ChatGPT 功能优先级矩阵：用 RICE 排序并说明假设
EnglishChatGPT 安装步骤
- 从固定版本 GitHub 原文下载 skills/prioritization-matrix/SKILL.md。将它作为 prioritization-matrix 的独立文本技能，保留名称、描述及正文。
- 在已启用技能和上传权限的 ChatGPT 工作区，打开「插件 → 技能 → 创建 → 从电脑上传」，选用文件选择器接受的技能包格式。也可在「使用编辑器创建」中录入原名称、描述和文本指令。
- 完成扫描后，确认 prioritization-matrix 出现在已安装列表。在新对话输入 @ 并选择此技能，使用页面的虚构示例检查输出。
中文摘要
把产品功能或实验放入 RICE、ICE、加权评分或价值与投入矩阵，给出分数、排序和理由。适合让团队核对优先级背后的数据与判断。
SKILL.md 中文导读
可复现示例
虚构待办有三个：A 保存筛选条件，触达 100、影响 2、置信度 0.8、投入 4。B 批量导出，50、3、0.6、3。C 布局优化，80、1、0.9、4。用同一统计窗计算 RICE 并解释排序。工作步骤
- 列出备选项、排序目标、时间窗和资源约束。
- 挑合适的框架，用一致口径给分并记录证据来源。
- 说明领先项与敏感假设，给出下一次复盘要补的数据。
验收方法
A、B、C 应分别为 40、30、18，排序 A→B→C。列明触达时间窗和投入单位，说明某一项置信度或投入变化到何种程度会改变排序。
GitHub 原文 · 更新日期
适用环境
需要有技能创建权限的合资格 ChatGPT 工作区，选择上传时还需相应权限。这份纯文本移植的安装路径按 OpenAI 文档核对，工作区运行待验证。
常见问题
分数相近时怎样做取舍？
公开估计区间，找出最可能改变排序的假设，优先补证据。必要时将依赖、承诺或时间限制写进最终决策说明。