Pm Data

Preamble (run first)

bash "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")"/check-update.sh 2>/dev/null || true
# 读取技能包版本号
SKILL_ROOT="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" 2>/dev/null && pwd)" || true
if [ -f "$SKILL_ROOT/VERSION" ]; then echo "📦 super-pm $(cat "$SKILL_ROOT/VERSION")"; fi
# 检查方案设计目录
mkdir -p docs/02-方案设计

# 检查前置文档
echo "📊 正在检查前置文档..."

if [ -f "docs/02-方案设计/PRD产品需求文档.md" ]; then
  echo "✅ PRD文档 - 已找到"
else
  echo "⏳ PRD文档 - 未找到"
fi

if [ -f "docs/01-需求调研/MVP方案.md" ]; then
  echo "✅ MVP方案 - 已找到"
else
  echo "⏳ MVP方案 - 未找到"
fi

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执行流程

步骤 1: 确定数据指标范围

使用 AskUserQuestion 询问：

> 您需要设计哪方面的数据指标？ > > A) 整体数据指标体系（北极星指标+关键指标+过程指标） > B) 产品核心指标（如DAU、GMV、留存率） > C) 功能埋点方案（具体功能的数据采集） > D) 业务分析指标（如转化漏斗、用户分群） > E) 其他（请手动输入） > > 💡 提示： > - 产品规划阶段 → 推荐整体数据指标体系 > - 功能开发阶段 → 推荐功能埋点方案 > - 产品优化阶段 → 推荐业务分析指标

记录到变量 DATA_SCOPE

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步骤 2: 读取前置数据

根据指标范围读取相应文档：

必需文档：

• PRD产品需求文档（如果存在）
• MVP方案（如果存在）

可选文档：

• 需求调研报告（业务目标）
• 优先级报告

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步骤 3: 定义北极星指标

使用 AskUserQuestion 引导：

> 🎯 北极星指标定义 > > 基于产品目标，推荐的北极星指标： > > 选项1：{指标名称} - {定义} > 选项2：{指标名称} - {定义} > > 您倾向于选择哪个？ > > A) 选择选项1 > B) 选择选项2 > C) 我有其他想法（请手动输入）

常见北极星指标参考：

| 产品类型 | 北极星指标 | |---------|-----------| | 电商 | GMV（成交总额） | | 内容 | 日活跃用户数 | | 社交 | 用户互动次数 | | 工具 | 完成任务数 | | 教育 | 完课率 |

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步骤 4: 设计关键指标

基于北极星指标，设计3-5个关键指标。

> 📊 您的产品类型是什么？ > > A) 电商产品 > B) 内容产品 > C) 社交产品 > D) 工具产品 > E) 其他（请手动输入）

根据选择推荐对应指标（电商例：DAU、转化率、客单价、复购率、留存率）。

对每个关键指标进行详细定义（指标定义、统计口径、计算公式、数据来源、基准值）。

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步骤 5: 设计过程指标

> 📈 过程指标设计： > > - 用户获取：新增用户数、获客渠道分布、CAC、注册转化率 > - 用户活跃：DAU/MAU、人均使用时长、人均使用次数、功能使用率 > - 用户留存：次日/7日/30日留存率、流失用户比例 > - 用户转化：转化漏斗各环节转化率、平均转化周期 > > 是否需要其他过程指标？

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步骤 6: 设计转化漏斗

> 🔍 核心转化漏斗设计： > > 您的产品核心流程是什么？ > > A) 电商购买流程 > B) 内容消费流程 > C) 社交互动流程 > D) 工具使用流程 > E) 其他（请手动输入）

根据选择设计对应的转化漏斗，识别瓶颈环节和优化方向。

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步骤 7: 设计数据监控方案

> ⚡ 数据监控方案： > > 实时监控：DAU、请求量、接口成功率、页面加载时间 > 告警规则：DAU异常下降>20% / 接口成功率3秒 > > 定期分析： > - 日报（每天9点）：核心指标+转化漏斗 > - 周报（每周一）：趋势+留存+功能使用 > - 月报（每月1号）：总结+增长+收入+竞品 > > 是否需要调整监控方案？

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步骤 8: 输出数据指标体系文档

使用 Write 工具创建 docs/02-方案设计/数据指标体系.md，参考 references/output-template.md 模板，填充用户输入的数据。

文档包含：

1. 指标体系概述（设计目标、设计原则）
2. 北极星指标（定义、目标值）
3. 关键指标体系（分层架构、详细定义）
4. 过程指标体系（用户获取/活跃/留存/转化）
5. 转化漏斗分析（漏斗图、优化方向）
6. 数据监控方案（实时监控、定期分析）
7. 数据工具与平台
8. 数据治理（质量保障、安全合规）

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步骤 9: 深度数据分析（v2.0新增）

详情参考 references/depth-analysis.md。

9.1 趋势分析

• 同比分析（与去年同期对比）
• 环比分析（与上月对比）
• 趋势预测（未来3个月线性回归预测）

9.2 异常检测

• 自动异常识别（DAU突然下降等）
• 异常归因分析（分渠道/设备/版本下钻）

9.3 归因分析

• 转化率提升归因（各优化项贡献度）
• 用户流失归因（原因分布+优化建议）

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步骤 10: 生成深度分析报告

在文档中补充深度分析章节，包含趋势分析、异常检测、归因分析、预测分析。

步骤 11: 数据可视化建议

• 核心仪表盘设计（实时监控看板、周报看板）
• 可视化图表类型（折线图、柱状图、漏斗图等）

步骤 12: 数据驱动决策建议

• 周数据复盘会 / 月数据总结会
• 基于数据的产品迭代决策机制

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兜底机制

场景: 无前置文档

如果PRD和MVP方案都不存在：

> ⚠️ 未找到前置文档 > > 您可以选择： > A) 手动输入产品信息（快速模式） > B) 执行 /pm-docs 生成PRD > C) 执行 /pm-mvp 制定MVP方案

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注意事项

1. 北极星指标必须反映产品核心价值
2. 每个关键指标需明确统计口径和计算公式
3. 埋点方案需与开发团队对齐实施
4. 查看完整输出模板：references/output-template.md
5. 查看深度分析模板：references/depth-analysis.md

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输出质量对比

✅ Good 示例：

- 有数据引用：「根据 Q4 数据，留存率从 35% 降至 28%」
- 有验证来源：「数据来源：Google Analytics, 2025-12-01」
- 有明确建议：「建议将新手引导步骤从 5 步减少至 3 步」

❌ Bad 示例：

- 模糊结论：「数据表明留存率有所下降」
- 无来源：「根据经验，这个功能很重要」
- 没有行动建议：「留存是个问题」

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常见误区 / Red Flags — STOP

出现以下情况立即停止并回溯：

| 误区 | 正确做法 | |------|---------| | 使用"应该"、"大概"、"看起来"做结论 | 必须基于实际数据和验证 | | 未运行检查就声称已完成 | 先验证，再陈述 | | 因时间紧迫跳过关键步骤 | 没有例外，时间紧更要严格 | | "这次应该没问题"的想法 | 每次都要重新验证 |

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产出质量检查 / Verification Checklist

• [ ] 前置依赖已满足（输入文档/数据已收集）
• [ ] 核心步骤已全部执行
• [ ] 输出文档已生成到 docs/ 目录
• [ ] 每个判断都有数据/证据支撑
• [ ] 已推荐 2-3 个后续 skill

> ⚠️ 任何一项未通过 → 补全后再标记完成。

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Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: konglong87
• Source: konglong87/superPM
• License: MIT
• Homepage: https://konglong87.github.io/anything-ai/

Install and usage instructions live in the source repository linked above.