product-manager-toolkit

产品经理工具包

现代产品管理必备的工具和框架，覆盖从发现到交付的全过程。

从已安装技能的根目录解析脚本路径，并在任务输出目录中运行。创建示例会写入 sample_features.csv，且现在会拒绝覆盖已有文件。RICE 规模对应的是示例性的人月数（XS=1，S=3，M=5，L=8，XL=13）；应根据实际情况进行校准，不要将序数规模视为已测量的工作量。覆盖人数必须采用相同的时间范围，重叠的受众不得重复计入合并用户数。路线图是贪心式的产能规划草案，不会进行依赖关系调度。访谈分析采用英文关键词/正则表达式启发式方法，并非经过验证的 NLP：请核查否定表达、发言者归属，以及从经授权的访谈记录中提取的每条引文。请限制访谈记录和结果的访问范围，并在分享前进行脱敏。

快速开始

功能优先级排序

python scripts/rice_prioritizer.py sample  # Create sample CSV
python scripts/rice_prioritizer.py sample_features.csv --capacity 15

访谈分析

python scripts/customer_interview_analyzer.py interview_transcript.txt

创建 PRD

1. 从 references/prd_templates.md 中选择模板
2. 根据发现阶段的工作填写各个部分
3. 与利益相关者一起审阅
4. 在 PM 工具中进行版本控制

核心工作流

功能优先级排序流程

1. 收集功能请求

   • 客户反馈
   • 销售请求
   • 技术债务
   • 战略举措

2. 使用 RICE 评分

   # Create CSV with: name,reach,impact,confidence,effort
   python scripts/rice_prioritizer.py features.csv
   

   • 覆盖人数：每季度受影响的用户数
   • 影响程度：巨大/高/中/低/极小
   • 信心度：高/中/低
   • 工作量：xl/l/m/s/xs（人月）

3. 分析项目组合

   • 审视快速见效项目与重大投入项目
   • 检查工作量分布
   • 对照战略进行验证

4. 生成路线图

   • 季度产能规划
   • 依赖关系映射（手动进行；脚本未实现此功能）
   • 与利益相关者达成共识

客户发现流程

1. 开展访谈

   • 采用半结构化形式
   • 聚焦问题，而非解决方案
   • 获得许可后录音

2. 分析洞察

   python scripts/customer_interview_analyzer.py transcript.txt
   

   提取内容：

   • 附带严重程度的问题痛点
   • 附带优先级的功能请求
   • 待完成的任务
   • 情绪分析
   • 关键主题和引文

3. 综合研究结果

   • 将相似的问题痛点归类
   • 识别不同访谈中的模式
   • 将其映射到机会领域

4. 验证解决方案

   • 创建解决方案假设
   • 使用原型进行测试
   • 衡量实际行为与预期行为

PRD 制定流程

1. 选择模板

   • 标准 PRD：复杂功能（6-8 周）
   • 单页 PRD：简单功能（2-4 周）
   • 功能简报：探索阶段（1 周）
   • 敏捷 Epic：基于 Sprint 交付

2. 组织内容

   • 问题 → 解决方案 → 成功指标
   • 始终注明范围之外的内容
   • 明确验收标准

3. 协作

   • 与工程团队确认可行性
   • 与设计团队完善体验
   • 与销售团队验证市场需求
   • 与支持团队评估运营影响

关键脚本

rice_prioritizer.py

高级 RICE 框架实现，包含项目组合分析。

功能：

• RICE 分数计算
• 项目组合平衡分析（快速见效项目与重大投入项目）
• 季度路线图生成
• 团队产能规划
• 多种输出格式（文本/json/csv）

用法示例：

# Basic prioritization
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv

# With custom team capacity (person-months per quarter)
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv --capacity 20

# Output as JSON for integration
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv --output json

customer_interview_analyzer.py

借助关键词/正则表达式辅助进行访谈初筛，生成供人工审阅的候选洞察。

功能：

• 提取问题痛点并评估严重程度
• 识别并分类功能请求
• 识别待完成任务模式
• 情绪分析
• 提取主题
• 提及竞争对手
• 识别关键引文

用法示例：

# Analyze single interview
python scripts/customer_interview_analyzer.py interview.txt

# Output as JSON for aggregation
python scripts/customer_interview_analyzer.py interview.txt json

参考文档

prd_templates.md

适用于不同场景的多种 PRD 格式：

1. 标准 PRD 模板

   • 涵盖 11 个章节的完整格式
   • 最适合大型功能
   • 包含技术规格

2. 单页 PRD

   • 简洁格式，便于快速达成共识
   • 聚焦问题／解决方案／指标
   • 适用于较小的功能

3. 敏捷史诗模板

   • 基于 Sprint 交付
   • 用户故事映射
   • 聚焦验收标准

4. 功能简介

   • 轻量级探索
   • 以假设为驱动
   • PRD 之前的阶段

优先级框架

RICE 框架

Score = (Reach × Impact × Confidence) / Effort

Reach: # of users/quarter
Impact: 
  - Massive = 3x
  - High = 2x
  - Medium = 1x
  - Low = 0.5x
  - Minimal = 0.25x
Confidence:
  - High = 100%
  - Medium = 80%
  - Low = 50%
Effort: Person-months

价值与投入矩阵

         Low Effort    High Effort
         
High     QUICK WINS    BIG BETS
Value    [Prioritize]   [Strategic]
         
Low      FILL-INS      TIME SINKS
Value    [Maybe]       [Avoid]

MoSCoW 方法

• 必须具备：发布的关键要求
• 应该具备：重要但并非关键
• 可以具备：有则更好
• 不会具备：不在范围内

发现框架

客户访谈指南

1. Context Questions (5 min)
   - Role and responsibilities
   - Current workflow
   - Tools used

2. Problem Exploration (15 min)
   - Pain points
   - Frequency and impact
   - Current workarounds

3. Solution Validation (10 min)
   - Reaction to concepts
   - Value perception
   - Willingness to pay

4. Wrap-up (5 min)
   - Other thoughts
   - Referrals
   - Follow-up permission

假设模板

We believe that [building this feature]
For [these users]
Will [achieve this outcome]
We'll know we're right when [metric]

机会解决方案树

Outcome
├── Opportunity 1
│   ├── Solution A
│   └── Solution B
└── Opportunity 2
    ├── Solution C
    └── Solution D

指标与分析

北极星指标框架

1. 确定核心价值：对用户来说，最重要的价值是什么？
2. 使其可衡量：可量化且可跟踪
3. 确保其可执行：团队能够影响该指标
4. 检查领先指标：能够预测业务成功

漏斗分析模板

Acquisition → Activation → Retention → Revenue → Referral

Key Metrics:
- Conversion rate at each step
- Drop-off points
- Time between steps
- Cohort variations

功能成功指标

• 采用率：使用该功能的用户占比
• 频率：每位用户在每个时间段内的使用次数
• 使用深度：已使用的功能能力占比
• 留存：随时间持续使用
• 满意度：该功能的 NPS／CSAT

最佳实践

撰写优秀的 PRD

1. 从问题出发，而非解决方案
2. 提前明确成功指标
3. 明确说明不在范围内的内容
4. 使用可视化内容（线框图、流程图）
5. 将技术细节放在附录中
6. 对变更进行版本控制

有效确定优先级

1. 将快速见效的事项与战略性投入结合起来
2. 考虑机会成本
3. 将依赖关系纳入考量
4. 为意外工作预留余量（20%）
5. 每季度重新审视
6. 清晰传达决策

客户发现技巧

1. 连续追问 5 次“为什么”
2. 关注过去的行为，而非未来的意愿
3. 避免诱导性问题
4. 在客户所处的环境中进行访谈
5. 留意情绪反应
6. 用数据验证

利益相关者管理

1. 明确决策中的 RACI
2. 定期异步更新
3. 通过演示，而非文档进行沟通
4. 尽早解决疑虑
5. 公开庆祝成果
6. 坦诚地从失败中吸取经验

需要避免的常见陷阱

1. 解决方案优先思维：尚未理解问题就开始开发功能
2. 分析瘫痪：过度研究，却迟迟不发布
3. 功能工厂：发布功能，却不衡量其影响
4. 忽视技术债：没有为平台健康分配时间
5. 让利益相关者措手不及：未能尽早、频繁地沟通
6. 指标作秀：优化虚荣指标，而非真正价值

集成点

可手动将输出转移到以下系统；不包含或配置任何连接器：

• 分析：Amplitude、Mixpanel、Google Analytics
• 路线图：ProductBoard、Aha!、Roadmunk
• 设计：Figma、Sketch、Miro
• 开发：Jira、Linear、GitHub
• 研究：Dovetail、UserVoice、Pendo
• 沟通：Slack、Notion、Confluence

快速命令速查表

# Prioritization
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv --capacity 15

# Interview Analysis
python scripts/customer_interview_analyzer.py interview.txt

# Create sample data
python scripts/rice_prioritizer.py sample

# JSON outputs for integration
python scripts/rice_prioritizer.py features.csv --output json
python scripts/customer_interview_analyzer.py interview.txt json

适用场景

当需要执行概述中描述的工作流或操作时，可使用此技能。

限制

• 仅当任务明确符合上述范围时，才使用此技能。
• 不要将输出视为环境特定验证、测试或专家审查的替代品。
• 如果缺少必要输入、权限、安全边界或成功标准，请停止并请求澄清。