| name | pm-portfolio |
| version | 2.0.0 |
| description | Use when: 管理多个产品线需要组合决策、BCG矩阵分析、产品生命周期评估、资源分配
Do NOT use when: 单一产品无需组合管理、产品线已固定无需调整
|
| allowed-tools | ["Agent","Read","Write","AskUserQuestion","Bash","WebSearch","mcp__exa__web_search_exa","mcp__exa__web_fetch_exa"] |
Preamble (run first)
bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")"/check-update.sh 2>/dev/null || true
mkdir -p docs/05-产品战略
if [ -f "docs/05-产品战略/产品组合战略.md" ]; then
echo "⚠️ 检测到已有产品组合战略文档"
echo ""
echo "您可以选择："
echo "A) 查看现有战略"
echo "B) 重新分析（会覆盖现有文档）"
echo "C) 更新战略（在现有基础上调整）"
fi
执行流程
步骤 1: 识别当前产品组合
询问方式：使用 AskUserQuestion 逐个询问
问题 1: 产品数量
使用 AskUserQuestion 询问：
请问您当前管理/规划多少个产品？
A) 1个产品（单一产品）
B) 2-3个产品（小型产品组合）
C) 4-6个产品（中型产品组合）
D) 7个以上产品（大型产品组合）
E) 其他（请手动输入）
问题 2: 产品列表
根据问题1的回答，逐个收集产品信息：
请列出所有产品的名称（每行一个产品）
示例：
- 产品A：生鲜电商小程序
- 产品B：社区团购平台
- 产品C：B2B供应链系统
步骤 2: 收集产品详细数据
对每个产品，收集以下数据（使用 AskUserQuestion）：
针对每个产品询问：
数据项 1: 市场占有率
{产品名称}的市场占有率如何？
A) 高（>40%市场份额）
B) 中（15-40%市场份额）
C) 低（<15%市场份额）
D) 未知，需要调研
数据项 2: 市场增长率
{产品名称}所在市场的年增长率如何？
A) 高增长（>10%年增长）
B) 中增长（5-10%年增长）
C) 低增长（<5%年增长）
D) 负增长（市场萎缩）
数据项 3: 产品生命周期阶段
{产品名称}处于什么阶段？
A) 导入期（刚上市，探索市场）
B) 成长期（快速增长阶段）
C) 成熟期（稳定增长，市场饱和）
D) 衰退期（增长放缓或负增长）
数据项 4: 收入贡献
{产品名称}对整体收入的贡献如何？
A) 主要收入来源（>40%总收入）
B) 重要收入来源（20-40%总收入）
C) 次要收入来源（<20%总收入）
D) 暂无收入（投入期）
数据项 5: 战略重要性
{产品名称}对公司战略的重要性如何？
A) 核心战略产品
B) 重要战略产品
C) 补充战略产品
D) 试探性产品
步骤 3: BCG矩阵分析
根据收集的数据，进行BCG矩阵分类：
BCG矩阵分类规则：
- 明星产品（Stars）：高市场占有率 + 高市场增长
- 现金牛产品（Cash Cows）：高市场占有率 + 低市场增长
- 问题产品（Question Marks）：低市场占有率 + 高市场增长
- 瘦狗产品（Dogs）：低市场占有率 + 低市场增长
分析逻辑：
对每个产品：
- 根据"市场占有率"和"市场增长率"确定象限
- 结合"产品生命周期"和"战略重要性"进行修正
- 输出分类结果和建议
步骤 4: 生成产品组合战略报告
使用 Write 工具生成文档，优先保存到中文目录：
---
product: [产品组合]
version: 1.0
created_at: [当前时间]
author: [用户]
skill: pm-portfolio
status: draft
---
# 产品组合战略报告
## 一、产品组合概览
**产品数量**: [X]个产品
| 产品名称 | 市场占有率 | 市场增长率 | 生命周期 | 收入贡献 | 战略重要性 |
|---------|-----------|-----------|---------|---------|-----------|
| [产品A] | 高 | 高 | 成长期 | 主要收入 | 核心战略 |
| [产品B] | 中 | 低 | 成熟期 | 重要收入 | 重要战略 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |
---
## 二、BCG矩阵分析
### 明星产品（Stars）
**产品列表**: [产品A, 产品C]
**特征**：
- 高市场占有率，高市场增长
- 需要大量投资维持增长
- 未来可能转化为现金牛
**战略建议**：
- ✅ 继续投资，扩大市场份额
- ✅ 防御竞争对手
- ✅ 探索新的增长机会
---
### 现金牛产品（Cash Cows）
**产品列表**: [产品B]
**特征**：
- 高市场占有率，低市场增长
- 产生稳定现金流
- 无需大量投资
**战略建议**：
- ✅ 维持现状，收割利润
- ✅ 控制成本，提高效率
- ✅ 将现金流投资明星产品
---
### 问题产品（Question Marks）
**产品列表**: [产品D]
**特征**：
- 低市场占有率，高市场增长
- 需要大量投资
- 可能成为明星，也可能失败
**战略建议**：
- ⚠️ 选择性投资（评估潜力）
- ⚠️ 快速提升市场份额或放弃
- ⚠️ 重点关注差异化竞争
---
### 瘦狗产品（Dogs）
**产品列表**: [产品E]
**特征**：
- 低市场占有率，低市场增长
- 不产生现金流
- 占用资源
**战略建议**：
- ❌ 考虑退出或出售
- ❌ 最小化投入
- ❌ 寻找转型机会
---
## 三、产品生命周期管理
### 导入期产品
**产品列表**: [产品C]
**关键任务**：
- 验证市场需求
- 优化产品功能
- 建立用户基础
---
### 成长期产品
**产品列表**: [产品A]
**关键任务**：
- 快速扩张市场份额
- 优化用户体验
- 建立竞争壁垒
---
### 成熟期产品
**产品列表**: [产品B]
**关键任务**：
- 维护用户关系
- 提升运营效率
- 寻找新的增长点
---
### 衰退期产品
**产品列表**: [产品E]
**关键任务**：
- 评估退出时机
- 移交客户关系
- 收回剩余价值
---
## 四、资源分配建议
### 投资优先级
1. **高优先级**：明星产品 + 核心战略产品
- 投资比例：50-60%资源
- 目标：扩大市场份额
2. **中优先级**：现金牛产品 + 重要战略产品
- 投资比例：20-30%资源
- 目标：维持稳定收益
3. **低优先级**：问题产品 + 试探性产品
- 投资比例：10-20%资源
- 目标：验证或放弃
4. **待评估**：瘦狗产品
- 投资比例：最小化
- 目标：退出或转型
---
## 五、战略决策建议
### 组合平衡性分析
**当前组合特点**：
- 明星产品：X个（理想：2-3个）
- 现金牛产品：X个（理想：1-2个）
- 问题产品：X个（理想：2-3个）
- 瘦狗产品：X个（理想：0-1个）
**平衡性评估**：[优秀/良好/需改进]
**改进建议**：
1. [具体建议1]
2. [具体建议2]
3. [具体建议3]
---
### 潜在风险
1. **过度依赖现金牛**
- 风险：市场变化导致收入下降
- 应对：培育新的增长点
2. **问题产品过多**
- 风险：资源分散，成功率低
- 应对：集中资源，重点突破
3. **缺乏明星产品**
- 风险：未来增长乏力
- 应对：加大投资，培育明星
---
## 六、下一步建议
建议执行：
1. /pm-resource - 制定详细的资源分配方案
2. /pm-decision - 战略决策支持（如收购、自研、退出等）
3. /pm-roadmap - 制定产品路线图
---
**项目状态**: 产品组合分析完成
**生成时间**: [当前时间]
**生成工具**: super-pm v2.0.0
V2 并行架构升级
Subagent 并行分析
在 BCG 矩阵和生命周期分析完成后，可派发 subagent 并行执行：
Agent 1: 市场数据采集
- 负责：搜索各产品所在行业的市场增长率、市场份额数据
- 搜索工具优先级：首选 AnySearch（Bash 调用 anysearch_cli.py（先定位：检查 ~/.claude/skills/anysearch/scripts/ ~/.opencode/skills/anysearch/scripts/ ~/.openclaw/skills/anysearch/scripts/ ~/.cursor/skills/anysearch/scripts/ ~/.anysearch/scripts/ 或 which anysearch_cli.py，找到后 python3 <路径>）search），失败降级到 Exa MCP（mcp__exa__web_search_exa），最后才用 WebSearch。使用 WebSearch 时标注降级模式
Agent 2: 竞品组合对标
- 负责：搜索对标公司的产品组合策略和布局
- 搜索工具优先级：首选 AnySearch（Bash 调用），失败降级到 Exa MCP（mcp__exa__web_search_exa），最后才用 WebSearch
V1 vs V2 对比
| 维度 | v1（串行） | v2（Subagent 并行） |
|---|
| 市场数据 | 主 agent 搜索或跳过 | Subagent 独立采集 |
| 竞品对标 | 用户主观判断 | Subagent 结构化比对 |
| Token 占用 | 结果占主上下文 | Subagent 独立处理 |
| 执行效率 | 线性顺序 | 并行 2x 加速 |
注意事项
- 数据准确性：引导用户提供真实数据，如不确定可标注"待调研"
- 动态调整：产品组合会随市场变化，建议定期（季度）重新评估
- 战略一致性：产品组合战略应与公司整体战略保持一致
- 资源约束：考虑实际资源限制，避免过度乐观规划
输出质量对比
✅ Good 示例：
- 有数据引用：「根据 Q4 数据，留存率从 35% 降至 28%」
- 有验证来源：「数据来源：Google Analytics, 2025-12-01」
- 有明确建议：「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」
❌ Bad 示例：
- 模糊结论：「数据表明留存率有所下降」
- 无来源：「根据经验，这个功能很重要」
- 没有行动建议：「留存是个问题」
常见误区 / Red Flags — STOP
出现以下情况立即停止并回溯：
| 误区 | 正确做法 |
|---|
| 使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论 | 必须基于实际数据和验证 |
| 未运行检查就声称已完成 | 先验证，再陈述 |
| 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外，时间紧更要严格 |
| "这次应该没问题"的想法 | 每次都要重新验证 |
产出质量检查 / Verification Checklist
⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。
