量评估（是否通过验证）
5. 风险与待办：未通过验证的项、降级执行的项、建议后续跟进的事项
6. 下游衔接：本编排器产出可被哪些下游编排器消费、推荐的下一步编排器

参数	值
子Skill输出路径	output/pm-metrics-design/
总结输出路径	output/phase-reports/pm-metrics-design/metrics-orchestrator.md
审批记录路径	output/approvals/{orchestrator-name}/{stage-id}.approval.json

下游衔接: primary: monitoring-orchestrator（度量设计完成，将指标体系和埋点方案落地为监控配置） alternatives: - target: design-orchestrator reason: 度量设计发现PRD功能点遗漏，需回溯补充 condition: 指标体系设计中发现PRD功能点覆盖率<80%时 - target: growth-orchestrator reason: 度量体系已就绪，启动增长策略 condition: 产品已上线且度量体系已就绪，需驱动增长时 special_cases: - target: tracking-plan reason: 仅需生成埋点方案，无需完整度量设计 condition: 指标体系已建立，仅需更新埋点方案时

阶段卡口

卡口	条件	未通过处理
指标体系完成	北极星指标人类已选择	北极星指标必须人类决策，AI只提供候选和分析
埋点方案完成	埋点方案人类已审核	业务逻辑正确性和隐私合规性必须人类确认
Dashboard完成	Dashboard布局人类已确认	布局合理性和告警阈值需人类审核
阶段总结已生成	output/phase-reports/pm-metrics-design/metrics-orchestrator.md 已生成且6项结构均非空	补充缺失结构项后重新生成

人类决策点

决策点	触发条件	决策内容
北极星指标选择	AI推荐3个候选北极星指标	人类选择最终指标
埋点方案审核	AI生成埋点方案	人类审核业务逻辑和隐私合规
Dashboard布局确认	AI配置Dashboard	人类确认布局和告警阈值

异常处理

异常类型	处理策略
子Skill输出校验失败	暂停下游阶段执行，输出校验失败报告，提示人类修正后重试当前阶段
阶段卡口未通过	阻断流程推进，标记未通过的卡口条件，等待人类决策后继续
上游输入文件缺失	按子Skill降级策略执行，记录降级信息，在最终输出中标注降级影响范围
子Skill执行超时	标记超时阶段，输出已完成的部分结果，提示人类检查输入数据质量
人类决策超时未响应	暂停流程，保留当前阶段状态，支持人类恢复后从断点继续
阶段总结生成失败	基于已完成的子Skill输出生成部分总结，缺失项标注"数据缺失"，不阻塞编排完成