Menu
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）。
The review-first prompt is selected by default. You can switch to a direct command or download a local copy.
Read SKILL.md and any companion files shown by SkillsMP before deciding whether to install.
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
A direct command skips the review prompt. Inspect the source before running it.
npx skills add https://github.com/zhaoxuya520/AI-Fullstack-Delivery-Workflow --skill prioritizationThe command stays on one line. Scroll horizontally to inspect it before copying.
Prefer a local copy? Download the files currently available to SkillsMP.
设计 API 认证鉴权和权限矩阵时使用。适用于多角色系统、租户隔离、字段级权限。优先使用 OAuth 2.0 / JWT + RBAC + 资源归属检查。
设计具体 API 端点时使用。适用于资源建模后的下一步、列端点清单、HTTP 方法和状态码选择。优先使用 RFC 7231 HTTP 语义 + GitHub REST 命名规范。
设计 API 错误码和错误结构时使用。适用于错误响应规范、调用方错误处理、调试可观测。优先使用 RFC 7807 Problem Details + 业务错误码 + 调用方处理建议。
Based on SOC occupation classification
Showing SKILL.md
| name | prioritization |
| description | 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）。 |
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