| name | prioritization-advisor |
| description | 根据产品阶段、团队环境和数据条件推荐优先级方法。适用于 RICE、ICE、value-effort 等方法选择场景。 |
| type | interactive |
| best_for | ["选择优先级框架","减少 backlog 排序争论","给团队匹配合适的打分方法"] |
| scenarios | ["我们有很多需求,但不知道该怎么排优先级","帮我在 RICE 和 value-effort 之间做选择"] |
Purpose / 用途
根据上下文推荐最适合的优先级方法,而不是默认套一个流行框架。
Key Concepts / 核心概念
- RICE:适合有一定数据基础
- ICE:适合快速轻量判断
- Value-Effort:适合快速做取舍
- Weighted Scoring:适合多方对齐
Occam Rule / 奥卡姆剃刀规则
优先级讨论里,如果两个框架或两套排序逻辑都能支持当前决策,优先选:
默认不要在信息稀疏时引入过度精细的打分系统。
Application / 用法
最多问 4 个短问题:
- 产品处在什么阶段
- 团队和利益相关方环境如何
- 当前主要卡在哪类优先级问题
- 数据基础如何
输出结构:
## Prioritization Recommendation
### Recommended Framework
[推荐框架]
### Why It Fits
- [原因]
### When Not To Use It
- [限制]
### How To Implement
1. [步骤]
### Fallback Option
[备选框架]
Examples / 示例
好:
- “你们数据有限、利益相关方多、需要快速可视化取舍,因此更适合 value-effort 而不是 RICE。”
差:
Common Pitfalls / 常见误区
- 数据不足却推荐复杂框架
- 把战略取舍和 backlog 排序混在一起
- 只报框架名,不说落地方法
- 为了显得严谨而上复杂模型,但团队根本不会长期使用
References / 关联项
../workshop-facilitation/SKILL.md