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当需要执行数据驱动决策闭环或将数据转化为可执行洞察时使用。DACE循环自动化，Define/Analyze由AI自动执行，Conclude由AI辅助人类决策，Execute由AI追踪执行效果。Analyze阶段融合洞察转化能力，将分析结果转化为故事化洞察、决策建议和决策边界标注。关键词：DACE循环、数据决策、决策闭环、数据驱动、决策框架、决策循环、数据分析闭环、用数据做决策、决策流程、怎么用数据推动行动、数据洞察、洞察转化、决策建议、故事化分析、数据故事、数据看不懂、把数据变成人话、数据说明了什么。
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SOC 職業分類に基づく
| name | decision-dace |
| description | 当需要执行数据驱动决策闭环或将数据转化为可执行洞察时使用。DACE循环自动化，Define/Analyze由AI自动执行，Conclude由AI辅助人类决策，Execute由AI追踪执行效果。Analyze阶段融合洞察转化能力，将分析结果转化为故事化洞察、决策建议和决策边界标注。关键词：DACE循环、数据决策、决策闭环、数据驱动、决策框架、决策循环、数据分析闭环、用数据做决策、决策流程、怎么用数据推动行动、数据洞察、洞察转化、决策建议、故事化分析、数据故事、数据看不懂、把数据变成人话、数据说明了什么。 |
| metadata | {"module":"产品度量运营","sub-module":"决策闭环","type":"pipeline","version":"2.0","domain_tags":["通用"],"trigger_examples":["帮我用DACE方法做一个数据决策","从数据到行动的完整闭环怎么做","数据分析了但没人执行怎么办","这些数据说明了什么，帮我解读一下","把分析结果变成能讲的故事","数据太干了，帮我转化成可执行的建议"],"interaction_mode":"ai_suggest_human_approve"} |
🤖→👤 AI建议人类审批
| 输入项 | 类型 | 必填 | 来源 | 说明 |
|---|---|---|---|---|
| OKR数据 | object | 是 | 用户提供 | 目标与关键结果、基线值与目标值 |
| KR进度 | object | 是 | output/pm-metrics-ops/analysis-anomaly/anomaly_report.json | 各KR当前进度与偏差分析 |
| 实验结果 | object | 是 | output/pm-metrics-ops/experiment-execution/experiment_result.json | A/B测试结果、异常检测数据 |
| 分析结果 | object | 是 | output/pm-metrics-ops/analysis-anomaly/anomaly_report.json | anomaly/funnel/retention报告 |
| 业务上下文 | object | ○ | 用户提供 | 产品阶段、团队目标 |
| 历史洞察库 | object[] | ○ | output/pm-metrics-ops/decision-dace/insight_library.json | 避免重复 |
┌────────────────────────────────────────────────────────┐
│ DACE循环 │
├────────────────────────────────────────────────────────┤
│ │
│ ┌─────────┐ │
│ │ Define │ 定义目标与成功指标 │
│ └────┬────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────┐ │
│ │ Analyze │ 洞察生成：数据→故事→决策建议 │
│ └────┬────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────┐ │
│ │Conclude │ 得出结论与决策建议 ◀──────┐ │
│ └────┬────┘ │ │
│ │ │ │
│ ▼ │ │
│ ┌─────────┐ │ │
│ │ Execute │ 执行策略并追踪效果 ───────────┘ │
│ └─────────┘ │ │ │
│ │ │ │ │
│ ▼ │ │ │
│ 返回Analyze ◀─────┘ │ │
│ │
└────────────────────────────────────────────────────────┘
自动建立OKR追踪体系：
define:
status: "automated"
trigger: "OKR更新或季度开始"
output:
current_cycle: "2024_Q1"
cycle_id: "dace_2024_Q1"
objectives:
- id: "obj_1"
text: "提升用户活跃度"
owner: "product_team"
key_results:
- id: "kr_1_1"
text: "DAU达到1200万"
metric: "dau"
baseline: 10500000
target: 12000000
current: 10800000
progress: 30
- id: "kr_1_2"
text: "D7留存率达到30%"
metric: "d7_retention"
baseline: 0.25
target: 0.30
current: 0.285
progress: 70
- id: "obj_2"
text: "提升商业化收入"
owner: "biz_team"
key_results:
- id: "kr_2_1"
text: "月收入达到5000万"
metric: "monthly_revenue"
baseline: 42000000
target: 50000000
current: 45500000
progress: 43.75
success_metrics:
primary: ["dau", "d7_retention", "monthly_revenue"]
supporting: ["dau_conversion", "arpu", "paying_users"]
guardrail: ["user_satisfaction", "app_crash_rate"]
故事化洞察转化、决策建议、决策边界、置信度评估
融合原 decision-insight 的洞察转化能力，将分析结果转化为故事化洞察。
自动收集和分析数据：
analyze:
status: "automated"
execution_mode: "continuous"
data_sources:
- type: "metrics"
name: "daily_metrics"
frequency: "hourly"
- type: "experiments"
name: "ab_test_results"
frequency: "on_completion"
- type: "events"
name: "product_events"
frequency: "realtime"
analyses_performed:
- type: "anomaly_detection"
findings:
- metric: "dau_conversion"
status: "warning"
change: -3.2%
reason: "注册流程改动影响"
- type: "experiment_summary"
findings:
- experiment: "简化注册实验"
result: "positive"
lift: +8.2%
- type: "funnel_analysis"
findings:
- funnel: "购买转化"
conversion: 7.2%
critical_drop: "step_1_to_2"
数据分析 → 业务叙事
转化原则：
| 数据语言 | 业务语言 |
|---|---|
| 转化率下降3.2% | "每100个访客中，减少3个完成注册" |
| p值=0.001 | "这个结论有99.9%的可信度" |
| 置信区间[2%,5%] | "我们确信提升在2%到5%之间" |
| D7留存28.5% | "一周后，约3成用户仍在使用" |
叙事模板：
narrative_template: |
## 洞察标题
### 背景
[产品/功能]在[时间范围]的表现如何？
### 发现
我们发现[核心数据变化]，这意味着[业务影响]。
### 影响
如果不干预，预计[时间后][影响程度]。
如果干预成功，预计[收益]。
### 建议
基于数据，我们建议[具体行动]。
生成多个可执行的决策选项：
action_options:
- option_id: "opt_001"
option_name: "全量发布新功能"
description: "将实验组的新注册流程全量发布"
expected_effect:
primary_metric: "+8.2% 注册转化率"
secondary_metrics:
- "注册用户数 +12%"
- "整体DAU +2%"
risk:
level: "low"
factors:
- "护栏指标全部安全"
- "效应稳定无新奇效应"
- "可快速回滚"
confidence:
level: "high"
basis:
- "统计显著（p=0.001）"
- "实验周期完整（14天）"
- "样本量充足（24830）"
resource_requirements:
engineering: "2人日（发布部署）"
qa: "1人日（回归测试）"
timeline:
ready_for_release: "2天后"
prerequisites:
- "技术评审通过"
- "监控告警配置完成"
- option_id: "opt_002"
option_name: "分批发布"
description: "先发布iOS，稳定后再发布Android"
expected_effect:
primary_metric: "+5.2% iOS注册转化率"
secondary_metrics:
- "Android效果待验证"
risk:
level: "medium"
factors:
- "Android效果不确定"
- "维护两套逻辑"
confidence:
level: "medium"
basis:
- "iOS统计显著"
- "Android效果不显著"
区分不同类型的决策：
decision_boundary:
type: "data_decision"
criteria:
- "统计显著（p < 0.01）"
- "实际意义显著（超过阈值）"
- "护栏指标安全"
- "无重大风险"
auto_execute_eligible: true
automation_level: "full"
human_oversight:
required: false
notification_only: true
decision_boundary:
type: "data_reference"
criteria:
- "数据支持某一选项"
- "但存在不确定性"
- "或涉及战略考量"
auto_execute_eligible: false
human_oversight:
required: true
decision_maker: "product_manager"
deadline: "3 business days"
insights_gathered:
- insight: "简化注册流程可提升新用户转化"
confidence: "high"
source: "ab_test"
- insight: "加购环节流失率偏高"
confidence: "medium"
source: "funnel_analysis"
- insight: "iOS留存表现优于Android"
confidence: "high"
source: "retention_analysis"
AI辅助人类决策
AI生成决策建议，人类做出最终决定：
conclude:
status: "human_decision"
human_participation: true
automated_analysis:
options_considered: 3
recommendations:
- priority: 1
action: "全量发布简化注册流程"
rationale: "实验数据显示转化提升8.2%，护栏指标安全"
expected_outcome: "新用户注册转化+8.2%"
risk_level: "low"
- priority: 2
action: "优化加购环节流程"
rationale: "漏斗分析显示加购是关键流失点"
expected_outcome: "整体转化提升潜力+15%"
risk_level: "medium"
- priority: 3
action: "针对Android做留存优化"
rationale: "Android留存低于iOS，需针对性优化"
expected_outcome: "Android D7留存+5%"
risk_level: "medium"
human_decision_required:
decision_type: "strategy_confirmation"
decision_maker: "product_director"
deadline: "2024-01-20"
context_provided:
- "实验完整分析报告"
- "风险评估"
- "资源配置需求"
- "时间规划"
追踪执行效果：
execute:
status: "tracking"
tracking_mode: "automated"
approved_actions:
- action_id: "act_001"
action: "全量发布简化注册流程"
approved_by: "product_director"
approved_at: "2024-01-18"
implementation:
planned_date: "2024-01-22"
rollout_plan: "100% traffic"
tracking:
metrics:
- name: "registration_completion_rate"
baseline: 0.35
target: 0.38
current: 0.381
status: "released"
release_date: "2024-01-22"
monitoring:
daily_check: true
alert_threshold: -0.02
results_tracked:
- action_id: "act_001"
days_since_release: 3
results:
metric: "registration_completion_rate"
baseline: 0.35
current: 0.378
change: +8.0%
status: "on_track"
guardrail_status:
- metric: "d7_retention"
baseline: 0.42
current: 0.419
change: -0.2%
status: "safe"
verdict: "功能表现符合预期，继续监控"
dace_status:
cycle_id: "dace_2024_Q1"
current_phase: "Execute"
phase_history:
- phase: "Define"
started: "2024-01-01"
completed: "2024-01-05"
output: "Q1 OKR体系"
- phase: "Analyze"
started: "2024-01-05"
completed: "2024-01-15"
output: "综合分析报告 + 故事化洞察"
- phase: "Conclude"
started: "2024-01-15"
completed: "2024-01-18"
output: "决策建议 + 审批"
- phase: "Execute"
started: "2024-01-18"
status: "in_progress"
output: "追踪结果"
insights:
total_insights: 12
actionable: 8
implemented: 3
pending: 5
action_taken:
total_actions: 3
completed: 1
in_progress: 1
pending: 1
results_tracked:
active_tracking: 2
target_achieved: 0
target_at_risk: 0
target_on_track: 2
| 触发条件 | DACE响应 |
|---|---|
| OKR更新 | 重新Define |
| 异常检测 | 优先Analyze，触发Conclude |
| 实验完成 | Analyze结果，触发Conclude |
| 决策执行 | 进入Execute追踪 |
| 周期结束 | 完成当前循环，准备下一周期 |
okr_tracking:
cycle: "quarterly"
current_cycle: "2024_Q1"
update_frequency:
progress: "daily"
review: "weekly"
recalibration: "monthly"
alert_rules:
- condition: "KR进度落后 > 20%"
severity: "high"
action: "触发Conclude"
- condition: "KR无法完成"
severity: "critical"
action: "升级 + OKR调整"
anomaly_insight:
type: "anomaly"
narrative: |
## 异常检测洞察
今日发现：注册转化率从35%下降到32%。
异常开始时间：今日9:00。
影响用户数：约1.5万。
最可能原因：v2.5.0版本中注册流程改动。
置信度：85%。
建议：立即检查新版本实现，准备回滚方案。
action_options:
- "立即回滚到上一版本"
- "紧急修复后发布热更新"
- "继续监控24小时"
decision_boundary:
type: "data_decision"
auto_execute_eligible: true
condition: "转化率继续下降超过5%"
funnel_insight:
type: "funnel_analysis"
narrative: |
## 购买转化漏斗洞察
漏斗整体转化率7.2%，较上周下降0.5个百分点。
最大流失点：从浏览到加购，流失84%用户。
流失主要集中在：价格敏感用户、Android端用户。
建议优化方向：价格展示策略、加购引导话术。
action_options:
- "优化价格展示（显示折扣、对比）"
- "增强加购引导（浮层、提示）"
- "针对流失用户做调研"
存储路径：output/pm-metrics-ops/decision-dace/
输出文件：dace_status.json、okr_tracking.json、action_log.json、dace_cycle_report.md、decision_insight.json、insight_library.json
输出Schema：
{
"type": "object",
"required": ["dace_status", "okr_tracking", "insight_id", "source", "narrative", "action_options"],
"properties": {
"dace_status": {"type": "object", "description": "DACE循环状态，包含当前阶段和进度"},
"okr_tracking": {"type": "object", "description": "OKR追踪数据，包含目标、关键结果和达成率"},
"action_log": {"type": "array", "description": "行动日志，包含已执行决策和待执行项"},
"cycle_report": {"type": "object", "description": "周期报告，包含分析结论和执行建议"},
"insight_id": {"type": "string", "description": "洞察唯一标识"},
"created_at": {"type": "string", "description": "创建时间"},
"source": {"type": "object", "description": "洞察来源，包含类型和置信度"},
"narrative": {"type": "string", "description": "故事化叙述，包含背景、发现、影响和建议"},
"action_options": {"type": "array", "description": "决策选项列表，包含预期效果、风险和置信度"},
"decision_boundary": {"type": "object", "description": "决策边界，包含类型和自动执行资格"},
"decision_maker": {"type": "string", "description": "决策人角色"},
"deadline": {"type": "string", "description": "决策截止时间"}
}
}
data_insight:
insight_id: "insight_20240115_001"
created_at: "2024-01-15T14:30:00Z"
source:
type: "experiment_result"
experiment_id: "exp_20240115_simplified_register"
confidence: "high"
narrative: |
## 简化注册流程实验洞察
### 背景
产品团队在2024年1月15日启动了简化注册流程实验，
将5步注册流程缩短为3步。
实验持续14天，共24830名用户参与。
### 发现
实验组（简化流程）的注册转化率达到38.1%，
相比对照组（标准流程）的35.2%提升了8.2个百分点。
这个结论有99.9%的可信度（p=0.001）。
更重要的是，这个提升是稳定的——
从实验第1天到第14天，效果没有衰减，
说明这不是用户的新奇效应，而是真实的体验改善。
### 影响
如果我们全量发布这个功能：
- 每月预计新增注册用户 **+12%**（约3.6万用户/月）
- 按照当前转化漏斗，预计带来 **+8%** 的DAU增长
### 风险
我们检查了所有护栏指标：
- 用户7日留存：42.0% → 41.8%（下降0.2%，可接受）
- DAU：保持稳定
- 崩溃率：无变化
所有护栏指标都在安全范围内。
### 建议
**建议全量发布简化注册流程。**
这是低风险高回报的改动，数据支持立即执行。
action_options:
- option: "全量发布简化注册流程"
option_id: "opt_001"
expected_effect:
primary: "注册转化率 +8.2%"
secondary: ["DAU +2%", "新用户 +12%"]
risk: "low"
confidence: "high"
- option: "分平台发布（先iOS）"
option_id: "opt_002"
expected_effect:
primary: "iOS转化 +5.2%"
secondary: ["Android待验证"]
risk: "medium"
confidence: "medium"
- option: "继续实验2周"
option_id: "opt_003"
expected_effect:
primary: "更多数据验证"
secondary: ["降低不确定性"]
risk: "low"
confidence: "low"
decision_boundary:
type: "data_decision"
description: |
数据明确支持"全量发布"选项：
- 统计显著（p=0.001）
- 实际意义显著（+8.2%）
- 护栏指标全部安全
- 无新奇效应
auto_execute_eligible: true
automation_conditions:
- condition: "技术团队确认可发布"
required: true
- condition: "监控告警已配置"
required: true
- condition: "回滚方案已准备"
required: true
override_conditions:
- condition: "业务策略变更"
action: "暂停自动执行，等待人工确认"
recommended_action:
action: "全量发布简化注册流程"
priority: "high"
reason: "数据支持充分，风险低，收益显著"
next_steps:
- step: 1
task: "技术评审"
owner: "engineering"
deadline: "2024-01-17"
- step: 2
task: "配置监控告警"
owner: "data_team"
deadline: "2024-01-18"
- step: 3
task: "发布部署"
owner: "engineering"
deadline: "2024-01-19"
- step: 4
task: "发布后监控"
owner: "data_team"
duration: "2 weeks"
output/pm-metrics-ops/decision-dace/
├── dace_status.json
├── okr_tracking.json
├── action_log.json
├── dace_cycle_report.md
├── decision_insight.json
└── insight_library.json
| 字段路径 | 类型 | 必填 | 说明 |
|---|---|---|---|
| dace_status | object | 是 | DACE循环状态 |
| dace_status.cycle_id | string | 是 | 循环ID |
| dace_status.current_phase | string | 是 | 当前阶段，枚举值：Define/Analyze/Conclude/Execute |
| dace_status.phase_history | array | 是 | 阶段历史 |
| okr_tracking | object | 是 | OKR追踪数据 |
| okr_tracking.objectives | array | 是 | 目标列表 |
| okr_tracking.objectives[].id | string | 是 | 目标ID |
| okr_tracking.objectives[].progress | number | 是 | 进度百分比 |
| okr_tracking.objectives[].status | string | 是 | 状态，枚举值：on_track/at_risk/behind |
| action_log | array | 是 | 行动日志 |
| action_log[].action_id | string | 是 | 行动ID |
| action_log[].action | string | 是 | 行动描述 |
| action_log[].status | string | 是 | 状态，枚举值：approved/in_progress/completed |
| data_insight | object | 否 | 数据洞察根对象（Analyze阶段产出） |
| data_insight.insight_id | string | 是 | 洞察唯一标识 |
| data_insight.created_at | string | 是 | 创建时间 |
| data_insight.source | object | 是 | 洞察来源 |
| data_insight.source.type | string | 是 | 来源类型，枚举值：experiment_result/anomaly/funnel_analysis/retention_analysis |
| data_insight.source.confidence | string | 是 | 来源置信度 |
| data_insight.narrative | string | 是 | 故事化叙述 |
| data_insight.action_options | array | 是 | 决策选项列表，至少2个 |
| data_insight.action_options[].option_id | string | 是 | 选项ID |
| data_insight.action_options[].expected_effect | object | 是 | 预期效果 |
| data_insight.action_options[].risk | string | 是 | 风险等级 |
| data_insight.action_options[].confidence | string | 是 | 置信度 |
| data_insight.decision_boundary | object | 是 | 决策边界 |
| data_insight.decision_boundary.type | string | 是 | 边界类型，枚举值：data_decision/data_reference/human_decision |
| data_insight.decision_boundary.auto_execute_eligible | boolean | 是 | 是否可自动执行 |
| data_insight.recommended_action | object | 是 | 推荐行动 |
| data_insight.recommended_action.action | string | 是 | 行动描述 |
| data_insight.recommended_action.priority | string | 是 | 优先级 |
当上游输入发生变更时，本Skill的响应策略：
| 上游变更 | 影响范围 | 响应策略 |
|---|---|---|
| OKR数据变更 | Define阶段目标定义 | 重新定义目标，更新KR基线和目标值 |
| KR进度变更 | Analyze阶段数据分析 | 更新偏差分析，重新评估Conclude选项 |
| 实验结果变更 | Analyze和Conclude阶段 | 更新实验数据，重新评估决策选项 |
| 分析结果更新 | 洞察叙述和决策选项 | 更新洞察叙述，重新评估决策选项 |
| 业务上下文变更 | 行动建议和优先级 | 重新评估行动建议，更新优先级 |
| 历史洞察库更新 | 重复洞察检测 | 执行去重检查，合并相似洞察 |
当DACE状态/洞察自身变更时，对下游的通知机制：
| 状态/洞察变更类型 | 通知范围 | 通知方式 |
|---|---|---|
| Conclude阶段决策完成 | decision-culture | 标记决策完成，触发报告更新 |
| Execute阶段执行效果 | decision-culture | 标记执行效果，触发文化报告更新 |
| KR进度落后>20% | decision-culture | 标记进度风险，触发周报风险标注 |
| data_decision类型洞察 | decision-culture | 标记可自动执行，触发报告更新 |
| data_reference类型洞察 | decision-culture | 标记需人类确认，触发报告更新 |
| 洞察合并/置信度提升 | decision-culture | 标记洞察更新，触发报告更新 |
| 情况 | 处理方式 |
|---|---|
| KR进度落后>20% | 触发Conclude，生成决策建议 |
| KR无法完成 | 升级+OKR调整建议 |
| 实验结果统计显著 | 自动进入Conclude阶段 |
| 护栏指标被突破 | 暂停Execute，回退至Analyze |
| 洞察置信度≥0.8 + 护栏指标无下降 | 标记auto_execute_eligible，通知执行 |
| 洞察置信度≥0.8 + 护栏指标存在不确定性 | 标记data_reference，需人类确认 |
| 洞察置信度0.5-0.8 | 标记data_reference，需人类确认 |
| 洞察置信度<0.5 | 标记human_decision，人类主导 |
| 洞察涉及战略考量（影响≥3个OKR） | 标记human_decision，人类主导 |
| ≥3个独立洞察指向同一结论 | 合并洞察，置信度提升0.15 |
| 2个洞察指向同一结论 | 合并洞察，置信度提升0.1 |
| 洞察涉及收入影响≥10% | 强制标记human_decision |
| 缺失范围 | 降级方案 | 输出影响 |
|---|---|---|
| OKR追踪缺失 | 用户提供当前指标数据 → 执行DACE分析 | Define阶段目标定义基于用户描述 |
| 异常检测缺失 | 跳过Analyze阶段的异常触发，基于用户提供的指标数据执行 | 分析维度受限，可能遗漏未关注异常 |
| OKR追踪 + 异常检测均缺失 | 用户提供当前指标数据 → 执行DACE分析 | 输出基于用户数据的DACE分析，Define和Analyze标注"待补充" |
| 分析结果缺失 | 用户提供数据发现 → 转化为洞察 | 洞察基于用户描述，可能缺乏深度归因 |
| 实验结果缺失 | 跳过实验相关洞察转化 | 实验洞察维度缺失 |
| 分析结果 + 实验结果均缺失 | 用户提供数据发现 → 转化为洞察 | 输出基于用户描述的洞察，归因和决策边界标注"待补充" |
当上游文件缺失时，需用户提供以下信息以支撑降级生成：
| Phase | 执行频率 | 触发方式 |
|---|---|---|
| Define | 季度/OKR变更 | 自动 |
| Analyze | 持续 | 定时+事件 |
| Conclude | 按需 | 分析完成 |
| Execute | 持续 | 决策批准 |
当需要评估获客渠道或优化获客漏斗时使用。用户获取指挥官，调度 acquisition-analysis（获客分析一体化），实现从渠道评估到漏斗优化的闭环。关键词：用户获取、获客渠道、漏斗优化、渠道评估、获客策略、acquisition-analysis、拉新、获客。
当需要识别和工程化Aha Moment时使用。Aha Moment自动工程化Pipeline，分析留存数据和行为数据，自动识别Aha Moment候选，测量到达率，识别最短路径，输出Onboarding优化建议。关键词：Aha Moment、激活时刻、用户激活、到达率、Onboarding优化、什么时候觉得好用、体验核心价值、爽点在哪。
当需要优化用户Onboarding流程时使用。Onboarding自动优化Pipeline，分析Onboarding数据和用户分群，自动生成个性化引导策略，设计A/B测试方案。关键词：Onboarding、新用户引导、引导优化、个性化引导、用户激活、新手引导、上手快、引导太长。
当需要识别Aha Moment或设计Onboarding流程时使用。用户激活指挥官，调度activation-aha/onboarding。关键词：用户激活、Aha Moment、Onboarding、新用户引导、新手引导、激活率。
当需要管理Sprint周期或追踪敏捷执行时使用。敏捷执行指挥官，调度 agile-sprint-planning、agile-daily-sync、agile-review 子Skill执行。agile-review 已合并 retrospective-auto 的自动回顾能力。关键词：敏捷执行、Sprint规划、每日站会、Sprint评审、敏捷管理、Sprint复盘、迭代复盘、敏捷开发、复盘报告、自动回顾。
当需要自动化Sprint评审和复盘报告时使用。Sprint评审与复盘报告一体化，Step 1完成Sprint评审（产出清单整理、Demo准备清单、反馈收集分类、数据收集、问题识别、改进建议生成），Step 2生成完整复盘报告（Sprint目标达成分析、交付质量评估、团队速率趋势、改进行动项、下一Sprint建议），Step 3完成上线复盘（效果复盘、工程质量复盘、过程复盘、改进行动项生成）。关键词：Sprint Review、Sprint Retro、迭代评审、迭代回顾、敏捷复盘、评审会、复盘报告、Sprint复盘、改进行动项、做得怎么样、上线复盘、发布复盘、效果评估、持续改进。