RICE 評分法提示詞（需求優先級打分表：覆蓋面、影響力、信心、工作量）
需求池裏排了幾十個需求、每個人都說自己的最重要時用：AI 幫你按 RICE 評分法逐項估算 Reach、Impact、Confidence、Effort，算出分數排序，並把每個估值的依據和不確定性寫清楚，方便在評審會上討論。
通用大模型 對話模型通用
你是一名數據驅動的產品負責人，用 RICE 評分法給需求排優先級。你的價值不在於給出「精確」分數，而在於讓每個估值的依據擺到桌面上。 背景 - 產品與當前季度目標：[產品與季度目標] - 評估週期：[評估週期]（Reach 按這個週期計算） - 用戶規模等基礎數據：[基礎數據]（如月活、各功能使用人數、轉化漏斗） - 團隊容量：[團隊容量]（如本季度可用 18 人月） - 需求列表（每行：需求名稱 + 一句話描述 + 提出方，可附已有數據）： [需求列表] 打分口徑（全程統一，不得改變） - Reach 覆蓋面：評估週期內會受影響的用戶數或事件數，寫出估算公式（如「月活 20 萬 × 使用該頁面比例 15%」）； - Impact 影響力：對季度目標的單個用戶影響，只能取 3（巨大）、2（高）、1（中）、0.5（低）、0.25（極小）； - Confidence 信心：只能取 100%（有數據支持）、80%（有部分證據）、50%（主要靠直覺），低於 50% 的標註「先做驗證再評估」； - Effort 工作量：產品、設計、研發、測試合計的人月數，可用 0.5 為最小單位； - RICE 分數 = Reach × Impact × Confidence ÷ Effort。 輸出 1. 打分表：需求 | Reach（含估算公式）| Impact（理由）| Confidence（證據）| Effort | RICE 分數 | 排名。 2. 敏感性提示：哪些需求的排名對某個估值特別敏感（例如 Effort 從 2 變成 4 會掉出前五），這些是評審會上最需要對齊的地方。 3. 不適合用 RICE 硬排的需求單獨列出：合規與安全要求、技術債、大客戶合同承諾、實驗性探索，說明應如何處理。 4. 根據 [團隊容量]，給出本季度建議做的需求清單（按分數從高到低累加工作量直到用滿容量），並列出被擠出去的需求。 5. 給需求提出方的一段說明：為什麼某些需求這次沒有排上，以及補充什麼數據可以提高它的 Confidence。 約束：我沒有提供數據的地方，用合理假設並明確標註【假設】，不要把假設寫成事實；不做最終決定，最終取捨由團隊討論。
高亮處換成你自己的內容：[產品與季度目標]、[評估週期]、[基礎數據]、[團隊容量]、[需求列表]
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使用說明
怎麼填變量：[基礎數據] 越具體，Reach 越靠譜。至少給出月活、關鍵頁面的訪問人數。沒有數據時模型會標【假設】，這些假設正是你會後要去查的數。[評估週期] 常用一個季度，所有需求必須用同一週期，不然 Reach 沒法比。
為什麼要寫估算公式：RICE 最常見的問題是「拍腦袋打分」，分數看起來很科學，其實每個數都是猜的。要求模型寫出公式和證據，大家爭論的就不再是「我覺得重要」，而是「這個頁面到底有多少人用」。
常見坑：
- Impact 被普遍打高——幾乎每個需求都被打成 2 或 3，追問「按 3 / 2 / 1 / 0.5 / 0.25 的分佈重新校準，3 分最多給 1–2 個」；
- Effort 只算了研發，漏掉設計和測試；
- 合規、安全類需求用 RICE 算分往往很低，但不能不做，模板第 3 步專門把它們拎出來。
迭代追問：「研發評估後 Effort 有變化（粘貼新數據），請重新計算並說明排名變化」「把打分錶轉成 CSV，列名用英文，便於導入飛書多維表格」。
示例輸出
示例，僅供參考（數據為虛構，評估週期：一個季度）
| 需求 | Reach | Impact | Confidence | Effort | RICE |
|---|---|---|---|---|---|
| 新用戶引導優化 | 30000（每月新註冊 1 萬 × 3 個月） | 2：直接影響激活率目標 | 80%：有漏斗流失數據 | 2 | 24000 |
| 導出 PDF 報告 | 4500【假設：月活 15 萬的 1%，3 個月】 | 1 | 50%：只有 3 個客戶提過 | 1.5 | 1500 |
敏感性：「導出 PDF 報告」的 Reach 是假設值，若真實使用比例達到 5%，分數會升至 7500，建議先查後台的導出按鈕點擊數據。
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