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rice-prioritisation

rice-prioritisation

github.com/mohitagw15856生产力1.5k50 次安装5 天前更新
代码仓库

关于 rice-prioritisation

面向产品规划的技能，使用 RICE 框架为功能或计划评分并排序。它附带 Python 计算脚本，可标记快速收益项与高投入项目，并引导团队核验估算和考虑依赖关系。

主要功能

  1. 01RICE 评分与排序
  2. 02Python 评分计算脚本
  3. 03标记快速收益项与高投入项目
  4. 04检查估算置信度
  5. 05按依赖关系安排顺序
  6. 06识别数据缺口

适用场景

  1. 01排列季度功能待办事项优先级
  2. 02比较估算不确定的计划
  3. 03识别快速收益项和高投入项目

安装

复制下面的命令，在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/mohitagw15856/pm-claude-skills --skill rice-prioritisation

安装后在 Claude Code 中输入/rice-prioritisation确认已加载。

附带文件scripts/rice_calculator.py

详细介绍

RICE 优先级排序技能

对功能或计划列表应用统一、基于标准的 RICE 评分，生成客观的优先级排序。

从 Brain 读取 / 写入 Brain

如果存在 professional-brain（brain/），请以其中的信息为依据，而不是再次询问已知内容：

  • 先读取： knowledge/strategy.md（确保排序符合方向）、以 entities/ 形式记录的事项，以及影响假设 hypotheses/。运行 python3 ../professional-brain/scripts/brain_query.py ./brain "<initiative theme>"，并保留每条事实的来源标签——影响估算通常是 [hunch]，而非 [data]。
  • 📥 提议写入 Brain： 完成后，提议将排序决策记录到 decisions/，并将触达范围 / 影响估算作为带有证据强度标签的假设记录到 hypotheses/。展示提议并征得同意，然后使用 ../professional-brain/scripts/brain_write.py … --commit 写入（仅追加，默认先试运行）。

必需输入

如果用户未提供，请询问以下信息：

  • 待评分的计划或功能列表（名称和简短描述）
  • 触达范围估算（每季度受影响的用户数——如有分析数据，请使用）
  • 影响估算（使用下方的标准量表）
  • 工作量估算（人月——如有工程数据，请使用）
  • 季度或规划周期

RICE 定义（根据具体情况调整）

  • 触达范围： 每季度受影响的用户数（如有实际 DAU/MAU 数据，请使用）
  • 影响： 对主要指标的影响——使用量表：3=巨大，2=高，1=中，0.5=低，0.25=极小
  • 置信度： 我们对触达范围和影响估算有多大把握？100%=高，80%=中，50%=低
  • 工作量： 各职能部门所需的人月数

RICE 公式

RICE 分数 =（触达范围 × 影响 × 置信度）/ 工作量

程序化辅助工具

此技能附带一个仅使用 Python 标准库的脚本，用于计算并排列 RICE 分数，确保计算一致，并依据规则而非主观判断标记快速见效项 / 高风险高回报项。收集好各计划的 R、I、C 和 E 后，将其输入脚本。

# From a JSON file (confidence accepts 0.8 or 80)
python3 scripts/rice_calculator.py initiatives.json

# Or from a CSV with header: name,reach,impact,confidence,effort
python3 scripts/rice_calculator.py initiatives.csv --format csv

# Or piped in
echo '[{"name":"Onboarding","reach":5000,"impact":2,"confidence":0.8,"effort":3}]' \
  | python3 scripts/rice_calculator.py -

脚本会输出带有计算所得 RICE 分数的排序表，并自动标记 快速见效项（分数高、相对工作量低）、高风险高回报项（影响大、工作量高）和 低置信度项（≤50%）。将计算出的排序作为起点，然后执行下方的验证步骤——如果排名靠前的结果出人意料，务必检查其背后的估算，切勿直接接受。

流程

  1. 对提供的每项计划，收集或估算 R、I、C、E 值
  2. 标记估算依据薄弱之处，并注明哪些数据可以改进估算
  3. 计算每项计划的 RICE 分数
  4. 按分数从高到低排序
  5. 标记所有“快速见效项”（RICE 分数高、工作量低）和“高风险高回报项”（影响大、工作量高）
  6. 记录影响执行顺序的事项依赖关系
  7. 验证——交叉核对：如果团队对排名第一的事项感到意外，请调查是否有估算偏高。RICE 是一种工具，不是最终结论。

输出结构

RICE 优先级排序：[待办列表/季度]
计划触达范围影响置信度工作量RICE 分数备注
[名称][n][分数][%][月数][分数][标记]
建议顺序

[排名前 5 的计划及其理由]

快速见效项（分数高、工作量低）

[可与更大型的重点项目并行开展的事项]

需要补充的数据

[最能提高评分准确性的信息]

质量检查

  • 每项计划都估算了全部四个 RICE 组成部分（即使只是粗略估算）
  • 没有数据支持的事项，置信度设为 50%（而不是默认设为 100%）
  • 明确标出快速见效项和高风险高回报项
  • 注明影响执行顺序的依赖关系
  • 接受任何出人意料的排序前，先调查原因

反模式

  • 对缺乏数据支撑的估算，不要默认给予 100% 的置信度——这会抬高分数并误导规划
  • 不要将 RICE 分数视为最终决策——如果排名令团队意外，接受之前必须先调查原因
  • 不要遗漏工程团队的工作量估算——仅由 PM 估算工作量往往过于乐观，会使结果产生偏差
  • 即使 RICE 分数给出了不同建议，也不要忘记记录会影响排序的依赖关系
  • 不要将每项计划的影响力都评为同一水平——如果所有事项都是“高影响”，该框架就无法提供有用的参考

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