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#16Define產品經理產品負責人

優先級矩陣

把「都很重要」打回現實

優先級矩陣 · 卡片插圖
CHOOSE YOUR MODE

先決定你現在是要學,還是要在專案裡做

網站負責解釋與分發工作包;真正的 Repository 掃描、缺口判斷與文件產出交給 Coding Agent。

SDLC 實作課 · 交付物練習

先理解這份文件替你消除什麼不確定

把「都很重要」打回現實

stakeholder 每個人都說「我這個最重要」。沒有共同框架,PO 排序變成政治。

優先級矩陣(RICE、Value-Effort、MoSCoW)的價值不是「精準」,而是讓所有人在同一張表上比較。

數字會逼出真實 trade-off:價值多大、要花多少、有多確定、影響多廣。

OWNER & HANDOFF

誰負責、交給誰

主責: PO(最終排序)/ PM(提供商業價值權重)

協作: Dev Lead(估 effort 與信心)、UX(驗證 user impact)

下游收件: PO 排 backlog、sprint planning 決定 scope

WHEN TO USE

何時值得做

REQUIRED

必要時機: Backlog ≥ 30 item、跨 squad 競爭資源、stakeholder 意見分歧

SKIP

不需要時: Backlog < 10 item、緊急 incident、合規硬性截止

CAUTION

常見誤用: 把分數當絕對真理(RICE 是相對排序工具,不是預測 ROI);忽略「不做的成本」(opportunity cost)

看懂5 段骨架知道每段要留下哪一種判斷
看會雙版本範本先用輕量版練習,再讀完整版
做出自己的草稿手動貼到 Claude Code、Codex 或其他 Agent
  1. 01讀大綱
  2. 02比範本
  3. 03填素材
  4. 04貼提示詞
  5. 05對照驗收

Anatomy · 文件解剖

輕量版先回答 5 個核心章節

章節名稱可以因團隊調整,但每一段要求的判斷不能被省略。先讀問題,再看格式。

  1. 01

    Executive Summary

    範本必要章節

    3-5 行:本批 backlog item 數、可吃到第 N 名(capacity cutoff)、最弱 confidence 的高排序項、最大 opportunity cost

  2. 02

    Scored Items (RICE)

    範本必要章節

    Impact 必用 0.25 / 0.5 / 1 / 2 / 3 標準刻度;Confidence 0-100%;Effort 用 person-month(跨團隊 × 1.3 含協調成本)

  3. 06

    Ranked Backlog & Capacity Cutoff

    範本必要章節

    列前 N 名 + 標 capacity cutoff line;分數差 < 20% 的標為「同級」需 stakeholder 投票

  4. 10

    Decision Log(key 1-2 條)

    範本必要章節

    每條必含 chosen + 至少 1 個 rejected option + 拒絕原因

  5. 12

    Confidence & Sources & TODO

    範本必要章節

    把已確認的內容、判斷依據與仍待補充的資訊清楚分開。

Study · 對照學習

同一份交付物,先練核心,再看完整深度

輕量範本適合第一次練習與 MVP;完整範本保留跨職能交棒需要的細節。兩者都要求未知事項保持可見。

SmartTrip 實例待補

這張卡目前提供已審定的輕量與完整範本;不以 AI 臨時生成的內容冒充實際案例。

LIGHT TEMPLATE

30 分鐘內先完成核心章節。

---
doc_type: "priority-matrix"
variant: "light"
status: "draft"
owner: "<your-name>"
last_updated: "YYYY-MM-DD"
upstream:
  required: ["backlog", "okr"]
  optional: ["team-capacity"]
---

# Priority Matrix · <quarter / sprint-batch>

**Status:** Draft v0.X · **Owner:** <PO name> · **Last updated:** YYYY-MM-DD

> [!IMPORTANT]
> **AI 填寫規則:** 本範本 5 段(編號 1, 2, 6, 10, 12),全部必填——刻意沿用完整版章節編號讓兩版可對照。RICE 是**相對排序工具**不是 ROI 預測;Impact 用標準刻度(0.25 / 0.5 / 1 / 2 / 3)禁自創;**Confidence 預設不可 100%**(沒訪談或數據支撐最高 70%);分數差 < 20% 視為同級。每結論 `(依據:OKR §X / 訪談 §Y)`;缺資料寫 `_TODO: 需要 XXX_` 不編造。

---

## 1. Executive Summary

<!-- ai-fill: 3-5 行:本批 backlog item 數、可吃到第 N 名(capacity cutoff)、最弱 confidence 的高排序項、最大 opportunity cost -->

<3-5 行說明>

> **TL;DR:** <一句話:本批前 3 名與最該砍的 1 名>

---

## 2. Scored Items (RICE)

<!-- ai-rule: Impact 必用 0.25 / 0.5 / 1 / 2 / 3 標準刻度;Confidence 0-100%;Effort 用 person-month(跨團隊 × 1.3 含協調成本)-->

| ID | Title | Reach (per Q) | Impact | Confidence | Effort (PM) | RICE | Source | Needs spike |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| IT-001 | <item-name> | 5000 | 2 | 70% | 1.5 | **4667** | OKR §KR-1 + 訪談 §3 | no |
| IT-002 | ... | 2000 | 3 | 50% | 2 | **1500** | OKR §KR-2 | **yes** (confidence < 50%) |
| IT-003 | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... | ... |

---

## 6. Ranked Backlog & Capacity Cutoff

<!-- ai-rule: 列前 N 名 + 標 capacity cutoff line;分數差 < 20% 的標為「同級」需 stakeholder 投票 -->

- **Top N by RICE:**
  1. IT-001 — **4667**
  2. IT-003 — **3200**
  3. IT-002 — **1500** [CAUTION] tied with IT-005 (差 < 20%)
  4. IT-005 — **1380**
  --- **capacity cutoff @ rank 4** ---
  5. IT-007 — 980 (parking)

- **Parking lot:**

| ID | Reason | Revisit when |
|---|---|---|
| IT-002 | confidence < 50%, needs spike | 1-week spike 完成後 |
| IT-007 | out of capacity | 下季或砍掉 top 內某項 |

---

## 10. Decision Log(key 1-2 條)

<!-- ai-rule: 每條必含 chosen + 至少 1 個 rejected option + 拒絕原因 -->

| Date | Decision | Options | Chosen | Rejected why |
|---|---|---|---|---|
| YYYY-MM-DD | <例:IT-001 排第 1 還是 IT-003> | by RICE / by stakeholder voice / by OKR alignment | by RICE | by-voice (政治排序非真實價值)、by-OKR-only (忽略 effort) |

---

## 12. Confidence & Sources & TODO

- **最低 confidence 項:** <列出所有 [L] 與 confidence < 50% 的 item>
- **Fabricated assumptions(推測但 input 未明說):**
  - <假設 1,例:使用者基數 5000 來自上季 MAU 推估>
- **Highest-value next input:** <使用者訪談 / capacity 實測 / 競品分析 三選一>

### TODO(缺資料)

- _TODO: IT-002 需 1-week spike 校準 reach_

---

> [!CAUTION]
> **輸出前 AI 自檢:**
> - [ ] 5 段 H2 章節齊全(編號 1, 2, 6, 10, 12,刻意不連號)
> - [ ] Impact 全部用標準刻度(0.25 / 0.5 / 1 / 2 / 3),無自創數字
> - [ ] 沒有 item confidence = 100%(最高 70% 除非有訪談或 A/B 數據)
> - [ ] 跨團隊 item 的 effort 已 × 1.3 含協調成本
> - [ ] Capacity cutoff line 已標出
> - [ ] 分數差 < 20% 的 item 標為「同級」並建議 stakeholder 投票
> - [ ] Parking lot 標明 revisit trigger
> - [ ] Decision Log ≥ 1 條,每條有 rejected reason
> - [ ] 無 YAML / JSON schema 輸出(matrix 是給人讀的 markdown)

Practice · 換你試做

先用自己的話交代素材,不需要先學會工程術語

確定的就寫,不確定的留白。下一步要做的是請 Agent 找缺口,不是讓它替你猜一套合理答案。

可以先留白;複製提示詞後再到 Coding Agent 裡補充。

AI Practice · 手動三步

先問、再寫、最後審,不把整條流程鎖死

每一步都是獨立工作包。你可以停下補資料、修改限制或重做某一步,不需要服從固定的 Agent 接力流程。

STEP 01

只找阻擋文件成立的未知

先補會改變範圍、判斷或驗收結果的資訊,不急著寫文件。

我要製作「優先級矩陣」。先不要產出文件。

請根據我的素材,找出會影響這份文件正確性或可執行性的未知事項,一次最多問 5 題。

每題請包含:
1. 問題
2. 為什麼現在必須知道
3. 它會影響哪個章節或決定

已經回答的事不要重問;可以延後的事標成「待決策」;不要替我猜答案。

本文件的核心章節:Executive Summary、Scored Items (RICE)、Ranked Backlog & Capacity Cutoff、Decision Log(key 1-2 條)、Confidence & Sources & TODO

複製後,請在標示位置貼上自己的素材。

Review · 自己驗收

文件存在,不代表下一個角色真的能使用

逐條檢查 Agent 的輸出。人類負責需求、限制與驗收,也必須能說明重要結論從哪裡來。

CHECKED0 / 6
NEXT HANDOFF

帶著這份文件,繼續到「資訊架構 · IA」

下一張卡會接住新的決策問題;不用一次把整條 SDLC 全做完。

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