pm-portfolio

name	pm-portfolio
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
# 创建目录
mkdir -p docs/05-产品战略

# 检查是否已有产品组合战略文档
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

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跨 Agent 交互规则

当流程要求与用户交互时：

1. 如果当前环境支持 AskUserQuestion，使用 AskUserQuestion（最佳体验）。
2. 如果当前环境不支持 AskUserQuestion，必须用普通聊天消息提出同样问题。
3. 一次只问一个问题。
4. 提问后必须停止当前回合，等待用户回答（STOP and WAIT）。
5. 不得在用户回答前生成文档、写入 docs。
6. 已有 docs 文件不能替代本轮用户回答。

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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

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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）

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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

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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）：

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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

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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：

1. 明星产品（Stars）：高市场占有率 + 高市场增长
2. 现金牛产品（Cash Cows）：高市场占有率 + 低市场增长
3. 问题产品（Question Marks）：低市场占有率 + 高市场增长
4. 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：

1. 根据"市场占有率"和"市场增长率"确定象限
2. 结合"产品生命周期"和"战略重要性"进行修正
3. 输出分类结果和建议

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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：

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product: [产品组合]
created_at: [当前时间]
author: [用户]
skill: pm-portfolio
status: draft
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# 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 |
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |

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## 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

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### 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

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### 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

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### 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

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## 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

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### 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

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### 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

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### 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

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## 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

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## 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]

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### 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. 
   - 风险：资源分散，成功率低
   - 应对：集中资源，重点突破

3. 
   - 风险：未来增长乏力
   - 应对：加大投资，培育明星

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## 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

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: 产品组合分析完成
: [当前时间]
: super-pm

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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

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注意事项

1. 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"
2. 动态调整：产品组合会随市场变化，建议定期（季度）重新评估
3. 战略一致性：产品组合战略应与公司整体战略保持一致
4. 资源约束：考虑实际资源限制，避免过度乐观规划

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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」

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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

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产出质量检查 / Verification Checklist

• 前置依赖已满足（输入文档/数据已收集）
• 核心步骤已全部执行
• 输出文档已生成到 docs/ 目录
• 每个判断都有数据/证据支撑
• 已推荐 2-3 个后续 skill

⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。

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