name: 待完成工作分析 description: “由克莱顿·克里斯滕森提出的待完成工作（JTBD）框架。通过客户雇佣产品来完成什么’工作’的视角分析需求。涵盖功能、情感和社会工作。用于理解客户的潜在动机或将功能重新定义为成果。” allowed-tools: Read, Write, Glob, Grep, Task
待完成工作（JTBD）分析
待完成工作是一个用于理解客户为什么“雇佣”产品来帮助他们在特定情况下取得进展的框架。
何时使用此技能
关键词： 待完成工作，JTBD，客户工作，功能工作，情感工作，社会工作，工作声明，成果驱动创新，克莱顿·克里斯滕森，雇佣产品，客户进展
在以下情况使用此技能：
- 理解功能请求背后的潜在动机
- 将需求从功能重新定义为客户成果
- 发现竞争对手未解决的未满足需求
- 基于重要性与满意度优先排序功能
- 采访客户关于他们的挣扎和期望进展
- 分析客户为什么转向或离开竞争对手
核心概念
JTBD 框架
客户不买产品。
客户雇佣产品来完成工作。
经典示例： 人们不买 1/4" 钻头，而是雇佣它来打一个 1/4" 的孔。但更深入：他们雇佣它来挂一幅画，这让他们感觉像在家一样。
工作维度
| 维度 | 描述 | 示例 |
|---|---|---|
| 功能 | 要完成的实际任务 | “在墙上挂一幅画” |
| 情感 | 个人想要的感觉 | “为装饰的家感到自豪” |
| 社会 | 他们希望如何被感知 | “被视为有良好品味” |
工作声明格式
当 [情境]，我想要 [动机]，以便我可以 [期望成果]。
示例：
job_statements:
- context: "当我开始一个新项目时"
motivation: "我想要快速找到合格的自由职业者"
outcome: "这样我就可以在不花几周招聘的情况下完成工作"
- context: "当我为客人烹饪晚餐时"
motivation: "我想要一个令人印象深刻但不复杂的食谱"
outcome: "这样我就可以享受夜晚而无需压力"
- context: "当我的航班延误时"
motivation: "我想要手机上的实时更新"
outcome: "这样我就可以计划我的转机并通知等待的人"
JTBD 采访技术
切换采访
理解客户为什么切换到您的产品：
switch_interview_flow:
1. 第一次思考：
"您什么时候第一次开始觉得需要 [解决方案]？"
2. 被动寻找：
"您最初对此做了什么？"
3. 主动寻找：
"您什么时候开始积极寻找替代方案？"
4. 决定：
"什么让您最终选择了 [产品]？"
5. 使用：
"您开始使用后发生了什么？"
6. 满意度：
"效果如何？还有什么令人沮丧的？"
推/拉力
推力（远离当前情况）
├── 当前解决方案的问题
├── 挫折和痛点
└── 触发事件
拉力（向新解决方案）
├── 对新方式的吸引力
├── 希望的成果
└── 感知的改进
惯性（保持当前行为）
├── 习惯和熟悉感
├── 切换成本
└── "足够好"的心态
焦虑（关于新解决方案）
├── 它真的会有效吗？
├── 学习曲线
└── 选择错误的风险
要发生改变： 推力 + 拉力 > 惯性 + 焦虑
映射工作到需求
工作映射结构
将主要工作分解为阶段：
job_map:
main_job: "为我的家人准备健康餐"
stages:
1_define:
name: "定义要做什么"
sub_jobs:
- "决定饮食限制"
- "考虑冰箱里有什么"
- "找到合适的食谱"
2_prepare:
name: "准备食材"
sub_jobs:
- "收集所有食材"
- "准备蔬菜和蛋白质"
- "测量数量"
3_execute:
name: "烹饪餐点"
sub_jobs:
- "遵循食谱步骤"
- "计时多个菜肴"
- "调整调味"
4_complete:
name: "上菜和清理"
sub_jobs:
- "美观地装盘"
- "边做边清理"
- "妥善储存剩菜"
从工作到功能
translation_pattern:
job: "快速找到合适的食谱"
requirements:
functional:
- "按食材搜索食谱"
- "按饮食限制筛选"
- "按准备时间排序"
emotional:
- "显示信心评分"
- "展示成功照片"
- "提供初学者友好选项"
social:
- "启用社交媒体分享"
- "显示朋友做了什么"
- "社区评分和评论"
成果驱动创新（ODI）
成果声明
比工作声明更精确：
[方向] + [度量] + [控制对象] + [上下文]
示例：
outcome_statements:
- "最小化找到相关食谱所需的时间"
- "增加原料在库存中的可能性"
- "减少烹饪后清理所需的努力"
- "最小化烧焦或过度烹饪的风险"
重要性与满意度矩阵
高重要性
│
过度服务 │ 服务不足
（不投资） │ （机会！）
│
──────────────────────────────────────────────
│
适度服务 │ 适度服务
（低价值区域） │ （维持）
│
低重要性
│
低满意度 ───────── 高满意度
机会分数 = 重要性 + (重要性 - 满意度)
与需求收集集成
JTBD 增强采访问题
添加到利益相关者采访中：
jtbd_questions:
context:
- "您通常什么时候需要 [活动]？"
- "什么触发您开始这个过程？"
motivation:
- "您最终想要实现什么？"
- "为什么这对您很重要？"
current_solution:
- "您今天如何处理这个问题？"
- "当前方法有什么令人沮丧的？"
desired_progress:
- "在理想世界中，这会如何工作？"
- "成功会是什么样子？"
emotional:
- "当这出问题时您感觉如何？"
- "如果这毫不费力，您会感觉如何？"
social:
- "还有谁受到您这样做的影响？"
- "其他人如何感知这个活动？"
从需求合成 JTBD
# 需求收集后，通过 JTBD 视角分析
/requirements-elicitation:discover "库存管理"
# 然后应用 JTBD 框架
# 加载此技能并分析：
# 1. 用户雇佣此系统做什么工作？
# 2. 功能/情感/社会维度是什么？
# 3. 哪些工作服务不足？
输出格式
JTBD 分析报告
jtbd_analysis:
domain: "库存管理"
date: "2025-12-26"
main_job:
statement: "保持正确产品库存而不积压"
context: "作为一名负责产品可用性的零售经理"
job_dimensions:
functional:
- "准确预测需求"
- "在正确时间重新订购"
- "跟踪库存水平"
emotional:
- "对库存决策感到自信"
- "避免缺货压力"
- "为高效运营感到自豪"
social:
- "被领导视为有能力的"
- "维持客户满意度"
- "展示数据驱动的决策"
job_map:
- stage: "监控库存水平"
jobs: [...]
opportunities: [...]
opportunity_scores:
- job: "预测季节性需求"
importance: 9
satisfaction: 4
score: 14 # 高机会
- job: "生成重新订购报告"
importance: 6
satisfaction: 7
score: 5 # 低优先级
相关命令
/interview- 进行 JTBD 风格采访/simulate- 模拟利益相关者以进行 JTBD 探索/discover- 完整需求收集工作流/prioritize- 使用 JTBD 机会分数进行优先排序
参考文献
详细指导：
外部：
- 克莱顿·克里斯滕森的《与运气竞争》
- 鲍勃·莫斯塔的《需求侧销售 101》
- JTBD.info
版本历史
- v1.0.0 (2025-12-26)：初始发布 - JTBD 分析技能
最后更新： 2025-12-26