prioritize-assumptions

name	prioritize-assumptions
description	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。

假设优先级排序

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。

背景

你正在帮助对 $ARGUMENTS 的假设进行优先级排序。

如果用户提供了包含假设或调研数据的文件，请先阅读。

领域背景

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。

操作步骤

用户将提供一份待排序的假设列表。应用以下框架：

1. 对每项假设，评估两个维度：

   • 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）
   • 风险：定义为 (1 - 置信度) × 工作量

2. 用影响力 × 风险矩阵对每项假设分类：

   • 低影响力、低风险 → 延后测试，优先处理更高优先级的假设
   • 高影响力、低风险 → 推进实施（风险低、回报高）
   • 低影响力、高风险 → 放弃（不值得投入）
   • 高影响力、高风险 → 设计实验进行验证

3. 对每项需要测试的假设，推荐一个满足以下条件的实验：

   • 以最小投入获取最大化的已验证学习成果
   • 衡量实际行为，而非主观意见
   • 有清晰的成功指标和阈值

4. 以优先级矩阵或表格呈现结果。

逐步思考。如果输出内容较多，保存为 markdown。

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延伸阅读

• 假设优先级画布：如何识别并测试正确的假设
• 持续产品探索大师班（CPDM）（视频课程）