决策 · decision-matrix

决策矩阵

把多个选项和判断标准放到同一张权重表里，减少拍脑袋。

最适合

路线选择、供应商评估、招聘候选人、产品方案取舍。

可生成

评分表、权重解释、推荐选项、敏感性检查。

适合输入

我有几个选项和一组标准，请帮我构建决策矩阵并指出最稳妥的选择。

Demo Gallery

这个 Skill 可以生成什么

每个 demo 都对应一种真实付费交付：Markdown 报告、Mermaid 图表或 PDF-ready 文件。用户先看样例，再用 3 次免费额度试生成。

Markdown 报告1 credits

SaaS 路线图取舍 · 完整 Markdown 报告

创始团队需要在多个高价值方向里选 Q3 主线。

用这个格式生成

示例输入

我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

生成结果会包含

  • 输入摘要和典型案例背景
  • 框架分析表
  • 核心结论、风险、下一步行动
  • 可复制到 Notion/飞书/Docs

完整 Markdown Demo

# 决策矩阵：Q3 产品主线选择

## 输入摘要
我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

## 典型案例背景
我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

## 使用的 Skill
- 决策矩阵
- 把多个选项和判断标准放到同一张权重表里，减少拍脑袋。
- 最适合: 路线选择、供应商评估、招聘候选人、产品方案取舍。
- 可生成: 评分表、权重解释、推荐选项、敏感性检查。

## 场景判断
团队必须在 AI onboarding、企业权限、移动端性能三个方向里选一个 Q3 主线，并在 6 周内看到指标变化。

## 核心结论
推荐先推进 AI onboarding，同时把企业权限拆成售前承诺清单，移动端性能设为质量闸门。原因是 AI onboarding 对激活率和学习速度最直接，且能在 6 周内通过小范围实验验证。

## 框架分析
| 选项 | 激活/收入影响 35% | 6 周可见性 25% | 工程可控性 20% | 企业稳定性 20% | 加权判断 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| AI onboarding | 5 | 4 | 3 | 4 | 4.15 |
| 企业权限 | 4 | 3 | 3 | 5 | 3.75 |
| 移动端性能 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3.45 |

## 可复制图表
本次是纯 Markdown 输出。切换到图表或 PDF-ready 输出后，会生成 Mermaid 图表。

## 建议方案
以 AI onboarding 作为主项目，目标指标设为新用户激活率和首个价值动作完成率；企业权限只承诺最高频的 2 个权限缺口；移动端性能用错误率和首屏耗时做发布闸门。

## 风险和未知项
- 如果企业续费窗口比激活目标更急，权重需要上调企业稳定性。
- AI onboarding 的效果高度依赖用户分群，不能只看整体激活率。
- 移动端性能债如果已影响核心路径，可能会吞噬实验收益。

## 下一步行动
1. 用 1 天确认权重是否代表创始人和销售的真实目标。
2. 拉取最近 90 天激活漏斗，找出 onboarding 最大流失步骤。
3. 定义 2 周实验版本和停止条件。
图表 + 报告2 credits

SaaS 路线图取舍 · Mermaid 图表 + 报告

创始团队需要在多个高价值方向里选 Q3 主线。

用这个格式生成

示例输入

我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

生成结果会包含

  • 完整 Markdown 报告
  • 经典 Mermaid 图表源码
  • 页面内可视化预览
  • 可下载 .mmd 文件

完整 Markdown Demo

# 决策矩阵：Q3 产品主线选择

## 输入摘要
我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

## 典型案例背景
我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

## 使用的 Skill
- 决策矩阵
- 把多个选项和判断标准放到同一张权重表里，减少拍脑袋。
- 最适合: 路线选择、供应商评估、招聘候选人、产品方案取舍。
- 可生成: 评分表、权重解释、推荐选项、敏感性检查。

## 场景判断
团队必须在 AI onboarding、企业权限、移动端性能三个方向里选一个 Q3 主线，并在 6 周内看到指标变化。

## 核心结论
推荐先推进 AI onboarding，同时把企业权限拆成售前承诺清单，移动端性能设为质量闸门。原因是 AI onboarding 对激活率和学习速度最直接，且能在 6 周内通过小范围实验验证。

## 框架分析
| 选项 | 激活/收入影响 35% | 6 周可见性 25% | 工程可控性 20% | 企业稳定性 20% | 加权判断 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| AI onboarding | 5 | 4 | 3 | 4 | 4.15 |
| 企业权限 | 4 | 3 | 3 | 5 | 3.75 |
| 移动端性能 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3.45 |

## 可复制图表
```mermaid
quadrantChart
  title Q3 product bet
  x-axis Low effort --> High effort
  y-axis Low impact --> High impact
  quadrant-1 Strategic bets
  quadrant-2 Quick wins
  quadrant-3 Avoid
  quadrant-4 Costly bets
  AI onboarding: [0.58, 0.86]
  Enterprise permissions: [0.72, 0.76]
  Mobile performance: [0.46, 0.62]
```

## 建议方案
以 AI onboarding 作为主项目，目标指标设为新用户激活率和首个价值动作完成率；企业权限只承诺最高频的 2 个权限缺口；移动端性能用错误率和首屏耗时做发布闸门。

## 风险和未知项
- 如果企业续费窗口比激活目标更急，权重需要上调企业稳定性。
- AI onboarding 的效果高度依赖用户分群，不能只看整体激活率。
- 移动端性能债如果已影响核心路径，可能会吞噬实验收益。

## 下一步行动
1. 用 1 天确认权重是否代表创始人和销售的真实目标。
2. 拉取最近 90 天激活漏斗，找出 onboarding 最大流失步骤。
3. 定义 2 周实验版本和停止条件。

Mermaid Demo

quadrantChart
  title Q3 product bet
  x-axis Low effort --> High effort
  y-axis Low impact --> High impact
  quadrant-1 Strategic bets
  quadrant-2 Quick wins
  quadrant-3 Avoid
  quadrant-4 Costly bets
  AI onboarding: [0.58, 0.86]
  Enterprise permissions: [0.72, 0.76]
  Mobile performance: [0.46, 0.62]
PDF-ready 文件3 credits

SaaS 路线图取舍 · PDF-ready HTML 文件

创始团队需要在多个高价值方向里选 Q3 主线。

用这个格式生成

示例输入

我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

生成结果会包含

  • 完整 Markdown 内容
  • 图表源码
  • 可打印 HTML
  • 适合另存为 PDF 发给老板/客户

完整 Markdown Demo

# 决策矩阵：Q3 产品主线选择

## 输入摘要
我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

## 典型案例背景
我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

## 使用的 Skill
- 决策矩阵
- 把多个选项和判断标准放到同一张权重表里，减少拍脑袋。
- 最适合: 路线选择、供应商评估、招聘候选人、产品方案取舍。
- 可生成: 评分表、权重解释、推荐选项、敏感性检查。

## 场景判断
团队必须在 AI onboarding、企业权限、移动端性能三个方向里选一个 Q3 主线，并在 6 周内看到指标变化。

## 核心结论
推荐先推进 AI onboarding，同时把企业权限拆成售前承诺清单，移动端性能设为质量闸门。原因是 AI onboarding 对激活率和学习速度最直接，且能在 6 周内通过小范围实验验证。

## 框架分析
| 选项 | 激活/收入影响 35% | 6 周可见性 25% | 工程可控性 20% | 企业稳定性 20% | 加权判断 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| AI onboarding | 5 | 4 | 3 | 4 | 4.15 |
| 企业权限 | 4 | 3 | 3 | 5 | 3.75 |
| 移动端性能 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3.45 |

## 可复制图表
```mermaid
quadrantChart
  title Q3 product bet
  x-axis Low effort --> High effort
  y-axis Low impact --> High impact
  quadrant-1 Strategic bets
  quadrant-2 Quick wins
  quadrant-3 Avoid
  quadrant-4 Costly bets
  AI onboarding: [0.58, 0.86]
  Enterprise permissions: [0.72, 0.76]
  Mobile performance: [0.46, 0.62]
```

## 建议方案
以 AI onboarding 作为主项目，目标指标设为新用户激活率和首个价值动作完成率；企业权限只承诺最高频的 2 个权限缺口；移动端性能用错误率和首屏耗时做发布闸门。

## 风险和未知项
- 如果企业续费窗口比激活目标更急，权重需要上调企业稳定性。
- AI onboarding 的效果高度依赖用户分群，不能只看整体激活率。
- 移动端性能债如果已影响核心路径，可能会吞噬实验收益。

## 下一步行动
1. 用 1 天确认权重是否代表创始人和销售的真实目标。
2. 拉取最近 90 天激活漏斗，找出 onboarding 最大流失步骤。
3. 定义 2 周实验版本和停止条件。

Mermaid Demo

quadrantChart
  title Q3 product bet
  x-axis Low effort --> High effort
  y-axis Low impact --> High impact
  quadrant-1 Strategic bets
  quadrant-2 Quick wins
  quadrant-3 Avoid
  quadrant-4 Costly bets
  AI onboarding: [0.58, 0.86]
  Enterprise permissions: [0.72, 0.76]
  Mobile performance: [0.46, 0.62]

PDF-ready HTML Demo

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  <title>决策矩阵：Q3 产品主线选择</title>
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    <p class="meta">ThinkOps AI PDF-ready output</p>
    <h1>决策矩阵：Q3 产品主线选择</h1>
    <pre># 决策矩阵：Q3 产品主线选择

## 输入摘要
我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

## 典型案例背景
我们在 Q3 只能押一个产品方向：AI onboarding、企业权限、移动端性能。销售认为企业权限能带来大客户续费，增长团队认为 AI onboarding 会提升激活率，工程团队担心移动端性能债会拖慢后续发布。约束：8 名工程师、6 周内要看到指标变化、不能牺牲现有企业客户稳定性。请用决策矩阵输出推荐、权重和敏感性检查。

## 使用的 Skill
- 决策矩阵
- 把多个选项和判断标准放到同一张权重表里，减少拍脑袋。
- 最适合: 路线选择、供应商评估、招聘候选人、产品方案取舍。
- 可生成: 评分表、权重解释、推荐选项、敏感性检查。

## 场景判断
团队必须在 AI onboarding、企业权限、移动端性能三个方向里选一个 Q3 主线，并在 6 周内看到指标变化。

## 核心结论
推荐先推进 AI onboarding，同时把企业权限拆成售前承诺清单，移动端性能设为质量闸门。原因是 AI onboarding 对激活率和学习速度最直接，且能在 6 周内通过小范围实验验证。

## 框架分析
| 选项 | 激活/收入影响 35% | 6 周可见性 25% | 工程可控性 20% | 企业稳定性 20% | 加权判断 |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| AI onboarding | 5 | 4 | 3 | 4 | 4.15 |
| 企业权限 | 4 | 3 | 3 | 5 | 3.75 |
| 移动端性能 | 3 | 4 | 4 | 3 | 3.45 |

## 可复制图表
```mermaid
quadrantChart
  title Q3 product bet
  x-axis Low effort --&gt; High effort
  y-axis Low impact --&gt; High impact
  quadrant-1 Strategic bets
  quadrant-2 Quick wins
  quadrant-3 Avoid
  quadrant-4 Costly bets
  AI onboarding: [0.58, 0.86]
  Enterprise permissions: [0.72, 0.76]
  Mobile performance: [0.46, 0.62]
```

## 建议方案
以 AI onboarding 作为主项目，目标指标设为新用户激活率和首个价值动作完成率；企业权限只承诺最高频的 2 个权限缺口；移动端性能用错误率和首屏耗时做发布闸门。

## 风险和未知项
- 如果企业续费窗口比激活目标更急，权重需要上调企业稳定性。
- AI onboarding 的效果高度依赖用户分群，不能只看整体激活率。
- 移动端性能债如果已影响核心路径，可能会吞噬实验收益。

## 下一步行动
1. 用 1 天确认权重是否代表创始人和销售的真实目标。
2. 拉取最近 90 天激活漏斗，找出 onboarding 最大流失步骤。
3. 定义 2 周实验版本和停止条件。
</pre>
    <h2>Mermaid diagram source</h2><pre>quadrantChart
  title Q3 product bet
  x-axis Low effort --&gt; High effort
  y-axis Low impact --&gt; High impact
  quadrant-1 Strategic bets
  quadrant-2 Quick wins
  quadrant-3 Avoid
  quadrant-4 Costly bets
  AI onboarding: [0.58, 0.86]
  Enterprise permissions: [0.72, 0.76]
  Mobile performance: [0.46, 0.62]</pre>
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