| name | pm-decision |
| version | 2.0.0 |
| description | Use when: 需要做重大战略决策（自研vs外包vs收购）、投资评估、多方案比较选择
Do NOT use when: 决策已由高层确定、决策影响极小无需系统分析
|
| 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 "✅ 检测到产品组合战略文档"
fi
if [ -f "docs/05-产品战略/资源分配方案.md" ]; then
echo "✅ 检测到资源分配方案文档"
fi
执行流程
步骤 1: 明确决策问题
询问方式：使用 AskUserQuestion 逐个询问
问题 1: 决策类型
使用 AskUserQuestion 询问：
请问您面临的决策类型是？
A) 自研 vs 外包决策
B) 自研 vs 收购决策
C) 产品投资决策
D) 市场进入决策
E) 业务转型决策
F) 合作伙伴选择
G) 其他（请手动输入）
问题 2: 决策背景
询问：
请简要描述决策背景
引导用户输入：
- 决策触发因素
- 面临的问题或机会
- 决策时间要求
- 决策影响范围
问题 3: 决策约束条件
询问：
决策面临的主要约束条件是？（可多选）
A) 资金预算限制
B) 时间紧迫性
C) 技术能力限制
D) 人才资源限制
E) 风险承受能力
F) 战略一致性要求
G) 其他（请手动输入）
步骤 2: 识别决策选项
根据决策类型，识别可选方案：
场景A: 自研 vs 外包决策
可选方案：
- 完全自研
- 部分外包
- 完全外包
- 混合模式（自研核心，外包非核心）
场景B: 自研 vs 收购决策
可选方案：
- 完全自研
- 收购成熟公司
- 投资参股
- 战略合作
- 专利授权
场景C: 产品投资决策
可选方案：
- 重大投资（全力以赴）
- 中等投资（稳健推进）
- 小额试探（快速验证）
- 暂不投资（观望等待）
步骤 3: 决策矩阵评估
对每个决策选项，进行多维度评估：
评估维度定义：
询问：
请选择决策评估维度
推荐维度：
- 财务维度：成本、收益、ROI
- 时间维度：上市时间、开发周期
- 技术维度：技术风险、技术可控性
- 战略维度：战略一致性、竞争优势
- 资源维度：人力需求、资金需求
- 风险维度：市场风险、技术风险、执行风险
逐项评估：
针对每个维度，使用 AskUserQuestion 询问每个选项的得分（1-10分）：
示例（自研 vs 外包）：
请为"完全自研"方案在"财务成本"维度打分（1-10分，分数越低成本越高）
A) 1-2分（成本极高）
B) 3-4分（成本较高）
C) 5-6分（成本适中）
D) 7-8分（成本较低）
E) 9-10分（成本极低）
依次评估所有选项、所有维度。
权重设定：
询问：
各评估维度的权重如何分配？
引导用户分配权重（总和100%）：
| 维度 | 权重 |
|---|
| 财务成本 | [X]% |
| 上市时间 | [X]% |
| 技术风险 | [X]% |
| 战略一致性 | [X]% |
| 长期竞争力 | [X]% |
| 合计 | 100% |
步骤 4: 决策树分析
针对复杂决策，构建决策树：
决策树构建：
询问关键决策节点：
决策的关键不确定性因素是什么？
示例：
- 市场需求是否达标？（概率：[X]%）
- 技术难题能否攻克？（概率：[X]%）
- 竞品是否会提前入场？（概率：[X]%）
情景分析：
针对每个不确定性因素，分析不同情景：
情景1：市场需求达标
- 概率：[X]%
- 收益：[X]万元
- 成本：[X]万元
- 净收益：[X]万元
情景2：市场需求未达标
- 概率：[X]%
- 收益：[X]万元
- 成本：[X]万元
- 净收益：[X]万元
期望收益：概率加权平均
步骤 5: 敏感性分析
测试关键假设变化对决策结果的影响：
敏感性测试：
询问：
哪些关键假设可能影响决策结果？
常见关键假设：
- 开发成本：预算[X]万元
- 开发时间：[X]个月
- 市场规模：[X]亿元
- 市场增长率：[X]%
- 竞品动态：[X]个月内入场
情景测试：
情景1：开发成本增加20%
- 对各选项的影响：[分析]
- 决策是否改变：[是/否]
情景2：市场规模下降30%
- 对各选项的影响：[分析]
- 决策是否改变：[是/否]
步骤 6: 生成战略决策建议
使用 Write 工具生成文档：
---
product: [产品/项目名称]
version: 1.0
created_at: [当前时间]
author: [用户]
skill: pm-decision
status: draft
---
# 战略决策建议报告
## 一、决策背景
### 决策问题
**核心问题**：[自研 vs 外包决策]
**决策背景**：
[描述决策背景，包括触发因素、面临的问题或机会]
**决策时间要求**：[X]周内做出决策
**决策影响范围**：[X]个部门，影响[X]人
---
### 决策约束条件
1. **资金预算限制**：预算上限[X]万元
2. **时间紧迫性**：需在[X]个月内上线
3. **技术能力限制**：[描述]
4. **人才资源限制**：现有团队[X]人
5. **风险承受能力**：[低/中/高]
---
## 二、决策选项
### 方案1：完全自研
**方案描述**：
组建[X]人团队，完全自主开发，预计[X]个月完成。
**优势**：
- 技术完全可控
- 知识产权自有
- 可深度定制
**劣势**：
- 成本高（[X]万元）
- 周期长（[X]个月）
- 技术风险高
---
### 方案2：部分外包
**方案描述**：
核心模块自研，非核心模块外包给[供应商名称]，预计[X]个月完成。
**优势**：
- 平衡成本与可控性
- 加快开发速度
- 降低技术风险
**劣势**：
- 沟通协调成本
- 依赖外部供应商
- 知识产权需明确
---
### 方案3：完全外包
**方案描述**：
整体外包给[供应商名称]，预计[X]个月完成，总价[X]万元。
**优势**：
- 成本可控
- 时间最短
- 风险转移
**劣势**：
- 技术不可控
- 后续迭代依赖供应商
- 知识产权风险
---
## 三、决策矩阵评估
### 评估维度与权重
| 维度 | 权重 | 说明 |
|------|------|------|
| 财务成本 | 25% | 开发成本、运维成本 |
| 上市时间 | 20% | 开发周期、上线时间 |
| 技术风险 | 20% | 技术难度、技术可控性 |
| 战略一致性 | 20% | 与公司战略契合度 |
| 长期竞争力 | 15% | 技术积累、竞争壁垒 |
| **合计** | 100% | - |
---
### 评分结果
| 维度 | 权重 | 完全自研 | 部分外包 | 完全外包 |
|------|------|---------|---------|---------|
| 财务成本 | 25% | 4分 | 6分 | 8分 |
| 上市时间 | 20% | 5分 | 7分 | 9分 |
| 技术风险 | 20% | 6分 | 7分 | 5分 |
| 战略一致性 | 20% | 9分 | 7分 | 4分 |
| 长期竞争力 | 15% | 9分 | 7分 | 3分 |
| **加权总分** | - | **6.4分** | **6.75分** | **5.95分** |
---
### 评估结论
**推荐方案**：部分外包（得分最高：6.75分）
**理由**：
1. 在财务成本、时间、风险之间取得平衡
2. 核心技术自主可控，保障战略一致性
3. 非核心模块外包，加快上市速度
---
## 四、决策树分析
### 决策树结构
决策节点
├─ 方案1：完全自研
│ ├─ 技术成功（概率70%）→ 收益：[X]万元
│ └─ 技术失败（概率30%）→ 损失：[X]万元
│ └─ 期望收益：[X]万元
│
├─ 方案2：部分外包
│ ├─ 执行成功（概率80%）→ 收益：[X]万元
│ └─ 执行失败（概率20%）→ 损失：[X]万元
│ └─ 期望收益：[X]万元
│
└─ 方案3：完全外包
├─ 质量达标（概率60%）→ 收益：[X]万元
└─ 质量不达标（概率40%）→ 损失：[X]万元
└─ 期望收益：[X]万元
---
### 期望收益对比
| 方案 | 成功概率 | 成功收益 | 失败概率 | 失败损失 | 期望收益 |
|------|---------|---------|---------|---------|---------|
| 完全自研 | 70% | [X]万 | 30% | [X]万 | [X]万 |
| 部分外包 | 80% | [X]万 | 20% | [X]万 | [X]万 |
| 完全外包 | 60% | [X]万 | 40% | [X]万 | [X]万 |
**结论**：部分外包期望收益最高
---
## 五、敏感性分析
### 关键假设
1. 开发成本：预算[X]万元
2. 开发时间：[X]个月
3. 市场规模：[X]亿元
4. 技术难度：中
---
### 情景测试
#### 情景1：开发成本增加20%
**影响分析**：
- 完全自研：成本增加[X]万，得分降低至[X]分
- 部分外包：成本增加[X]万，得分降低至[X]分
- 完全外包：成本固定，得分不变
**决策改变**：否，仍推荐部分外包
---
#### 情景2：市场规模下降30%
**影响分析**：
- 各方案收益下降30%
- ROI降低，但仍为正向
- 决策框架不变
**决策改变**：否，仍推荐部分外包
---
#### 情景3：技术难度升级为"高"
**影响分析**：
- 完全自研风险大幅增加
- 部分外包风险适度增加
- 完全外包风险较低
**决策改变**：可能倾向于完全外包，但需权衡知识产权风险
---
## 六、风险评估
### 风险1: 供应商选择不当
**影响**：项目延期或质量不达标
**概率**：中
**应对**：
1. 严格的供应商筛选流程
2. 分阶段验收机制
3. 备选供应商名单
---
### 风险2: 核心人员流失
**影响**：核心技术无法延续
**概率**：低
**应对**：
1. 关键知识文档化
2. 核心人员激励
3. 团队备份机制
---
### 风险3: 市场需求变化
**影响**：产品不再符合市场需求
**概率**：中
**应对**：
1. 敏捷开发，快速迭代
2. 定期市场调研
3. MVP快速验证
---
## 七、决策建议
### 最终推荐
**推荐方案**：部分外包
**核心理由**：
1. 决策矩阵得分最高（6.75分）
2. 期望收益最高（[X]万元）
3. 在成本、时间、风险、战略之间取得平衡
---
### 实施路径
**阶段1：供应商筛选（Week 1-2）**
- 发布需求文档
- 供应商报价与评估
- 最终选择
**阶段2：合同签订（Week 3）**
- 明确交付标准
- 分阶段付款
- 知识产权归属
**阶段3：开发执行（Week 4-12）**
- 每周进度检查
- 分阶段验收
- 风险监控
**阶段4：验收上线（Week 13-14）**
- 全面测试
- 问题修复
- 正式上线
---
### 成功标准
- 按时交付：[X]周内完成
- 质量达标：无P0级Bug
- 成本可控：不超预算10%
- 知识产权：核心模块知识产权归公司所有
---
## 八、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-risk - 制定风险管控方案
3. /pm-release - 制定上线执行方案
---
**项目状态**: 战略决策分析完成
**生成时间**: [当前时间]
**生成工具**: super-pm v2.0.0
Subagent 并行分析（v2.0 新增）
在决策矩阵评估完成后，可派发 subagent 并行进行深度分析：
Agent 1: 方案可行性调研
type: "general-purpose"
prompt: "基于决策选项，搜索各方案的实际案例、成功率和关键因素。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: 市场数据验证
type: "general-purpose"
prompt: "搜索行业数据验证决策假设，包括市场规模、竞争格局、增长率。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。"
V1 vs V2 对比
| 维度 | v1（串行） | v2（Subagent 并行） |
|---|
| 方案调研 | 主 agent 手动搜索 | Subagent 独立研究 |
| 市场验证 | 无系统验证 | Subagent 并行验证 |
| Token 占用 | 搜索结果占主上下文 | Subagent 独立处理 |
| 决策依据 | 用户主观判断 | 数据支撑的客观建议 |
注意事项
- 决策科学性：基于数据和事实，避免主观臆断
- 多维评估：综合考虑财务、战略、技术、风险等多维度
- 动态调整：根据环境变化及时调整决策
- 决策记录：记录决策过程和依据，便于复盘
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。
