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name: planning-north-star
description: 当需要确定产品核心指标、OKR北极星指标、指标体系设计时使用。北极星指标选择。AI辅助选择最能衡量产品成功和用户价值的指标。这是人类决策点，AI提供数据支撑，人类最终选择。关键词：北极星指标、核心指标、指标选择、产品成功指标、NSM、关键指标、看什么数据。
metadata:
  module: "产品商业与战略"
  sub-module: "战略规划与路线图"
  type: "pipeline"
  version: "2.1"
  domain_tags: ["SaaS", "通用"]
  trigger_examples:
    - "我们的核心指标该选什么"
    - "怎么衡量产品成功"
  interaction_mode: "human_ai_collaborate"
execution_depth:
  default: standard
  quick_description: "直接输出推荐北极星指标和输入变量"
  deep_description: "完整分析 + 指标相关性矩阵 + 操纵风险评估 + 指标演进路线"
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# 北极星指标选择

## 核心原则

1. **多候选比较**——生成3-5个候选指标，四维度评分后推荐，人类最终选择
2. **价值-商业双锚**——北极星必须同时关联用户价值和商业成功，缺一不可
3. **输入变量可驱动**——推荐指标必须拆解为3个可量化、可追踪、可影响的输入变量
4. **防操纵设计**——评估指标被操纵、失效、误导的风险并给出预警

## 交互模式
👤→🤖 人类执行AI辅助

## 输入

| 输入项 | 类型 | 必填 | 来源 | 说明 |
|--------|------|------|------|------|
| 用户价值数据 | JSON | 是 | user-research-user-modeling / user-research-voice-analysis | 探索阶段用户价值数据 |
| BMC商业模式画布 | JSON | 是 | output/pm-strategy/business-model-canvas/bmc.json | 价值主张、收入来源 |
| 业务现状数据 | JSON | ○ | 用户提供 | 当前业务指标、用户规模 |

## 执行步骤

### Step 1: 候选指标生成 [核心]

基于输入数据生成3-5个北极星指标候选：

- 从BMC中提取价值主张关键词，映射为可量化指标
- 从用户价值数据中提取用户核心行为，转化为行为指标
- 从业务现状数据中提取现有指标，评估是否适合作为北极星
- 每个候选指标必须包含：指标名称、计算公式、数据来源、更新频率

### Step 2: 四维度评分 [核心]

对每个候选指标按4个维度进行1-5分评分：

| 维度 | 评分标准 |
|------|----------|
| 与核心价值关系 | 5分=直接衡量用户价值实现 3分=间接关联 1分=无关联 |
| 与商业成功相关性 | 5分=与收入/增长强相关 3分=弱相关 1分=无关 |
| 可操作性 | 5分=团队可直接影响 3分=部分影响 1分=无法影响 |
| 可衡量性 | 5分=数据定义清晰+自动采集 3分=需人工采集 1分=无法采集 |

**综合得分 = 0.3×价值关系 + 0.3×商业相关 + 0.2×可操作性 + 0.2×可衡量性**

### Step 3: 推荐与备选 [核心]

- 综合得分≥4.0的指标作为推荐北极星指标
- 综合得分3.0-4.0的指标作为备选指标
- 综合得分<3.0的指标标注淘汰原因
- 推荐指标需与BMC价值主张和OKR对齐验证

### Step 4: 输入变量定义 [核心]

为推荐指标定义3个关键输入变量（驱动因素）：

- 每个输入变量必须可量化、可追踪、可影响
- 输入变量与北极星指标的因果关系需明确
- 标注每个输入变量的数据来源和采集方式

### Step 5: 驱动功能映射 [核心]

为推荐指标定义2-4个可直接影响该指标的功能候选：

- 每个功能需标注优先级(P0/P1/P2)和预期提升
- 功能需基于用户研究和战略分析推导，不可凭空设定
- 功能描述应为占位符，等待 design-prd 生成具体 feature_id

### 输出深度分级

| 深度级别 | 输出范围 | 说明 |
|----------|----------|------|
| quick | 推荐北极星指标和输入变量 | 核心结论 + 最小可行产物 |
| standard | 完整产物（当前默认） | 完整产物，包含全部Step输出 |
| deep | 完整分析 + 指标相关性矩阵 + 操纵风险评估 + 指标演进路线 | 完整产物 + 扩展分析 + 深度推演 |

## 输出

**存储路径**：`output/pm-strategy/planning-north-star/`

**输出文件**：north_star.json

### 输出校验规则

| 字段路径 | 类型 | 必填 | 说明 |
|----------|------|------|------|
| north_star_metric.recommended.metric_name | string | 是 | 推荐北极星指标名称 |
| north_star_metric.recommended.definition | string | 是 | 指标定义和计算公式 |
| north_star_metric.recommended.relationship_to_value | string | 是 | 与用户价值的关系说明 |
| north_star_metric.recommended.relationship_to_business | string | 是 | 与商业成功的关系说明 |
| north_star_metric.recommended.measurement.data_source | string | 是 | 数据来源 |
| north_star_metric.recommended.measurement.calculation | string | 是 | 计算公式 |
| north_star_metric.recommended.measurement.frequency | string | 是 | 更新频率 |
| north_star_metric.recommended.drives_features | array | 是 | 驱动的功能列表 |
| north_star_metric.recommended.drives_features[].feature_priority | string | 是 | 对应该功能的优先级(P0/P1/P2) |
| north_star_metric.recommended.drives_features[].feature_description | string | 是 | 功能描述（占位，等待design-prd生成具体ID） |
| north_star_metric.recommended.drives_features[].expected_lift | string | 是 | 该功能对指标的预期提升 |
| north_star_metric.alternatives | array | 是 | 至少2个备选指标 |
| north_star_metric.alternatives[].fit_score | number | 是 | 备选指标适配评分0-1 |
| north_star_metric.analysis_summary.recommendation_rationale | string | 是 | 推荐理由 |

```yaml
north_star_metric:
  recommended:
    metric_name: "Weekly Active Users (WAU)"
    definition: "过去7天内至少访问1次的独立用户数"
    relationship_to_value: "衡量用户持续使用产品的频率，反映产品为用户提供的持续价值"
    relationship_to_business: "与广告收入和付费转化高度相关，是增长引擎的关键指标"
    actionability: "高-可通过产品优化、内容运营、推送策略提升"
    measurement:
      data_source: "用户行为日志"
      calculation: "COUNT(DISTINCT user_id WHERE last_active <= 7 days)"
      frequency: "每日更新"
      owner: "增长团队"
    drives_features:
      - feature_priority: "P0"
        feature_description: "个性化推荐首页"
        expected_lift: "15% WAU提升"
      - feature_priority: "P0"
        feature_description: "每日签到体系"
        expected_lift: "8% WAU提升"
      - feature_priority: "P1"
        feature_description: "内容分享功能"
        expected_lift: "5% WAU提升"
  alternatives:
    - metric_name: "Daily Active Users (DAU)"
      pros: "实时性强，响应快"
      cons: "波动大，稳定性差"
      fit_score: 0.75
      drives_features: []
    - metric_name: "Monthly Active Users (MAU)"
      pros: "稳定性好，反映长期用户基础"
      cons: "响应慢，难以及时发现问题"
      fit_score: 0.70
      drives_features: []
    - metric_name: "User Engagement Score"
      pros: "综合反映用户参与度"
      cons: "定义主观，难以标准化"
      fit_score: 0.65
      drives_features: []
  analysis_summary:
    recommendation_rationale: "WAU平衡了实时性和稳定性，与用户价值和产品商业成功都有强关联，且团队有明确的提升路径"
    implementation_notes: "需要建立用户ID体系和7天活跃计算逻辑，建议与DAU并行监测"
    warning: "注意区分新用户和老用户的活跃模式差异"
```

## AI辅助分析内容

AI应该提供以下分析支撑：

1. **指标候选池**
   - 基于BMC分析可能的指标
   - 基于用户价值数据分析关联指标
   - 基于行业benchmark推荐指标

2. **相关性分析**
   - 各指标与收入的相关性分析
   - 各指标与留存的相关性分析
   - 指标间的相关性矩阵

3. **趋势分析**
   - 各候选指标的历史趋势
   - 指标变化的归因分析
   - 预测指标未来的变化

4. **风险评估**
   - 指标操纵风险
   - 指标失效风险
   - 指标误导风险

### 决策流程

```
1. 人类发起需求
2. AI分析并推荐指标候选
3. 人类评估候选指标
4. AI提供详细分析支撑
5. 人类讨论并选择
6. AI记录决策和理由
7. 人类确认最终指标
```

## 决策规则

1. **人类决策**：北极星指标选择是人类决策点
2. **AI支撑**：AI只提供分析支撑，不做最终决策
3. **多方参与**：建议产品、技术、业务多方参与讨论

## 质量检查

### P0 检查（quick/standard/deep 都必须通过）

- [ ] 至少3个指标候选已分析
- [ ] 每个候选有5个维度评估

### P1 检查（standard/deep 必须通过）

- [ ] 相关性分析已完成
- [ ] 风险评估已提供
- [ ] 最终选择有人类确认记录
- [ ] 选择理由已记录
- [ ] drives_features[]非空且至少包含2个P0/P1功能
- [ ] 每个驱动功能有预期提升描述

### P2 检查（仅 deep 必须通过）

- [ ] 扩展分析完整（深度推演和路线图已生成）
- [ ] 决策记录完整（关键决策有依据和替代方案）

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## 降级策略

当上游文件不存在时，本Skill仍可独立执行：

| 缺失的上游输入 | 降级方案 | 输出影响 | 数据获取说明 |
|---------------|---------|---------|------------|
| 用户价值数据（voice-analysis / persona） | 用户提供产品描述 → 推荐北极星候选 | 缺乏用户价值数据，指标与用户价值关联度可能偏弱 | 要求用户提供用户核心价值描述或上传persona.json/voice-analysis.json文件 |
| bmc.json | 用户提供产品描述 → 推荐北极星候选 | 缺乏BMC数据，指标与商业模型关联度可能偏弱 | 要求用户提供商业模式描述或上传bmc.json文件 |
| 用户价值数据 + bmc.json | 用户提供产品描述 → 推荐北极星候选 | 整体置信度降低，指标缺乏价值-商业双锚定 | 要求用户提供产品核心价值和商业模式描述 |
| 所有上游文件均缺失 | 提示用户先执行前序阶段，或基于用户提供的产品描述推荐北极星候选 | 整体置信度显著降低，推荐仅为行业通用参考 | 要求用户提供产品描述、核心价值和商业模式信息 |
| 业务现状数据（用户提供） | 若用户未提供业务现状数据，提示用户提供或跳过该输入相关步骤 | 缺乏基线数据，无法评估指标现状 | 要求用户提供当前核心指标数值（如DAU、留存率、收入等） |

## 数据获取说明

本Skill需要用户价值数据和BMC数据，请通过以下方式之一提供：
  1. 直接描述产品核心价值和业务模式
  2. 上传persona.json / voice-analysis.json / bmc.json文件
  3. 提供数据文件路径
- AI不负责外部数据采集，仅负责分析

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## 上游变更响应

### 上游变更影响表

| 上游变更 | 影响范围 | 响应策略 |
|----------|----------|----------|
| bmc.json价值主张变更 | 候选指标与价值主张的关联需重新评估 | 重新执行Step 1-2，更新候选指标和评分 |
| bmc.json收入模式变更 | 指标与商业成功相关性 | 重新评分商业相关维度 |
| persona/voice-analysis用户价值更新 | 候选指标池和用户价值关联 | 重新执行Step 1，更新候选指标 |

### 下游通知机制表

| 变更类型 | 影响范围 | 通知方式 |
|----------|----------|----------|
| 北极星指标变更 | planning-okr、planning-roadmap、design-prd | 输出文件版本号+变更摘要 |
| 输入变量定义变更 | planning-okr | 输出文件版本号+变更摘要 |
| 候选指标评分变更 | planning-okr | 输出文件版本号+变更摘要 |
| drives_features变更 | design-prd | 输出文件版本号+变更摘要 |
