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기능 요청 목록을 테마, 전략적 정렬, 영향, 노력, 위험도 기준으로 분석하고 우선순위를 결정합니다. 고객 기능 요청 검토, 백로그 트리아지, 또는 우선순위 결정 시 사용합니다.
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基于 SOC 职业分类
통계적 유의성, 샘플 크기 검증, 신뢰 구간, 출시/연장/중단 권고를 포함한 A/B 테스트 결과 분석. 실험 결과를 평가하거나, 테스트가 유의성에 도달했는지 확인하거나, 분할 테스트 데이터를 해석하거나, 변형 출시 여부를 결정할 때 활용하세요.
사용자 참여 데이터에 대한 코호트 분석 수행 — 리텐션 곡선, 기능 도입 트렌드, 세그먼트 수준 인사이트. 코호트별 사용자 리텐션 분석, 시간에 따른 기능 도입 연구, 이탈 패턴 조사, 또는 참여 트렌드 식별 시 활용하세요.
자연어 설명으로 SQL 쿼리 생성. BigQuery, PostgreSQL, MySQL 등 다양한 방언 지원. 업로드된 다이어그램이나 문서에서 데이터베이스 스키마 읽기. SQL 작성, 데이터 보고서 구축, 데이터베이스 탐색, 또는 비즈니스 질문을 쿼리로 변환할 때 활용하세요.
회사 목표에 맞춰 팀 수준의 OKR을 브레인스토밍합니다 — 측정 가능한 핵심 결과를 포함한 정성적 목표. 분기별 OKR 설정, 팀 목표를 회사 전략에 정렬, 목표 초안 작성, 또는 효과적인 OKR 작성법을 학습할 때 사용하세요.
문제, 목표, 세그먼트, 가치 제안, 솔루션, 출시 계획을 포함하는 포괄적인 8개 섹션 템플릿으로 Product Requirements Document를 작성합니다. PRD 작성, 제품 요구사항 문서화, 기능 스펙 준비, 또는 기존 PRD 검토 시 사용하세요.
사용자 정의 컬럼, 제약 조건, 출력 형식(CSV, JSON, SQL, Python script)으로 테스트용 현실적인 더미 데이터셋을 생성합니다. 테스트 데이터 생성, 목(mock) 데이터셋 구성, 개발 및 데모용 샘플 데이터 생성 시 사용하세요.
| name | analyze-feature-requests |
| description | 기능 요청 목록을 테마, 전략적 정렬, 영향, 노력, 위험도 기준으로 분석하고 우선순위를 결정합니다. 고객 기능 요청 검토, 백로그 트리아지, 또는 우선순위 결정 시 사용합니다. |
제품 목표 대비 고객 기능 요청을 분류, 평가, 우선순위화합니다.
$ARGUMENTS에 대한 기능 요청을 분석합니다.
사용자가 파일(스프레드시트, CSV, 또는 기능 요청이 담긴 문서)을 제공하면 먼저 읽고 분석합니다. 데이터가 구조화된 형식이라면 요약 테이블 작성을 고려합니다.
고객이 솔루션을 설계하도록 허용하지 않습니다. **기능이 아닌 기회(문제)**를 우선시합니다. 기회 점수(Opportunity Score)(Dan Olsen)를 사용하여 고객이 보고한 문제를 평가합니다: 기회 점수 = 중요도 × (1 − 만족도), 0–1로 정규화. 전체 세부 내용과 템플릿은 prioritization-frameworks 스킬을 참고합니다.
사용자가 제품 목표를 설명하고 기능 요청을 제공합니다. 다음 단계를 거칩니다:
목표 파악: 우선순위 결정을 안내할 제품 목표와 원하는 결과를 확인합니다.
요청을 테마로 분류: 관련 요청을 그룹화하고 각 테마에 이름을 붙입니다.
전략적 정렬 평가: 각 테마가 명시된 목표와 얼마나 잘 맞는지 평가합니다.
상위 3개 기능 우선순위 결정 기준:
각 상위 기능에 대해 다음을 제공합니다:
단계별로 생각합니다. 마크다운으로 저장하거나 구조화된 출력 문서를 작성합니다.
