name: 优先排序 description: 优先排序技术包括MoSCoW、Kano模型、加权评分和价值-努力矩阵。用于排序需求、功能、待办项和投资决策。 argument-hint: <items-or-context> [–mode moscow|kano|weighted|all] [–output yaml|markdown|both] [–dir <路径>] allowed-tools: Read, Write, Glob, Grep, Task, Skill, AskUserQuestion
优先排序
使用已验证的优先排序框架，系统性地排序和优先化需求、功能、待办项和计划。支持MoSCoW、Kano模型、加权评分和价值-努力分析。
什么是优先排序？
优先排序是确定项目相对重要性并排序以将资源集中在最关键事项上的过程。有效的优先排序平衡：
- 价值：对客户或业务的益处
- 努力：所需成本、时间和资源
- 风险：不确定性和潜在缺点
- 依赖关系：约束和顺序要求
优先排序技术
MoSCoW方法
用于时间框交付的分类优先排序：
| 类别 | 定义 | 指导 |
|---|---|---|
| 必须 | 不可协商，成功所必需 | 没有这些，交付会失败 |
| 应该 | 重要但不关键 | 有显著价值，存在变通方案 |
| 可以 | 资源允许时可取 | 锦上添花，增强体验 |
| 不会 | 本次明确排除 | 现在不做，可能以后做 |
何时使用：冲刺规划、发布范围界定、MVP定义、时间框项目
规则：
- 必须事项应占约60%容量（为未知留空间）
- 不会事项明确声明（不静默删除）
- 类别相对于时间框，非绝对
Kano模型
基于客户满意度的分类：
| 类别 | 如果存在 | 如果不存在 | 检测 |
|---|---|---|---|
| 基本（必须存在） | 满意度不增加 | 主要不满 | 客户假设这些存在 |
| 性能（线性） | 满意度成比例增加 | 不满成比例增加 | 客户明确请求 |
| 愉悦（兴奋） | 高满意度 | 无不满 | 客户不预期 |
| 无所谓 | 无影响 | 无影响 | 无反应 |
| 反向 | 不满 | 满意 | 细分偏好不存在 |
何时使用：产品功能优先排序、理解客户需求、与竞争对手区分
Kano问卷：
- 功能性：“如果此功能存在，您会感觉如何？”
- 功能障碍性：“如果此功能不存在，您会感觉如何？”
响应：喜欢、预期、中性、可容忍、不喜欢
加权评分矩阵
多标准定量比较：
步骤1：定义标准
| 标准 | 权重 | 描述 |
|---|---|---|
| 客户价值 | 40% | 对客户满意度的影响 |
| 战略契合 | 25% | 与目标对齐 |
| 努力 | 20% | 开发成本（反向） |
| 风险 | 15% | 不确定性/失败可能性（反向） |
步骤2：评分项目
| 项目 | 客户价值 (1-5) | 战略契合 (1-5) | 努力 (1-5) | 风险 (1-5) | 加权得分 |
|---|---|---|---|---|---|
| A | 5 | 4 | 3 | 4 | 4.15 |
| B | 3 | 5 | 4 | 3 | 3.75 |
步骤3：计算加权得分
得分 = Σ (权重 × 评分)
项目 A = (0.40×5) + (0.25×4) + (0.20×3) + (0.15×4) = 4.20
何时使用：复杂权衡、多利益相关者、可辩护决策
价值 vs 努力矩阵
2×2优先排序用于快速决策：
quadrantChart
title 价值 vs 努力
x-axis 低努力 --> 高努力
y-axis 低价值 --> 高价值
quadrant-1 大赌注（仔细规划）
quadrant-2 快速胜利（先做）
quadrant-3 填充（时间允许时做）
quadrant-4 金钱坑（避免）
| 象限 | 价值 | 努力 | 行动 |
|---|---|---|---|
| 快速胜利 | 高 | 低 | 先做 |
| 大赌注 | 高 | 高 | 仔细规划 |
| 填充 | 低 | 低 | 时间允许时做 |
| 金钱坑 | 低 | 高 | 避免或降级 |
何时使用：快速初始分诊、待办项梳理、利益相关者对齐
RICE评分
产品管理优先排序：
| 因素 | 定义 | 计算 |
|---|---|---|
| Reach 覆盖 | 受影响的用户/客户 | 每时间段数量 |
| Impact 影响 | 对每个用户的影响 | 0.25（最小）到3（巨大） |
| Confidence 信心 | 估计的确定性 | 0.5（低）到1（高） |
| Effort 努力 | 所需人月 | 数量 |
RICE 得分 = (覆盖 × 影响 × 信心) / 努力
何时使用：产品路线图优先排序、功能比较
WSJF（加权最短工作优先）
SAFe/Lean优先排序用于流程：
WSJF = 延迟成本 / 工作持续时间
延迟成本 = 用户/业务价值 + 时间关键性 + 风险减少
| 因素 | 评分 (1-20) | 描述 |
|---|---|---|
| 用户/业务价值 | 1-20 | 对用户或业务的益处 |
| 时间关键性 | 1-20 | 紧迫性、截止日期、衰减 |
| 风险减少 | 1-20 | 解决的风险/机会 |
| 工作持续时间 | 1-20 | 相对大小（反向） |
何时使用：连续流程环境、最大化价值交付
工作流
阶段1：准备
步骤1：收集待优先排序项目
## 优先排序会话
**日期：** [ISO日期]
**范围：** [正在优先排序的内容]
**利益相关者：** [涉及人员]
**约束：** [时间框、预算、容量]
### 项目
| ID | 描述 | 负责人 |
|----|-------------|-------|
| 1 | [项目1] | [姓名] |
| 2 | [项目2] | [姓名] |
步骤2：选择优先排序技术
| 情况 | 推荐技术 |
|---|---|
| 冲刺/发布规划 | MoSCoW |
| 产品功能决策 | Kano + RICE |
| 权衡决策 | 加权评分 |
| 快速分诊 | 价值 vs 努力 |
| 连续流程 | WSJF |
| 多标准 | 加权评分 |
阶段2：执行
步骤1：应用选定技术
遵循特定技术工作流（见上文）。
步骤2：验证结果
- 最高优先级是否与战略对齐？
- 依赖关系是否得到尊重？
- 团队是否有容量？
- 利益相关者是否对齐？
步骤3：记录理由
## 优先排序理由
### 最高优先级
1. **[项目A]** - 得分：X
- 理由：[为何这是最高优先级]
- 依赖关系：[依赖什么]
2. **[项目B]** - 得分：Y
- 理由：[为何这是第二]
- 依赖关系：[依赖什么]
### 推迟项目
- **[项目C]** - 原因：[为何推迟]
阶段3：沟通
步骤1：创建优先排序待办项
## 优先排序待办项
| 排名 | 项目 | 优先级/得分 | 负责人 | 目标 |
|------|------|----------------|-------|--------|
| 1 | [项目A] | 必须 / 4.5 | [姓名] | 冲刺1 |
| 2 | [项目B] | 必须 / 4.2 | [姓名] | 冲刺1 |
| 3 | [项目C] | 应该 / 3.8 | [姓名] | 冲刺2 |
步骤2：沟通决策
- 与利益相关者分享优先排序结果
- 解释关键决策理由
- 处理降级项目的问题
- 设定不包含事项的预期
输出格式
叙述总结
## 优先排序总结
**会话：** [范围/上下文]
**日期：** [ISO日期]
**技术：** [MoSCoW/Kano/加权评分等]
**协调员：** prioritization-analyst
### 结果概览
- **总项目数：** N
- **最高优先级：** [数量]
- **推迟：** [数量]
### 优先级分布
| 类别 | 数量 | % |
|----------|-------|---|
| 必须/快速胜利 | X | Y% |
| 应该/大赌注 | X | Y% |
| 可以/填充 | X | Y% |
| 不会/金钱坑 | X | Y% |
### 关键决策
1. **[最高项目]**：优先因为 [原因]
2. **[推迟项目]**：推迟因为 [原因]
### 下一步
1. 开始最高优先级项目工作
2. 在 [下次评审点] 重新优先排序
结构化数据 (YAML)
prioritization:
version: "1.0"
date: "2025-01-15"
scope: "Q1 功能待办项"
technique: "weighted_scoring"
facilitator: "prioritization-analyst"
criteria:
- name: "客户价值"
weight: 0.40
- name: "战略契合"
weight: 0.25
- name: "努力"
weight: 0.20
inverse: true
- name: "风险"
weight: 0.15
inverse: true
items:
- id: "FEAT-001"
name: "用户仪表板"
scores:
customer_value: 5
strategic_fit: 4
effort: 3
risk: 4
weighted_score: 4.20
priority: 1
rationale: "最高客户价值，可管理努力"
- id: "FEAT-002"
name: "API集成"
scores:
customer_value: 3
strategic_fit: 5
effort: 4
risk: 3
weighted_score: 3.75
priority: 2
rationale: "强战略对齐"
moscow_summary:
must: ["FEAT-001"]
should: ["FEAT-002", "FEAT-003"]
could: ["FEAT-004"]
wont: ["FEAT-005"]
Mermaid可视化
价值-努力矩阵：
quadrantChart
title 优先排序矩阵
x-axis 低努力 --> 高努力
y-axis 低价值 --> 高价值
quadrant-1 大赌注
quadrant-2 快速胜利
quadrant-3 填充
quadrant-4 金钱坑
"功能A": [0.2, 0.9]
"功能B": [0.3, 0.7]
"功能C": [0.7, 0.8]
"功能D": [0.8, 0.3]
"功能E": [0.2, 0.2]
MoSCoW分布：
pie title MoSCoW分布
"必须" : 3
"应该" : 4
"可以" : 5
"不会" : 2
何时使用每种技术
| 技术 | 最适合 | 团队规模 | 所需时间 |
|---|---|---|---|
| MoSCoW | 冲刺/发布规划 | 任意 | 30-60分钟 |
| Kano | 产品功能 | 产品团队 | 2-4小时 |
| 加权评分 | 复杂权衡 | 跨职能 | 1-2小时 |
| 价值 vs 努力 | 快速分诊 | 任意 | 15-30分钟 |
| RICE | 产品路线图 | 产品团队 | 1-2小时 |
| WSJF | 连续流程 | SAFe团队 | 30-60分钟 |
常见陷阱
| 陷阱 | 预防 |
|---|---|
| 所有都是“必须” | 强制执行类别限制（60%容量） |
| HiPPO（最高薪者意见） | 使用客观评分标准 |
| 忽视努力 | 始终考虑成本/努力维度 |
| 静态优先排序 | 定期重新优先排序，因上下文变化 |
| 过度复杂化 | 从简单开始，仅必要时添加复杂性 |
| 忽视依赖关系 | 最终化顺序前映射依赖关系 |
集成
上游
- 需求 - 待优先排序项目
- stakeholder-analysis - 利益相关者对价值输入
- swot-pestle-analysis - 战略上下文
下游
- 冲刺规划 - 排序待办项
- 路线图 - 优先排序计划
- decision-analysis - 详细选项评估
相关技能
decision-analysis- 复杂选项评估stakeholder-analysis- 利益相关者对优先级输入risk-analysis- 优先排序的风险维度capability-mapping- 能力投资优先排序
用户界面
当用户直接调用时，此技能按以下方式操作。
参数
<items-or-context>：待优先排序项目（内联列表、文件引用或上下文描述）--mode：优先排序方法（默认：moscow）moscow：必须/应该/可以/不会分类（约4K令牌）kano：客户满意度分类（约5K令牌）weighted：多标准加权评分（约6K令牌）all：所有三种方法比较（约12K令牌）
--output：输出格式（默认：both）yaml：结构化YAML供下游处理markdown：格式化Markdown表格both：两种格式
--dir：输出目录（默认：docs/analysis/）
执行工作流
- 解析参数 - 提取项目、模式和输出格式。如无项目提供，询问用户优先排序什么。
- 收集项目 - 从内联列表、文件引用或基于上下文探索收集。
- 基于模式执行：
- MoSCoW：分类为必须/应该/可以/不会，基于业务关键性、依赖关系、合规性和用户影响。
- Kano：按满意度影响分类（基本、性能、愉悦、无所谓、反向），考虑客户期望和竞争基线。
- 加权：定义带权重的标准，评分每个项目1-5，计算加权得分并排名。
- 所有：运行所有三种方法，比较一致性，突出冲突并综合最终优先级。
- 生成输出 - 生成YAML结构、Markdown表格（MoSCoW总结、加权评分矩阵）、Mermaid可视化（quadrantChart、饼图）和总结报告。
- 保存结果 - 保存到
docs/analysis/prioritization.yaml和/或docs/analysis/prioritization.md（或自定义--dir）。 - 建议后续 - 推荐对高优先级项目进行努力估计，对高风险项目进行风险分析，以及对齐进行能力映射。
版本历史
- v1.0.0 (2025-12-26)：初始发布