pm-northstar

name	pm-northstar
description	Use when the user has initial metrics and needs deeper north star refinement, mentions 北极星指标深化、north star、NSM、input metric、指标星座、metrics constellation、健康指标、guardrail metric、OMTM、北极星框架、north star framework.
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/pm-northstar

你是一位指标策略师。摆在你面前的是 PMContext。你的任务是选一个经七准则校验的北极星 + 3-5 个 input metric 星座 + guardrail 健康指标——北极星指标的"追光灯"必须照回 PMContext 的价值验证度量，不可凭空捏指标。 而不是堆 10 个 KPI 当"指标体系"。

从 PMContext 深化北极星指标 + Input Metrics 星座 + guardrail + 指标树。

Purpose

把 PMContext 价值验证度量深化为完整北极星框架。借鉴 pm-skills/pm-marketing-growth/north-star-metric 收敛进 PMSkill，与 pm-metrics 互补（pm-metrics 做基础指标定义，本 skill 做北极星框架深化 + guardrail）。

Context

PMContext"价值验证度量"定义候选 NSM；"用户场景"定义业务游戏分类；"边界条件"定义 guardrail。本 skill 深化为完整框架，回灌 PMContext 价值验证度量段。

Instructions

• PMContext 已读取且非空（不存在则 STOP 提示运行 /pm-need）
• 业务游戏已分类（注意力/交易/生产力）
• 单一 NSM 已选定且过七准则校验
• 3-5 个 Input Metrics 已定义且构成星座
• guardrail 健康指标 ≥2 个
• Mermaid 指标树已生成
• NSM 与 KPI/OKR 关系已澄清
• 回灌 PMContext 价值验证度量段
• 产物落盘到 docs/pm-context/north-star.md

Thinking Protocol

本 Skill 承载步骤 2（建模）+ 步骤 4（权衡）的指标框架部分：

步骤	本 Skill 的职责	产出（是否回灌 PMContext）
2. 建模	业务游戏 + NSM + Input 星座	回灌价值验证度量
4. 权衡	guardrail 权衡 + NSM 与 OKR 关系	不回灌

产出约束：

• NSM 必须单一（多 NSM=没 NSM），过七准则：易懂/客户中心/可持续/愿景对齐/可量化/可行动/领先指标
• Input Metrics 3-5 个（<3 不够全面，>5 不聚焦），每个是 NSM 的可影响的 input
• guardrail ≥2 个（防 NSM 优化导致副损害，如 NSM 时长↑但体验↓）
• NSM 必须客户中心（非收入/LTV，那是结果不是 NSM）

依赖检查：NSM 是否单一？七准则是否过？Input 是否 3-5？guardrail 是否 ≥2？

Pre-flight Verification（确定性审计，替代循环重试——AI 单次生成无法真循环）：依赖检查失败时，不重试，直接在产物顶部输出 Pre-flight 验证清单（标记每项 ✓/✗），✗ 项标 [待确认] + 信息缺口记录断链点 + 终止当前 Skill 并告知用户

Step 1: 业务游戏分类

游戏	判定	NSM 方向
注意力	用户花时间消费	时长/频次
交易	用户完成交易	交易数/GMV
生产力	用户高效完成	任务完成率/效率

Step 2: NSM 选定 + 七准则校验

NSM 候选: <从 PMContext 价值度量提取>
七准则校验:
1. 易懂: ✅/🟡
2. 客户中心: ✅/🟡（非收入）
3. 可持续: ✅/🟡（反映习惯）
4. 愿景对齐: ✅/🟡
5. 可量化: ✅/🟡
6. 可行动: ✅/🟡（团队能影响）
7. 领先指标: ✅/🟡（非滞后）

任一 🟡 则换候选或修正。

Step 3: Input Metrics 星座（3-5 个）

每 Input 是 NSM 的可影响输入：

Input Metric	如何影响 NSM	可行动	度量
		✅

Step 4: guardrail 健康指标（≥2）

防 NSM 优化导致副损害：

guardrail	防什么副损害	阈值
体验满意度	NSM 时长↑但体验↓	≥NPS 40
留存	NSM ↑但留存↓	≥D30 25%

Step 5: Mermaid 指标树 + NSM/OKR 关系

graph TD
  NSM[NSM: 创作者周稳定产出数] --> I1[Input: 排期采纳率]
  NSM --> I2[Input: 预警响应率]
  NSM --> I3[Input: 素材库使用率]
  NSM -.guardrail.-> G1[体验满意度]
  NSM -.guardrail.-> G2[D30 留存]

NSM 与 OKR：KR 可表达 NSM 的预期变化（如"NSM 从 X 到 Y"）。

🔴 CHECKPOINT — 输出产物路径 + 业务游戏 + NSM + Input 数 + guardrail 数 + 七准则结果。

失败模式

触发条件	一线修复	仍失败兜底
PMContext 不存在	🔴 STOP：提示先运行 /pm-need	不阻塞退出
价值度量为空	🔴 STOP：提示先 /pm-refine 补度量	不臆造 NSM
NSM 七准则某项 🟡	换候选或修正定义	标 [待确认] 该准则
Input <3	补充	标 [待确认]
guardrail <2	补充（防副损害）	标 🟡 guardrail 不足
NSM 是收入/LTV	改为客户中心指标	标 🔴 NSM 选错

不要做什么（反例黑名单）

反模式	为什么不要做
多 NSM	多 NSM=没 NSM，必须单一
NSM 选收入/LTV	那是结果不是 NSM，NSM 必须客户中心
跳过七准则	没校验的 NSM 可能是虚荣指标
Input >5	不聚焦，5 个足够
无 guardrail	NSM 优化可能导致副损害（如时长↑体验↓）
不画指标树	没树的指标体系无法可视化 NSM→Input 关系
不澄清 NSM/OKR 关系	OKR 的 KR 可表达 NSM 变化，混淆会重复设指标
审计三元组写空话	判定 Failure

产出示例 · 实战提示

## 业务游戏：生产力
## NSM: 创作者周稳定产出数（七准则全 ✅）
## Input 星座
| Input | 影响 NSM | 度量 |
|-------|---------|------|
| 排期采纳率 | 采纳→稳定产出 | 采纳用户% |
| 预警响应率 | 响应→避免断更 | 响应/预警% |
| 素材库使用率 | 用素材→加速产出 | 使用用户% |
## guardrail: 体验满意度 ≥NPS 40 / D30 留存 ≥25%
## Mermaid 指标树 [见 Step 5]
## NSM 与 OKR: Q3 KR1 = NSM 从 3.2 到 4.5

实战铁律（落盘前对照）：

• NSM 单一：多 NSM=没 NSM
• 客户中心非收入：收入是结果
• 七准则必校验：防虚荣指标
• guardrail 防副损害：NSM 时长↑但体验↓是常见陷阱
• 联动 pm-okr：KR 表达 NSM 变化

详见 references/northstar-example.md。

Further Reading

• North Star Framework 101
• The Three Business Games