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requirement-evallisted

评估「这个需求值不值得做」,按 KANO 定位 + RICE 打分自动出一份评估初稿和建议。 触发词:这个需求值得做吗、要不要做这个、评估一下这个需求、值不值得做、需求评估、requirement-eval、帮我判断这个需求优先级。 产出是初稿建议,不是最终决策。产品级信息(覆盖端/数据现状/知识库)读产品上下文,与 prd-writing 共享、不重复访谈。
Timi-Fish/chinese-pm-skills · ★ 0 · Web & Frontend · score 70
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# Requirement Evaluation Skill PM 抛来一个需求,问「值得做吗 / 优先级多高」,本 skill 按步骤分析,产出一份 **评估初稿 + 明确建议(做 / 不做 / 补充信息再定)**。 ## 铁律(先声明,避免糊弄) 1. **先暴露假设**:Reach/Effort 没有真实数据支撑的,**必须写明是估的**,并把 Confidence 压低, 不许用假数字装出高信心。 2. **产出是初稿不是拍板**:结论用「建议」措辞,末尾列出「需核实的数据」。 3. **信息不足先问**:需求描述、目标用户、涉及端缺失时先问,别猜着算。 4. **数据现状决定 Confidence 上限**:product.md「数据现状」写了无真实行为数据的, Reach 靠估 → Confidence ≤50%,并提示"埋点补齐后重估"。 ## 第 0 步:读产品上下文 按 prd-writing skill 目录下的 `PRODUCT-CONTEXT.md` 协议定位 `product.md`,取覆盖端、 产品知识库、数据现状。不存在 → 按协议做首次访谈并落盘(**之后 prd-writing / tracking-plan 直接复用,不再重问**);有知识库的,评估现状/竞品前先去查。 **未安装 prd-writing(找不到该协议文件)时单独可用**:跳过协议,直接问涉及端、有无真实 行为数据两项,本次会话内用,不落盘。 ## 第 1 步:收集本需求信息(缺就问) - 需求一句话描述 - 来源(用户反馈 / 评审意见 / 竞品 / 数据 / 内部想法)——影响可信度 - 目标用户 & 使用场景 - 涉及端(在 product.md 覆盖端范围内勾选) - 是否有大致工作量预估 ## 第 2 步:KANO 定位(这是哪类需求) 判断落在哪一类,并说明理由: - **基础型**(必备,缺了掉信任)→ 倾向于做,属底线 - **期望型**(越好越满意)→ 看竞争态势和 RICE 分 - **兴奋型**(惊喜、差异化)→ 结合战略,可能值得为它赌一把 - **无差异型**(有没有无所谓)→ 倾向不做 - **反向型**(做了招人烦)→ 建议砍掉 定位时结合产品定位(product.md 一句话定位):同一个功能在工具型产品是基础型, 在内容型产品可能是无差异型——别脱离产品谈 KANO。 ## 第 3 步:RICE 打分(能排序) 逐项给值 + 依据,算 `(Reach × Impact × Confidence) ÷ Effort`: | 因子 | 取值 | 依据/假设 | |------|------|-----------| | Reach | ? | 从哪估的,有没有真实数 | | Impact | 3/2/1/0.5/0.25 | 为什么这档 | | Confidence | %-数 | 数据支撑程度(受 product.md 数据现状约束) | | Effort | ?人月 | 谁的估计 | ## 第 4 步:综合建议 把 KANO 定位和 RICE 分放一起给结论: - **明确建议**:值得做 / 暂不做 / 补数据再定 / 拆小做一部分 - **理由**:一句话说清为什么 - **建议排期**:进哪个版本 / 放需求池观察 - **需核实的数据**:列出���确认的假设(尤其 Reach 和 Effort) ## 第 5 步:输出为需求池可用的一行 最后给一行能直