AI 需求优先级：把争论变成证据和取舍

## 适用场景

适合需求池评审和季度规划。评分模型只是讨论工具，不能掩盖数据质量和战略选择。

## 三步工作法

### 步骤 1：统一评价维度

明确用户影响、战略价值、风险、紧迫性、成本和证据强度。

### 步骤 2：给评分附证据

每个分数必须引用数据、访谈、合同承诺或技术评估。

### 步骤 3：进行容量取舍

在真实团队容量下选择组合，并记录未做事项与重新评估条件。

## 可直接复制的 Prompt

> 根据需求列表和资源约束生成优先级评审表。每项给用户影响、战略价值、证据强度、成本、风险和依赖评分，并写明依据；进行不同权重下的敏感性分析，不能只给最终排名。

## 进阶技巧

- 缺乏证据的高分项先验证

- 紧急不等于重要

- 保留技术健康和运营容量

## 交付前检查

- 分数是否有依据

- 权重是否反映当前战略

- 最终组合是否超过容量

## 预期效果

让优先级讨论围绕证据、资源和战略展开，减少职位高低决定排期。

## 使用边界

AI 负责整理、扩展和检查，人仍然负责事实准确性、业务判断、隐私保护与最终发布。涉及个人信息、商业机密、财务、法律或安全内容时，只能使用组织批准的工具和脱敏材料。