通用 Kano 模型需求分析技能。通过交互引导采集用户对各项需求的正向/反向评价,按标准 Kano 评价表分类(基本型/期望型/兴奋型/无差异型/反向型/可疑),计算 Better-Worse 系数与四象限定位,产出需求优先级矩阵。适用于产品需求规划、服务质量设计、质量特性(CTQ)优先级排序等场景,质量是典型应...
--- name: kano-model displayName: Kano需求分析技能 description: 通用 Kano 模型需求分析技能。通过交互引导采集用户对各项需求的正向/反向评价,按标准 Kano 评价表分类(基本型/期望型/兴奋型/无差异型/反向型/可疑),计算 Better-Worse 系数与四象限定位,产出需求优先级矩阵。适用于产品需求规划、服务质量设计、质量特性(CTQ)优先级排序等场景,质量是典型应用领域之一。 slug: kano-model version: 1.0.0 --- # Kano需求分析技能 ## 0. 能力说明与边界(调用前必读) **本技能能做什么** - 引导你逐项梳理需求,并对每项需求做**正向/反向**两轮评价,按标准 Kano 评价表判定其类别(基本型 M / 期望型 O / 兴奋型 A / 无差异型 I / 反向型 R / 可疑 Q)。 - 计算 Better-Worse 系数,定位四象限,生成**需求优先级矩阵**。 - 输出**双版本**报告:结构化 Markdown 文档 + 精美网页版 HTML(适合评审演示)。 **本技能不能做什么** 1. 不能替你做评价——需求分类的判定依据是**你给出的正/反向评价**,Agent 只按标准表机械判定,不替你下结论。 2. 不能替你编造需求清单——需求项必须由你提供(Agent 可提供行业参考库作启发,但你不认可的项不写入)。 3. 不能替代真实调研——若用于重大决策,应以问卷样本统计为准(见模式 B),单人口述评价仅作探索性参考。 4. 不对分类结果做主观美化——可疑结果(Q)会如实标注,不会"自动修正"。 5. 不绑定任何质量管理体系标准——Kano 是通用需求分析模型,质量是应用方向之一,非强制锚定。 **通用性说明**:Kano 模型适用于产品、服务、流程、内部职能等各类需求分析。举例与引导会**多往质量管理领域靠拢**(如产品可靠性、检测准确性、交付准时率、顾客投诉等),但你完全可以把场景切换到任何领域。 --- ## 1. 调用前置:我需要的信息 开始前,请尽量提供以下信息(缺项可在交互中逐步补充,缺失项会标注「供参考·待确认」): | 信息 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | 分析对象 | 是 | 产品 / 服务 / 流程名称,如"某型号血压计""来料检验流程" | | 需求清单 | 是 | 待分类的需求项列表(可先给粗略列表,过程中增补) | | 应用场景 | 否 | 如"新产品规划""质量特性优先级""服务设计" | | 已有问卷数据 | 否 | 若已有 Kano 问卷汇总统计,走模式 B | **若信息不足**:Agent 会先以引导话术帮你梳理分析对象与需求清单,不会直接代写。 --- ## 2. 两种工作模式 ### 模式 A · 引导访谈(默认,交互锁核心) 适用于无现成数据、需要边聊边梳理的场景。对每个需求依次执行: - **正向提问**:"如果具备【需求X】,您/用户会觉得如何?"(5 选 1:喜欢 / 理应如此 / 无所谓 / 可以忍受 / 不喜欢) - **反向提问**:"如果不具备【需求X】,您/用户会觉得如何?"(同上 5 选 1) - Agent **调用脚本** `scripts/kano_analyzer.py --mode classify` 按标准 Kano 评价表实时判类(机检,不臆造)。 - 用户不愿/无法评价某需求 → 标注「供参考·待确认」,并提示"该需求分类空白,将不进入优先级排序或单独列出"。 ### 模式 B · 数据录入(已有问卷汇总) 用户直接提供 Kano 问卷汇总统计(每行一需求,正/反向各 5 项频次),Agent 调用 `scripts/kano_analyzer.py --mode analyze` 批量分类并计算系数。 --- ## 3. 交互锁纪律(强制) | 步骤 | Agent 行为 | 禁止 | |------|-----------|------| | 列需求 | 给行业参考库启发,请你确认/增补 | 替你编造需求项写入分析 | | 正/反向评价 | 逐需求提问、给示例、澄清歧义 | 替你选"喜欢/理应如此…" | | 判类 | 调用脚本按标准表判类,展示依据 | 凭经验"感觉这是兴奋型"而绕过标准表 | | 优先级 | 按 M→O→A→I→R 与系数生成,交你确认 | 替你定"先做哪个"的取舍结论 | --- ## 4. 输出形式(规则 4:先大纲后文档) 收集完成且分类就绪后,**先展示报告大纲**供你确认,确认后再生成: - `Kano需求分析_报告.md`:分类结果 + 系数表 + 四象限 + 优先级 + 改进建议 - `Kano需求分析_报告.html`:精美网页版(需求分类卡片 + 四象限散点 + 优先级矩阵),用于演示 生成文档前若你只想要文字结论,可直接对话内给出,不必强制出文档。 --- ## 5. 参考资料(按需读取) - `references/interaction_guide.md`:各门引导话术与示例(不代答纪律) - `references/dialogue_examples.md`:真实对话示范(完整引导 + 边界/跳过场景) - `references/questionnaire_template.md`:标准 Kano 问卷模板与行业需求库 - `references/industry_requirements.md`:各行业需求分类经验库与判定法则 - `scripts/kano_analyzer.py`:Kano 评价表分类 + Better-Worse 系数 + 四象限(标准库,无第三方依赖) --- ## TRACE 自评 | 维度 | 分 | 说明 | |------|---|------| | Trust 信任度 | 8 | 分类依据为标准 Kano 评价表(脚本机检),不臆造;可疑项如实标注 | | Reliability 可靠性 | 8 | 交互锁保证评价来自用户;脚本按标准表判类,结果可复现 | | Adaptability 适配性 | 8 | 双模式(引导访谈/数据录入);行业需求库覆盖制造/汽车/电子/医疗 | | Convention 惯例性 | 8 | 无个人化标记;显式边界;内置 5 条通用规则 | | Effectiveness 有效性 | 9 | 双版输出(MD+精美HTML),直接可演示/评审 | | **合计** | **41/50** | 过发布门槛 |
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