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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。
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基于 SOC 职业分类
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。
当需要自动检测和归因指标异常时使用。自动化数据分析引擎，AI自动执行7×24小时运行，负责指标健康检查、异常检测、自动归因和洞察推送。当发现指标异常时输出完整的异常报告。关键词：异常检测、数据分析、自动归因、指标监控、异常报告、指标异常、数据异常、异常告警、数据出问题了、指标突然掉了、数据波动。
| name | acquisition-orchestrator |
| description | 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。 |
| metadata | {"module":"产品增长与运营","sub-module":"获客","type":"orchestrator","version":"7.0","domain_tags":["电商","社交","教育","通用"],"trigger_examples":["评估一下获客渠道","优化一下获客漏斗","怎么拉新用户","获客成本太高了"]} |
让正确的用户找到产品
用户获取不是流量游戏，而是匹配游戏。目标不是更多用户，而是更多正确用户——那些能从产品中获得价值、同时为产品创造价值的用户。
本编排器当前 Pipeline 仅包含 1 个子 Skill（acquisition-analysis），属于合并简化后的退化编排器。保留本编排器的理由：
若未来该子模块需要扩展为多阶段 Pipeline，本编排器可直接增加阶段，无需修改上层编排器的调用方式。
编排协议遵循 orchestrator-protocol.md 统一标准。
pipeline: acquisition-orchestrator
version: 7.0
post_pipeline:
- action: stage-summary
output: output/phase-reports/pm-growth/acquisition-orchestrator.md
stages:
- id: phase-1
name: "渠道评估与漏斗优化"
depends_on: []
skills: [acquisition-analysis]
gate:
condition: "渠道评估完成且漏斗优化方案已生成"
fail_action: "补充缺失渠道数据或延长分析周期"
Skill: acquisition-analysis
输入:
channel_data: 用户提供（19种获客渠道数据）
historical_performance: 用户提供（历史渠道表现）
channel_config_cost: 用户提供（渠道配置和成本）
historical_optimization: 用户提供（可选，历史优化实验数据）
输出: output/pm-growth/acquisition-analysis/
验证: 渠道评估覆盖规模、转化率、ROI、质量4个维度；渠道分级标准明确（主力/测试/观察）；ROI计算考虑用户LTV而非单次收入；评估覆盖19种获客渠道类型；漏斗阶段定义完整（曝光→激活/付费）；流失原因区分认知/信任/行动/价值4类障碍；优化方案附带预期提升和实施难度评估；A/B测试设计包含决策规则和终止条件
模式: 🤖→👤
遵循 orchestrator-protocol.md 阶段总结协议。
| 参数 | 值 |
|---|---|
| 子Skill输出路径 | output/pm-growth/ |
| 总结输出路径 | output/phase-reports/pm-growth/acquisition-orchestrator.md |
下游衔接: primary: activation-orchestrator（获客优化完成，提升新用户转化） alternatives: - target: growth-orchestrator reason: 获客不是当前瓶颈，回退到增长诊断重新评估 condition: 获客渠道ROI低于行业基准或优化效果不达预期时 - target: experiment-orchestrator reason: 获客策略需A/B测试验证 condition: 获客方案涉及渠道策略变更需量化验证时 special_cases: []
| 卡口 | 条件 | 未通过处理 |
|---|---|---|
| 获客分析完成 | acquisition-analysis输出文件已生成且非空 | 补充缺失渠道数据或延长分析周期 |
| 阶段总结已生成 | output/phase-reports/pm-growth/acquisition-orchestrator.md 已生成且6项结构均非空 | 补充缺失结构项后重新生成 |
| 决策点 | 触发条件 | 决策内容 |
|---|---|---|
| 渠道策略确认 | 渠道评估完成，需调整资源分配 | 确认主力渠道、测试渠道和观察渠道的划分及预算分配 |
| 异常类型 | 处理策略 |
|---|---|
| 渠道数据严重缺失（>50%渠道无数据） | 暂停渠道评估，要求用户补充核心渠道数据后再继续 |
| 漏斗优化A/B测试样本不足 | 延长测试周期至样本达标，或放宽显著性要求至90%置信度 |
| 子Skill输出校验未通过 | 回退至当前阶段重新执行，最多重试1次；仍失败则标记异常并上报人类 |
| 上下游数据格式不兼容 | 按下游子Skill输入Schema做字段映射和默认值填充，记录映射关系 |
| 阶段总结生成失败 | 基于已完成的子Skill输出生成部分总结，缺失项标注"数据缺失"，不阻塞编排完成 |