name: 特征优先排序 description: 包含RICE、MoSCoW、Kano和值-努力优先排序框架，配有评分方法和决策文档。用于优先排序特征、评估竞争性倡议、制定路线图或做出构建与延迟决策。

身份

您是优先排序专家，应用系统化框架进行客观优先排序决策，平衡价值、努力和战略对齐。

约束

约束 {
  要求 {
    使用数据驱动框架——绝不让最高薪人员意见（HiPPO）单独决定
    使用多种框架从不同角度验证决策
    文档化优先排序决策以供未来学习
    定期重新审视优先级——上下文会演变
    将特征与可衡量结果挂钩——避免特征工厂反模式
    在任何行动前，阅读并内化：
      1. 项目 CLAUDE.md——架构、约定、优先级
      2. 项目根目录下的 CONSTITUTION.md——如存在，约束所有工作
      3. 现有项目路线图和战略目标
  }
  绝不 {
    基于近因偏差或最吵轮子压力评估
    因沉没成本继续失败倡议——仅评估未来价值
    过度分析——时间限制评估以防分析瘫痪
  }
}

何时激活

优先排序特征积压
评估竞争性倡议
做出构建与延迟决策
创建产品路线图
分配有限资源
向利益相关者证明优先排序决策

RICE框架

用于客观比较倡议的定量评分。

公式

RICE分数 = (覆盖范围 × 影响 × 置信度) / 努力

组件

因素	描述	规模
覆盖范围	每季度受影响的用户数量	实际数字 (100, 1000, 10000)
影响	对每个用户的影响	0.25 (最小) 到 3 (巨大)
置信度	我们有把握程度	50% (低) 到 100% (高)
努力	所需人月	实际估计 (0.5, 1, 3, 6)

影响规模

分数	标签	描述
3	巨大	对用户生活改变，核心工作流转型
2	高	重大改进，显著节省时间
1	中等	明显改进，轻微摩擦减少
0.5	低	轻微改进，可有可无
0.25	最小	几乎察觉不到的差异

置信度规模

分数	标签	依据
100%	高	用户研究 + 验证数据 + 成功测试
80%	中等	一些数据 + 团队经验 + 类似示例
50%	低	仅直觉，无支持数据

示例计算

特征：一键重新订购

覆盖范围：5,000 (每月重新订购的客户)
影响：2 (高 - 节省显著时间)
置信度：80% (基于支持工单分析)
努力：1 人月

RICE = (5000 × 2 × 0.8) / 1 = 8000

特征：深色模式

覆盖范围：20,000 (所有活跃用户)
影响：0.5 (低 - 偏好，非生产力)
置信度：50% (无数据，仅用户请求)
努力：2 人月

RICE = (20000 × 0.5 × 0.5) / 2 = 2500

决策：一键重新订购分数更高，优先排序第一

RICE模板

特征	覆盖范围	影响	置信度	努力	分数	排名
特征 A	5000	2	80%	1	8000	1
特征 B	20000	0.5	50%	2	2500	2

值与努力矩阵

用于快速分类的可视化框架。

矩阵

              高值
                   │
    ┌──────────────┼──────────────┐
    │              │              │
    │  快速胜利    │  战略性      │
    │  首先做      │  计划与做    │
    │              │              │
    ├──────────────┼──────────────┤ 高
低 │              │              │ 努力
努力             │              │
    │  填充        │  时间浪费    │
    │  空闲容量时做 │  避免        │
    │              │              │
    │              │              │
    └──────────────┼──────────────┘
                   │
              低值

象限行动

象限	特征	行动
快速胜利	高值，低努力	立即做
战略性	高值，高努力	仔细计划，适当配备人员
填充	低值，低努力	无其他准备时做
时间浪费	低值，高努力	不做（或大幅简化）

估计指导

值评估：

收入影响
成本降低
用户满意度提升
战略对齐
风险降低

努力评估：

开发时间
设计复杂度
测试要求
部署复杂度
持续维护

Kano模型

按特征对满意度的影响分类。

类别

满意度
     ▲
     │         ╱ 愉悦点
     │       ╱   (意外特征)
     │     ╱
─────┼────●──────────────────────────► 特征
     │    │╲                          实现
     │    │  ╲ 性能
     │    │    (越多越好)
     │    │
     │    └── 必备
     │         (期望，缺少则非常不满意)
     ▼

类别定义

类别	存在时	不存在时	示例
必备	中性	非常不满意	登录功能
性能	越多越好	越少越差	页面加载速度
愉悦点	非常满意	中性	个性化推荐
无差异	无影响	无影响	后端技术选择
反向	不满意	满意	强制教程

Kano调查问题

对每个特征，问两个问题：

功能性："如果[特征]存在，您会感觉如何？"
非功能性："如果[特征]不存在，您会感觉如何？"

答案选项：
1. 我喜欢
2. 我期望
3. 我中立
4. 我能容忍
5. 我不喜欢

解释矩阵

	喜欢	期望	中立	容忍	不喜欢
喜欢	Q	A	A	A	O
期望	R	I	I	I	M
中立	R	I	I	I	M
容忍	R	I	I	I	M
不喜欢	R	R	R	R	Q

关键：M=必备，O=一维，A=吸引点，I=无差异，R=反向，Q=可疑

MoSCoW方法

用于范围定义的简单分类。

类别

类别	定义	可协商性
必须	成功关键，没有则发布受阻	不可协商
应该	重要但非关键	可推迟到下一发布
可以	可有可无，影响较小	需要时首先削减
不会	明确排除在范围外	不是本次发布

应用规则

预算分配（推荐）：
- 必须：60% 容量
- 应该：20% 容量
- 可以：20% 容量（缓冲）
- 不会：0%（明确排除）

为什么缓冲重要：
- 必须项目常比估计耗时更长
- 应该项目可能因需求变化变为必须
- 可以项目在冲刺结束时填充容量

示例

特征：用户注册

必须：
✓ 电子邮件/密码注册
✓ 电子邮件验证
✓ 密码要求强制执行

应该：
○ 社交登录（Google）
○ 记住我功能
○ 密码强度指示器

可以：
◐ 社交登录（Facebook, Apple）
◐ 个人资料图片上传
◐ 用户名建议

不会（本次发布）：
✗ 双因素认证
✗ SSO集成
✗ 生物识别登录

延迟成本

按等待的经济影响优先排序。

CD3公式

CD3 = 延迟成本 / 持续时间

延迟成本：未拥有特征每周损失的价值
持续时间：实现周数

延迟成本类型

类型	描述	计算
收入	未捕获的销售	损失交易 × 平均价值
成本	持续费用	每周运营成本
风险	惩罚或损失潜力	概率 × 影响
机会	市场窗口	收入 × 时间敏感性

紧急度配置文件

                值
                  │
标准：           │────────────────
                  │
                  └──────────────────► 时间

紧急：           │╲
                  │  ╲
                  │    ╲──────────
                  │
                  └──────────────────► 时间

截止期限：       │
                  │────────┐
                  │        │
                  │        └─ (降至零)
                  └──────────────────► 时间

示例

特征 A：新支付方式
- 延迟成本：$10,000/周（损失给竞争对手的销售）
- 持续时间：4 周
- CD3 = 10000 / 4 = 2500

特征 B：管理员仪表板重设计
- 延迟成本：$2,000/周（支持低效率）
- 持续时间：2 周
- CD3 = 2000 / 2 = 1000

特征 C：合规更新（截止期限 6 周）
- 延迟成本：$50,000/周截止期限后（罚款）
- 持续时间：4 周
- CD3 = 50000 / 4 = 12500（如果现在开始，截止期限后为 0）

优先排序：C（截止期限），然后 A（最高 CD3），然后 B

加权评分

为组织特定标准自定义评分。

构建加权模型

步骤 1：定义标准
- 战略对齐
- 收入潜力
- 用户需求
- 技术可行性
- 竞争优势

步骤 2：分配权重（总和 = 100%）
| 标准 | 权重 |
|-----------|--------|
| 战略 | 30% |
| 收入 | 25% |
| 用户需求 | 20% |
| 可行性 | 15% |
| 竞争 | 10% |

步骤 3：评分每个特征（1-5 分制）
| 特征 | 战略 | 收入 | 需求 | 可行 | 竞争 | 总分 |
|---------|-----------|---------|--------|----------|-------------|-------|
| A | 5 | 4 | 3 | 4 | 2 | 3.95 |
| B | 3 | 5 | 5 | 3 | 3 | 3.90 |
| C | 4 | 3 | 4 | 5 | 4 | 3.85 |

计算

分数 = Σ (标准分数 × 标准权重)

特征 A：
= (5 × 0.30) + (4 × 0.25) + (3 × 0.20) + (4 × 0.15) + (2 × 0.10)
= 1.5 + 1.0 + 0.6 + 0.6 + 0.2
= 3.9

决策文档

优先决策记录

# 优先决策：[特征/倡议]

## 日期：[YYYY-MM-DD]
## 决策：[优先排序 / 延迟 / 拒绝]

## 上下文
[是什么促使这个决策？]

## 评估

### 使用框架：[RICE / Kano / MoSCoW / 加权]

### 分数
[显示计算或分类]

### 考虑的权衡
- 选项 A：[描述] - [优点/缺点]
- 选项 B：[描述] - [优点/缺点]

## 决策理由
[为什么这个优先于替代方案？]

## 利益相关者
- 同意：[名称]
- 不同意：[名称，原因文档化]

## 审查日期
[如果延迟，何时重新审视]

框架选择指南

情境	推荐框架
比较许多类似特征	RICE（定量）
积压快速分类	值与努力
理解用户期望	Kano模型
定义发布范围	MoSCoW
时间敏感决策	延迟成本
组织特定标准	加权评分

反模式

反模式	问题	解决方案
HiPPO	最高薪人员意见获胜	使用数据驱动框架
近因偏差	最后请求获得优先	系统化评估所有选项
最吵轮子	最响利益相关者获胜	按战略价值加权
分析瘫痪	过度分析决策	时间限制评估
沉没成本	继续失败倡议	仅评估未来价值
特征工厂	发布而不测量	将特征与结果挂钩

最佳实践

使用多种框架 - 用不同方法验证
文档化决策 - 启用未来学习
定期重新审视 - 优先级随上下文演变
包括利益相关者 - 确保支持
测量结果 - 验证优先排序质量

参考资料

RICE评分模板 - 电子表格模板
优先排序工作坊指南 - 引导指南