Is requirements-prioritization safe to install?

SaferSkills independently audited requirements-prioritization (Agent Skill) and scored it 100/100 (green). The audit ran 55 deterministic rules across Security, Supply Chain, Maintenance, Transparency, and Community; it found 0 high-severity and 0 lower-severity findings. The full rule-by-rule trace and per-finding evidence are below. Free, methodology-open.

CategoryWeightCategory scoreContribution

Securityprompt, exec, net, exfil, eval

35%

100

35.0 pts

Supply chainhash, typosquat, maintainer, lockfile

20%

100

20.0 pts

Maintenancestaleness, pinning, CI

15%

100

15.0 pts

TransparencySKILL.md, perms, README

15%

100

15.0 pts

Communityinstalls, verify, response

15%

100

15.0 pts

Findings & checks · 0 flagged

Securityscore 100 · 0 findings

✓—All security checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Supply chainscore 100 · 0 findings

✓—All supply chain checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Maintenancescore 100 · 0 findings

✓—All maintenance checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Transparencyscore 100 · 0 findings

✓—All transparency checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

Communityscore 100 · 0 findings

✓—All community checks passedNo findings in this category for the latest scan.pass

The primary manifest — the file an agent reads to learn what this artifact does.

pm-03-design/skills/requirements-prioritization/SKILL.md · 1 file

pm-03-design/skills/requirements-prioritization/SKILL.md10.9 KB · Markdown

name: requirements-prioritization

description: 当需要对需求进行优先级排序时使用。需求自动评估与排序，基于RICE评分和MoSCoW框架对需求进行优先级排序。执行角色：🤖→👤 AI建议，人类审批。关键词：需求排序、RICE评分、MoSCoW、优先级评估、需求优先级。

metadata:

module: "产品构思与设计"

sub-module: "需求管理"

type: "pipeline"

pipeline: "3"

version: "2.0"

interaction_mode: "ai_suggest_human_approve"

Pipeline 3：需求自动评估与排序

核心原则

RICE是客观标尺，MoSCoW是主观判断——RICE提供量化排序，MoSCoW融入战略考量，两者缺一不可
人类拥有最终定级权——AI建议MoSCoW分类，人类可覆盖，但覆盖需记录原因
投入估算的不确定性必须显性化——effort_confidence<0.5必须升级技术团队评估
战略对齐是优先级的放大器——与战略目标对齐的需求在RICE基础上获得额外加权

基本信息

属性	值
执行角色	🤖→👤 AI建议，人类审批
输入	requirement_analysis[] + 资源约束
输出	requirement_prioritization[]
输出目录	output/pm-design/requirements-prioritization/
前置依赖	Pipeline 2完成

交互模式

🤖→👤 AI建议人类审批

输入

输入项	类型	必填	来源	说明
requirement_analysis[]	JSON/array	是	output/pm-design/requirements-understanding/requirement_analysis.json	Pipeline 2输出的需求分析列表，含id、understanding、relationships、understanding_confidence等字段
资源约束	YAML/JSON	○	用户提供	资源约束配置，含可用人力、最大并行功能数、战略目标、截止日期

输入格式

resource_constraints:
  available_effort: 100  # 可用人力（人天/月）
  max_concurrent_features: 5  # 最大并行功能数
  strategic_goals: ["用户增长", "商业化"]  # 当前战略目标
  deadline: "2026-06-30"  # 截止日期

执行步骤

Step 1: RICE评分

RICE公式：

RICE Score = Reach × Impact × Confidence ÷ Effort

各维度评分规则：

#### Reach（影响范围）

评分	定义	参考标准
1	极少数用户	<5%用户群
2	小部分用户	5-20%用户群
3	中等部分用户	20-40%用户群
4	大部分用户	40-60%用户群
5	绝大多数用户	>60%用户群

#### Impact（影响程度）

评分	定义	参考标准
0	无影响	指标无变化
0.25	微小影响	核心指标<5%提升
0.5	低影响	核心指标5-10%提升
1	中等影响	核心指标10-25%提升
2	高影响	核心指标25-50%提升
3	巨大影响	核心指标>50%提升

#### Confidence（置信度）

评分	定义	参考标准
0.5	低置信度	主要是假设，数据支撑不足
0.7	中置信度	部分数据支撑，但有不确定性
1	高置信度	数据充分支撑

#### Effort（投入）

评分	定义	参考标准
1	极低投入	<1人天
2	低投入	1-3人天
3	中等投入	3-7人天
5	高投入	7-15人天
8	极高投入	15-30人天
13	巨大投入	>30人天

评分输出结构：

{
  "rice_score": 12.5,
  "rice_detail": {
    "reach": { "value": 4, "note": "预计影响60%用户群" },
    "impact": { "value": 2, "note": "预计提升转化率30%" },
    "confidence": { "value": 0.8, "note": "基于竞品数据推断" },
    "effort": { "value": 5, "note": "约10人天" }
  },
  "effort_confidence": 0.7
}

Step 2: 按RICE分数降序排列

排序规则：

主要排序维度：RICE分数（降序）
次要排序维度：strategic_alignment（战略对齐度高优先）

排序输出：

{
  "priority_rank": 1,
  "rice_score": 18.7,
  "sorted_requirements": [ ... ]
}

Step 3: MoSCoW自动建议

分类规则：

分类	条件	说明
Must	RICE Top 20% + 战略对齐	必须做，否则目标无法达成
Should	RICE Top 50%	应该做，对目标有重要贡献
Could	RICE Top 80%	可以做，有价值但不紧急
Won't	RICE Bottom 20%	不会做，本次不考虑

自动建议逻辑：

IF (RICE_rank_percentile <= 0.2 AND strategic_alignment == true)
  → Must
ELSE IF (RICE_rank_percentile <= 0.5)
  → Should
ELSE IF (RICE_rank_percentile <= 0.8)
  → Could
ELSE
  → Won't

战略对齐标注：

{
  "strategic_alignment": {
    "aligned": true,
    "strategic_goals": ["用户增长"],
    "alignment_strength": 0.85
  }
}

输出

存储路径：output/pm-design/requirements-prioritization/ 输出文件：prioritized_requirements.json

requirement_prioritization[] 数据结构

{
  "requirement_prioritization": [
    {
      "id": "REQ-2026-0001",
      "from_pipeline_2": { ... },
      "rice_score": 18.7,
      "rice_detail": {
        "reach": { "value": 4, "note": "预计影响60%用户群" },
        "impact": { "value": 2, "note": "预计提升转化率30%" },
        "confidence": { "value": 0.8, "note": "基于竞品数据推断" },
        "effort": { "value": 5, "note": "约10人天" }
      },
      "effort_confidence": 0.7,
      "moscow_suggestion": "Must",
      "strategic_alignment": {
        "aligned": true,
        "strategic_goals": ["用户增长"],
        "alignment_strength": 0.85
      },
      "priority_rank": 1,
      "human_decision": null,
      "upgrade_reason": null
    }
  ]
}

输出字段说明

字段	类型	说明
id	string	关联原始需求ID
from_pipeline_2	object	Pipeline 2的完整输出
rice_score	float	RICE综合评分
rice_detail	object	RICE各维度详细评分
effort_confidence	float	投入估算置信度
moscow_suggestion	enum	AI建议分类：Must/Should/Could/Won't
strategic_alignment	object	战略对齐情况
priority_rank	int	综合优先级排名
human_decision	object	人类最终决策（审批后填充）
upgrade_reason	string	升级原因（可选）

决策规则

投入估算置信度决策

置信度范围	动作
≥ 0.5	使用AI估算的Effort评分
< 0.5	升级技术团队评估，标注 `upgrade_reason: "effort_uncertainty"`

MoSCoW最终分类

动作	说明
AI建议	基于RICE+战略对齐的自动建议
人类确认	最终MoSCoW分类必须由人类确认
人类可调整	人类可根据业务判断调整分类

人类审批流程

审批触发条件

投入估算置信度 < 0.5
MoSCoW建议为Must且涉及重大投入
批量审批：每20个需求做一次汇总审批

审批操作

批准AI建议：直接进入下一阶段
调整排序：修改priority_rank
调整MoSCoW：修改最终分类（覆盖AI建议）
驳回：需求移出本次优先级列表，标注原因

审批输出

{
  "human_decision": {
    "status": "approved|adjusted|rejected",
    "final_moscow": "Must",
    "priority_rank": 1,
    "approver": "human",
    "timestamp": "2026-05-08T10:00:00Z",
    "feedback": "审批意见"
  }
}

质量检查

质量检查必须在输出前完成：

检查项	标准	不通过动作
RICE评分完整性	每个需求都有4个维度的评分	返回Step 1补充
数据支撑	RICE各维度评分有数据/推断说明	返回Step 1补充
置信度标注	投入估算已标注置信度	返回Step 1补充
MoSCoW覆盖	所有需求都有MoSCoW建议	返回Step 3补充
排序完成	所有需求已按优先级排序	返回Step 2确认

降级策略

缺失的上游输入	降级方案	输出影响
需求理解数据缺失	用户提供需求列表，直接RICE评分	缺乏需求理解数据，评分依据可能不够充分
KANO/优先级评分数据缺失	用户提供需求列表，直接RICE评分	缺乏KANO和优先级数据，分类参考维度减少
所有上游文件均缺失	提示用户先执行前序阶段，或基于用户需求列表直接RICE评分	输出仅为基本RICE排序

输出校验规则

字段路径	类型	必填	说明
requirement_prioritization	array	是	优先级排序后的需求列表
requirement_prioritization[].id	string	是	关联原始需求ID
requirement_prioritization[].rice_score	number	是	RICE综合评分
requirement_prioritization[].rice_detail	object	是	RICE各维度详细评分
requirement_prioritization[].rice_detail.reach	object	是	影响范围评分
requirement_prioritization[].rice_detail.impact	object	是	影响程度评分
requirement_prioritization[].rice_detail.confidence	object	是	置信度评分
requirement_prioritization[].rice_detail.effort	object	是	投入评分
requirement_prioritization[].effort_confidence	number	是	投入估算置信度
requirement_prioritization[].moscow_suggestion	string	是	AI建议MoSCoW分类
requirement_prioritization[].strategic_alignment	object	是	战略对齐情况
requirement_prioritization[].priority_rank	integer	是	综合优先级排名
requirement_prioritization[].human_decision	object	否	人类最终决策（审批后填充）

上游变更响应

上游变更影响

上游变更	影响范围	响应策略
需求理解结果变更	RICE评分的依据	标注受影响的需求，建议人类确认是否重新评分
需求增删	RICE排序、MoSCoW分类	标注新增/删除的需求，建议人类确认是否重新排序
资源约束变更	MoSCoW分类边界	标注约束变更，建议人类确认是否调整分类
战略目标变更	战略对齐评分	标注受影响的战略对齐评分，建议人类确认是否重新评分

下游通知机制

优先级排序变更类型	通知范围	通知方式
RICE评分变更	design-prd	标记评分变更，触发PRD优先级调整
MoSCoW分类变更	design-prd	标记分类变更，触发PRD功能优先级更新
优先级排名变更	design-prd	标记排名变更，触发PRD章节排序更新

数据获取说明：

本Skill需要理解后的需求列表，请通过以下方式之一提供：

直接粘贴需求列表和优先级描述
上传requirement_analysis.json / kano.json文件
提供数据文件路径

AI不负责外部数据采集，仅负责分析

requirements-prioritization— agent skill

Is requirements-prioritization safe to install?

Pipeline 3：需求自动评估与排序

核心原则

基本信息

交互模式

输入

输入格式

执行步骤

Step 1: RICE评分

Step 2: 按RICE分数降序排列

Step 3: MoSCoW自动建议

输出

requirement_prioritization[] 数据结构

输出字段说明

决策规则

投入估算置信度决策

MoSCoW最终分类

人类审批流程

审批触发条件

审批操作

审批输出

质量检查

降级策略

输出校验规则

上游变更响应

上游变更影响

下游通知机制

Audit the pieces. Scan the whole. Decide.