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设计指标体系时使用。适用于北极星指标、AARRR 海盗模型、漏斗指标、GSM（Goals-Signals-Metrics）框架。帮助团队从业务目标出发，建立可量化、可追踪、可行动的指标体系。
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Basado en la clasificación ocupacional SOC
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。
设计幂等接口和重试策略时使用。适用于支付、扣减、订单、关键写操作。优先使用 Idempotency-Key + 业务去重键 + 并发冲突处理（ETag/版本号）。
输出 OpenAPI 契约和 Mock 服务时使用。适用于 API 设计的最后一步、给前端/后端/QA 的交付。优先使用 OpenAPI 3.1 + Mock 数据覆盖所有路径 + 详细的下游交接清单。
设计列表接口的分页、筛选、排序、搜索时使用。适用于所有列表 API。优先使用 cursor 分页（大数据）或 offset 分页（小数据）+ 统一筛选/排序规范。
| name | metric-design |
| description | 设计指标体系时使用。适用于北极星指标、AARRR 海盗模型、漏斗指标、GSM（Goals-Signals-Metrics）框架。帮助团队从业务目标出发，建立可量化、可追踪、可行动的指标体系。 |
参考来源：Google HEART Framework、Pirate Metrics (AARRR)、North Star Metric、GSM Framework、Lean Analytics。
1. 业务导向
指标必须回答业务问题，不是为了量化而量化
2. 可行动
每个指标变动都能对应具体行动（不能只看不能动）
3. 可衡量
有明确计算公式、数据来源、统计口径
4. 层次分明
北极星 → 一级指标 → 二级指标 → 过程指标，不混层
5. 口径唯一
同一指标全公司一个定义，不允许多版本
6. 反指标
设防护指标（Guardrail Metrics）防止优化一个指标伤害另一个
定义：单一指标，代表产品核心价值，全公司对齐
选择标准：
- 反映用户获得的核心价值
- 可拆解为团队可影响的子指标
- 领先指标（而非滞后指标）
- 长期增长与短期增长一致
示例：
Spotify → 每周活跃收听时长
Airbnb → 预订间夜数
Slack → 每日活跃团队中发送消息数
电商 → 月度 GMV / 月度订单数
Acquisition（获取） → 用户从哪来？
Activation（激活） → 用户首次体验价值？
Retention（留存） → 用户回来吗？
Revenue（收入） → 用户付费吗？
Referral（推荐） → 用户推荐吗？
每个阶段 2~3 个核心指标 + 1 个反指标
Goals（目标） → 业务想达成什么？
Signals（信号） → 什么行为/现象说明在接近目标？
Metrics（指标） → 用什么数字量化信号？
示例：
Goal: 提升用户活跃度
Signal: 用户更频繁地使用核心功能
Metric: 周均核心功能使用次数（per user）
设计步骤：
1. 定义漏斗起点和终点
2. 拆解中间关键步骤（不超过 7 步）
3. 每步定义转化率 = 下一步人数 / 当前步人数
4. 标注各步骤的平均时长
5. 设置各步骤基准线（Benchmark）
注意：
- 每步定义必须互斥（一个用户不能同时在两步）
- 时间窗口要明确（7 天漏斗 vs 30 天漏斗）
- 区分新用户漏斗 vs 全量用户漏斗
指标名称：[中文名]（[英文名]）
业务含义：[一句话解释]
计算公式：[分子] / [分母] 或 COUNT(xxx) WHERE ...
数据来源：[表名 / 埋点事件]
统计粒度：[天/周/月]
统计口径：[去重规则 / 时间窗口 / 过滤条件]
责任人：[谁负责这个指标]
反指标：[优化此指标时需要监控什么]
基准线：[当前值 / 行业均值 / 目标值]
1. 明确业务目标（这个阶段最重要的事是什么？）
↓
2. 选择框架（北极星 / AARRR / GSM / 漏斗）
↓
3. 拆解指标层级（一级 → 二级 → 过程指标）
↓
4. 定义每个指标的标准格式（公式 / 口径 / 来源）
↓
5. 设置反指标（防止过度优化）
↓
6. 确认数据可获取性（有埋点吗？有表吗？）
↓
7. 输出指标文档 + 埋点需求
↓
8. 与产品 / 开发 / 数据对齐口径
□ 每个指标是否有明确计算公式？
□ 口径是否无歧义（同一个名字只有一个定义）？
□ 指标层级是否清晰（北极星 → 一级 → 二级）？
□ 是否设置了反指标 / 防护指标？
□ 数据来源是否确认可获取？
□ 时间粒度和窗口是否明确？
□ 是否与产品 / 业务对齐？
□ 是否输出了埋点需求（如果缺数据）？
□ 指标数量是否合理（一级 ≤ 5，二级 ≤ 15）？
□ 是否考虑了季节性和外部因素影响？
templates/metric-framework-template.md — 指标体系设计模板上游：
产品经理工作流 → 业务目标 + 假设
项目经理工作流 → OKR / 里程碑
下游：
sql-analysis → 指标口径落地为 SQL
data-visualization → 指标可视化到仪表盘
ab-testing → 实验指标定义
analysis-report → 指标解读写入报告
后端工程师工作流 → 埋点需求