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From pm-product-discovery
Analyzes feature request lists by themes, strategic alignment, impact, effort, risk to prioritize top features. Use for customer request reviews, backlog triage, product prioritization.
npx claudepluginhub lucas-flatwhite/pm-skills-ko --plugin pm-product-discoveryHow this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/pm-product-discovery:analyze-feature-requestsThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
제품 목표 대비 고객 기능 요청을 분류, 평가, 우선순위화합니다.
Analyzes and prioritizes feature requests by theme, strategic alignment, impact, effort, and risk. Use for customer request reviews, backlog triaging, or prioritization.
Applies RICE, MoSCoW, Kano, ICE, and Opportunity Scoring frameworks to rank features and backlog items. Produces scored tables, build order, and deprioritised items.
Provides MoSCoW, Kano Model, WSJF, and Wiegers' matrix for prioritizing requirements by business value, customer impact, effort, and risk. Includes scoring templates and trade-off analysis.
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제품 목표 대비 고객 기능 요청을 분류, 평가, 우선순위화합니다.
$ARGUMENTS에 대한 기능 요청을 분석합니다.
사용자가 파일(스프레드시트, CSV, 또는 기능 요청이 담긴 문서)을 제공하면 먼저 읽고 분석합니다. 데이터가 구조화된 형식이라면 요약 테이블 작성을 고려합니다.
고객이 솔루션을 설계하도록 허용하지 않습니다. **기능이 아닌 기회(문제)**를 우선시합니다. 기회 점수(Opportunity Score)(Dan Olsen)를 사용하여 고객이 보고한 문제를 평가합니다: 기회 점수 = 중요도 × (1 − 만족도), 0–1로 정규화. 전체 세부 내용과 템플릿은 prioritization-frameworks 스킬을 참고합니다.
사용자가 제품 목표를 설명하고 기능 요청을 제공합니다. 다음 단계를 거칩니다:
목표 파악: 우선순위 결정을 안내할 제품 목표와 원하는 결과를 확인합니다.
요청을 테마로 분류: 관련 요청을 그룹화하고 각 테마에 이름을 붙입니다.
전략적 정렬 평가: 각 테마가 명시된 목표와 얼마나 잘 맞는지 평가합니다.
상위 3개 기능 우선순위 결정 기준:
각 상위 기능에 대해 다음을 제공합니다:
단계별로 생각합니다. 마크다운으로 저장하거나 구조화된 출력 문서를 작성합니다.