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需要给功能/计划清单排优先级时…

对一组候选功能或计划运行多个适用的优先级框架（RICE、ICE、MoSCoW、加权评分、Kano），产出跨框架排名对比与执行建议。

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GDI C 49/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 85/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 60/100 ×0.15

适用场景

需要给功能/计划清单排优先级时，用多框架通用

解决思路

  1. 先做适用性过滤：按可用输入判断每个框架是否运行，并说明哪些被排除及原因。RICE 需要定量的 reach/impact/effort 估算（或用户接受估算脚手架）；ICE 始终适用（粗估即可）；MoSCoW 用于二元承诺或范围界定决策；加权评分用于多利益相关方或多准则；Kano 需要客户研究输入（有门槛）。至少 ICE 总会运行，不要在多框架适用时缩减为单一框架。
  2. 汇总输入：列出用户提供的候选条目（每条至少名称+一句话描述）和决策背景（如 Q3 路线图候选、MVP 范围裁剪、下个 sprint 的假设筛选）。对缺失或假设的输入明确标注，例如“未提供 Reach；假设：除非另有说明，否则为大范围”。
  3. 运行 RICE 并输出评分表：列 Item、Reach（用户/季度）、Impact（0.25-3，用 Intercom 量表：0.25 极小、0.5 低、1 中、2 高、3 巨大）、Confidence（%）、Effort（capacity-weeks）、RICE Score、Notes。公式 Score = (Reach * Impact * Confidence) / Effort。Effort 单位要按执行团队真实周产能来定，并在输出中说明换算；例如 40 小时工程周适合有编制的团队，对每周只有 5 小时的独立维护者则不适用，否则所有小项都会四舍五入成“不到一周”，Effort 维度就失去区分度。
  4. 运行 ICE 并输出评分表：列 Item、Impact（1-10）、Confidence（1-10）、Ease（1-10）、ICE Score、Notes。公式 Score = Impact * Confidence * Ease。适合快速筛选 30+ 想法，不要用于重大资本承诺。
  5. 运行 MoSCoW 并输出表：列 Item、Bucket（Must/Should/Could/Won't）、Rationale、Risk if dropped。Must=发布/承诺必需；Should=重要但非关键；Could=时间预算允许则做；Won't（本次）=明确排除。
  6. 运行加权评分并输出表：列 Item、各准则（权重）、Total Weighted Score。公式 Score = Sum over criteria (Weight_i * Score_i)。若用户未提供准则，默认用业务价值、客户价值、投入、风险、战略契合，各 20% 等权，并明确标注“这些起始权重是等权的，请按组织实际重视程度调整”，绝不静默套用权重。
  7. 运行 Kano 并输出表：列 Item、Category（Must-Have/Performance/Delighter/Reverse/Indifferent/Ambiguous）、Response distribution（surveyed 运行填分布；否则填 `not available (inferred)`）、Evidence tier and claim strength、Customer evidence、Implication。Must-Have=缺失导致不满、存在被视为理所当然；Performance=线性越多越好；Delighter=有则惊喜、无则不满；Reverse=存在反而不满（罕见）；Indifferent=无所谓。
  8. Kano 证据分层：Surveyed 层=按功能成对询问功能性与非功能性正式 Kano 问题，正常分类并标注 Kano (surveyed)；Inferred 层=访谈主题、问卷均值、工单模式或分析数据等汇总研究，分类并标注 Kano (inferred)，说明每个非显然分类由什么信号驱动，并把 Delighter 或 Must-Have 判定当作待确认假设而非结论。不要因证据是推断而非调查就拒绝运行；只有完全没有客户研究时才拒绝。
  9. Kano 分层看方法，充分性看样本，两者独立：正式 Kano 工具只问少数人仍属 surveyed，但不算测量。n<100 仅作方向性，n<30 不足以做细分结论，而 Kano 分类是逐功能声明。按方法标注层级，再单独说明样本支持什么：低于阈值时把分类报告为 directional，不要用“directly measured”“validated”或按类别的受访者百分比拆分。
  10. Kano 达标数量是必要非充分：达到 n 只消除一个拒绝理由，不等于可写 validated。充分性还看每个功能的有效配对回答（跳过非功能性一半的受访者不计入该功能）、招募对象是否代表决策适用人群、工具质量。招募偏差无论样本多大都妨碍泛化；若无法说明受访者为何代表路线图服务的用户，任何 n 都不要写 validated。
  11. Kano 推断层没有分布，不得编造：访谈主题、支持模式和分析数据不产生每个 Kano 类别的受访者计数，该列写 `not available (inferred)`，改为携带定性信号及其来源基数。编造分布比缺失更糟，会让推断判定看起来像调查结果。
  12. Kano 不定义“明显领先”的数字阈值，这是刻意的：适合五项消费级 backlog 的阈值不适合两项企业级 backlog，自造内部截断线等同于编造样本量。报告分布让读者看到差距；若看分布无法判断哪个类别领先，就归为 Ambiguous 并说明什么能解决它。
  13. Kano 信号强度：即使样本干净也可能失败。代表性 400 份回答在 Must-Have、Performance、Delighter 间近乎均分，满足上述所有条件仍无答案。报告每个功能的分布而非仅获胜类别；若无类别明显领先，标为 Ambiguous 并说明如何解决。不稳定的相对多数不是路线图输入，任何样本量下都不该用 validated。
  14. 输出每个已评分框架的排名：按分数排序或按桶分组。对评分框架突出前 5 和后 5 及其差距。当 backlog 不超过 10 项时，前 5 和后 5 会重叠或耗尽列表，此时按排名顺序展示所有条目，并描述清晰层级之间的差距，而不是强行五五分。
  15. 产出跨框架对比表：列 Item、各框架排名位置（如 RICE rank、ICE rank、MoSCoW bucket）、Agreement（Strong/Divergent）。对每个 Divergent 条目解释驱动因素：分歧通常意味着某个评分维度承载了大部分权重（例如 ICE 把条目 B 排第 8 是因为 Ease 很低，而 RICE 排第 2 是因为 Reach 巨大）——这就是发现。
  16. 写 3-5 句执行摘要与建议：优先哪些、推迟哪些、最重要的分歧对团队决策意味着什么。若在不同框架或假设下建议发生实质变化，要标注出来。
  17. 做敏感性分析：如果 Confidence 错了会怎样？如果 Effort 翻倍会怎样？展示 2-3 个排名顺序改变的案例，聚焦切分线附近的条目。
  18. 给出排序建议：资助哪些顶部条目、推迟或放弃哪些底部条目、什么额外数据会改变建议。推荐 NEXT STEP，而不只是排名。
  19. 说明局限与偏差：这些框架没有测量什么？可能在哪里误导？它们系统性偏向哪些条目类型？
  20. 遵守拒绝协议：0 或 1 个候选条目时说明“优先级排序至少需要 3 个条目才有意义，更少就直接决定”；未说明决策背景时要求补充（sprint 范围？季度范围？假设筛选？不同背景影响适用框架）；要求 RICE 但缺数值输入时，提供三个选项——(a) 提供每项粗略数字，(b) 产出估算脚手架（结构化工作表，展示如何估算每项的 reach/impact/confidence/effort），(c) 改用 ICE（粗粒度 1-10 判断，不需定量输入）；ICE 本身绝不因缺数据被拒绝，它是始终适用的粗粒度兜底。
  21. 处理错误框架坚持：用户坚持对早期假设筛选用 RICE 时，说明 RICE 假设可测量的 impact 和 effort，此阶段没有，分数会是猜测，ICE 或 MoSCoW 更诚实，问是否仍用 RICE 或切换；用户要求单利益相关方准则的加权评分时，说明加权评分用于多利益相关方权衡，若只有一方准则适用，RICE 或 ICE 更简单，问是否继续或切换。
  22. Kano 无客户研究时拒绝：说明 Kano 类别只有靠客户研究才站得住，否则是在猜某功能是 Must-Have 还是 Delighter，违背初衷；本次运行已排除 Kano，其他适用框架已在上方运行。要解锁 Kano，请提供客户问卷或访谈数据（技能：`discover-interview-synthesis` 或 `measure-survey-analysis`）。若环境中这两个技能都不可用，不要只留空指针，用平实语言说明该研究——即逐功能询问用户若该功能存在会怎么感觉、若不存在会怎么感觉。对小规模运行能买到什么要诚实，不要给出暗示超出其实际价值的数字。层级由收集方式决定，可声明什么由多少人回答单独决定；小型正式工具仍是 surveyed 运行，仍不是测量。把层级和声明强度作为两个独立陈述报告。
  23. 按模板输出：使用 `references/TEMPLATE.md` 组织结构，参考 `references/EXAMPLE.md` 的完整多框架示例。
  24. 定稿前过质量清单：至少 3 个候选条目和明确决策背景；适用性过滤摘要说明哪些框架运行、哪些排除及理由；所有适用框架都运行（多个适用时不缩减为一个）；每个分数都可追溯到提供的输入或已标注假设（无静默编造）；跨框架对比对每个分歧条目说明驱动维度；加权评分（若运行）大声标注权重是一种选择；无客户研究时 Kano 被排除并解释；若 Kano 以 surveyed 运行，每条目带证据层级和声明强度，并报告逐功能分布而非仅获胜类别；若 Kano 以 inferred 运行，分布列写 `not available (inferred)` 而非编造分布，每条目说明驱动它的定性信号及多少来源支持；若 Kano 运行，分布无明确领先者的功能记为 Ambiguous 并说明如何解决，而非分配弱相对多数；执行摘要给出建议和下一步，而不只是排名。

适用边界 · 注意事项