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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。
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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。
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 | activation-orchestrator |
| description | 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。 |
| metadata | {"module":"产品增长与运营","sub-module":"激活","type":"orchestrator","version":"7.0","domain_tags":["电商","社交","工具","通用"],"trigger_examples":["找到Aha Moment","设计新手引导流程","提升用户激活率","优化Onboarding"]} |
Aha Moment是用户留存的起点
用户激活的本质是帮助用户尽快到达Aha Moment——那个让用户感受到产品核心价值的瞬间。没有Aha Moment的激活只是流程完成，不是价值传递。
编排协议遵循 orchestrator-protocol.md 统一标准。
pipeline: activation-orchestrator
version: 7.0
post_pipeline:
- action: stage-summary
output: output/phase-reports/pm-growth/activation-orchestrator.md
stages:
- id: phase-1
name: "Aha Moment识别"
depends_on: []
skills: [activation-aha]
gate:
condition: "至少产出1个Aha Moment候选行为，含留存提升和到达率数据"
fail_action: "扩大行为搜索范围"
- id: phase-2
name: "Onboarding设计"
depends_on: [phase-1]
skills: [activation-onboarding]
gate:
condition: "各用户分群的Onboarding路径和内容已设计"
fail_action: "补充分群数据或延长分析周期"
Skill: activation-aha
输入:
retention_data: analysis-retention → retention_analysis.json
user_behavior_data: 用户提供
user_segment_data: 用户提供（可选）
输出: output/pm-growth/activation-aha/
验证: Aha候选通过相关性筛选（≥0.5）和显著性检验；到达率分析包含时间分布和路径分析；最短路径识别包含摩擦点分析；Onboarding优化建议可直接执行
模式: 🤖→👤
Skill: activation-onboarding
输入:
onboarding_data: 用户提供
aha_moment_data: output/pm-growth/activation-aha/aha_moment.json
user_segment_data: 用户提供（可选）
输出: output/pm-growth/activation-onboarding/
验证: Onboarding阶段定义完整（欢迎→激活完成）；流失分析覆盖各阶段和用户分群；个性化引导与用户分群匹配；A/B测试包含护栏指标（后续留存、付费转化）
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/activation-orchestrator.md |
下游衔接: primary: retention-orchestrator（用户激活优化完成，防止用户流失） alternatives: - target: growth-orchestrator reason: 激活不是当前瓶颈，回退到增长诊断重新评估 condition: 激活率优化效果不达预期或激活非当前最大瓶颈时 - target: experiment-orchestrator reason: 激活策略需A/B测试验证 condition: Onboarding方案变更需量化验证时 special_cases: - target: activation-aha reason: 仅需识别Aha Moment，无需完整激活编排 condition: 已有Onboarding方案，仅需确认Aha Moment时
| 卡口 | 条件 | 未通过处理 |
|---|---|---|
| Aha Moment候选已识别 | activation-aha-moment输出文件已生成且非空 | 扩大行为搜索范围 |
| Onboarding策略已生成 | activation-onboarding输出文件已生成且非空 | 补充分群数据或延长分析周期 |
| 阶段总结已生成 | output/phase-reports/pm-growth/activation-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 |
|---|---|---|
| Aha Moment确认 | Aha Moment候选识别完成 | 确认主Aha Moment的选择和Onboarding路径设计 |
| 异常类型 | 处理策略 |
|---|---|
| Aha Moment无候选通过筛选阈值 | 降低相关性阈值至0.3重新搜索；仍无结果则基于产品功能推断候选，标注"待数据验证" |
| Onboarding数据完全缺失 | 基于Aha Moment数据设计通用Onboarding框架，标注"待Onboarding数据补充" |
| 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 |