| 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）。 |
优先级量化评分
适用场景
- Backlog 太多，需要排序
- 团队对优先级有分歧
- 季度规划要从 50 个候选选 10 个
- 验证实验排序（哪个先做）
不适用场景
两个核心框架
RICE 评分（有用户数据时优先）
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）
ICE 评分（快速决策时优先）
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：
- 实验排序（A/B 测试候选）
- 增长策略快速排序
- 不需要精确用户数据时
使用决策树
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
工作流程
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
输出格式
## 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
质量自检
□ 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
常见坑
- Reach 用百分比代替绝对数——"50% 用户" → 应该是"X 千个用户"
- Impact 全打 3——所有功能都"巨大"，等于没区分
- Confidence 全是 100%——掩盖了不确定性
- Effort 只算开发——忘了设计/QA/部署/运维
- 盲信公式——RICE 是辅助，不能替代战略判断
- 频繁调整评分凑结果——为了让某个功能排第一反复改分
- 不写依据——别人无法理解和复审
配套模板
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
与其他 skill 的协作
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
