从 PRD 到复盘的全链路 Skill 编排 —— 9 个节点，一条流水线
🎯 背景：我们每月会将上线的需求出一份复盘报告，包含上个月上线的需求及上线后的效果。目的有两个：
① 数据驱动迭代 —— 用数据说话，判断需求是否达到预期效果
② 增加业务信任度 —— 持续的输出让业务方看到产品侧的投入和效果，更好地推进后续需求
❌ 之前：取数据全靠手工 —— 后台数据导出、前台 GA4 用户交互数据手动拉取、Excel 整理成表……一个需求的复盘报告从取数到写完，动辄大半天。
✅ 现在：通过这套 Skill 工作流，复盘方案在 PRD 阶段就同步产出，数据自动拉取，报告自动生成。复盘报告的产出时间从大半天压缩到 1 小时以内。
同样的数据，不同的呈现方式 —— 阅读体验天差地别
—— 典型的一页复盘内容 ——
2.1 活动整体漏斗（6/9-6/15）
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 落地页总 PV | 1,038 | 峰值日 6/12（303 PV） |
| 落地页总 UV | 566 | 峰值日 6/12（197 UV） |
| 组件曝光用户 | 374 | 66.1% 页面访客看到组件 |
| 竞猜提交用户 | 110 | 去重用户数 |
| 竞猜提交次数 | 527 | 人均提交 4.8 次 |
| 整体参与率 | 29.4% | 110/374 |
| 竞猜修改次数 | 21 | 修改率 4.0% |
| 邀请按钮点击 | 28 | 点击率 7.5% |
| 邀请链接复制 | 7 | 复制率 25.0% |
| 无比赛日打卡 | 0 | 至今未触发 |
2.2 每日参与漏斗趋势
| 日期 | 曝光 | 提交 | 参与率 | 人均 | 修改 | 邀请 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 06/09 | 6 | 0 | — | — | 0 | 1 |
| 06/10 | 7 | 0 | — | — | 0 | 1 |
| 06/11 | 68 | 33 | 48.5% | 3.5 | 6 | 12 |
| 06/12 | 108 | 29 | 26.9% | 4.3 | 4 | 3 |
| 06/13 | 62 | 16 | 25.8% | 4.3 | 5 | 0 |
| 06/14 | 98 | 27 | 27.6% | 7.0 | 5 | 11 |
| 06/15 | 25 | 5 | 20.0% | 5.8 | 1 | 0 |
3.1 各站点参与对比
| 站点 | 曝光 | 提交 | 参与率 |
|---|---|---|---|
| / (US) | 74 | 28 | 37.8% |
| /eu | 44 | 16 | 36.4% |
| /jp | 18 | 5 | 27.8% |
| /de | 9 | 0 | 0% |
⚠️ 问题：大量表格堆砌，关键信息淹没在数据中，阅读者需要自己找重点
—— 同一份数据，HTML 呈现 ——
活动参与率 29.4% 表现良好，但逐日下降，裂变机制未激活
首日 48.5% → 6/15 降至 20.0%，落地页 PV 从 303 跌至 68
6/11 → 6/12 → 6/13 → 6/14 → 6/15
P0 修复 common_value 埋点参数（528次提交全部为空）
P0 排查 DE 站组件承载（9次曝光 0提交）
P1 优化邀请弹窗激励传达，提升复制率
✅ 优势：KPI 卡片一眼抓重点，趋势可视化，结论先行，建议分级
互动内容缺失 — 大促期间需要趣味互动内容作为预热抓手，当前缺乏可快速上线的互动玩法
用户留存机制不足 — 缺少能持续拉动用户回访的活动机制，用户参与一次后即流失
| 项目 | 说明 |
|---|---|
| 活动名称 | World Cup Prediction Challenge |
| 活动时长 | 6月12日 — 7月20日（北京时间） |
| 覆盖赛程 | 小组赛 → 1/16 → 1/8 → 1/4 → 半决赛 → 总决赛 |
| 参与门槛 | 注册会员，全程免费，无付费门槛 |
赛程日历导航 · 赛事竞猜卡片（3道题） · 支持率进度条 · 4种卡片状态 · 个人积分模块 · 好友邀请裂变 · 总排行榜 · 无比赛日打卡 · 落地页组件接入 · 后台赛事管理 · 后台结果录入 · 后台活动数据
含 ASCII 页面原型、交互流程图、PC+Mobile 双端设计、4种卡片状态流转、6个弹窗设计、奖励发放机制、防刷分规则
📊 完整 PRD 共 8 章 1600+ 行，覆盖需求背景→功能范围→详细设计→异常场景→验收标准→GA4分析方案→业务待办
| 编号 | 指标 | 定义 | 数据来源 |
|---|---|---|---|
| M-01 | 组件曝光量 | worldcup_guess_expose 事件计数 | GA4 |
| M-02 | 曝光用户数 | worldcup_guess_expose 去重用户数 | GA4 |
| M-03 | 参与用户数 | worldcup_guess_submit 去重用户数 | GA4 |
| M-04 | 竞猜提交总量 | worldcup_guess_submit 事件计数 | GA4 |
| M-05 | 无比赛日打卡量 | worldcup_checkin 事件计数 | GA4 |
| 编号 | 事件名 | button_name | 维度 | 指标 | 渠道 |
|---|---|---|---|---|---|
| Q-01 | common_click | worldcup_guess_expose | date | eventCount | 全渠道 |
| Q-02 | common_click | worldcup_guess_submit | date | eventCount, activeUsers | 全渠道 |
| Q-03 | common_click | worldcup_invite_click | date | eventCount | 全渠道 |
💡 每个评估指标都翻译成了 GA4 API 可直接调用的参数组合，阶段二按清单批量拉取
活动初期参与率 29.4%，但逐日下降，裂变和留存机制尚未激活
参与率首日 48.5% → 6/15 降至 20.0%；落地页 PV 从峰值 303 降至 68
裂变链路极弱：374 曝光用户中仅 7 人复制邀请链接（1.9%）
| 指标 | 数值 | 说明 |
|---|---|---|
| 落地页总 PV | 1,038 | 峰值日 6/12（303 PV） |
| 组件曝光用户 | 374 | 66.1% 页面访客看到组件 |
| 竞猜提交用户 | 110 | 去重用户数 |
| 竞猜提交次数 | 527 | 人均提交 4.8 次 |
| 整体参与率 | 29.4% | 110 / 374 |
P0-1 修复 common_value 埋点参数（528次提交全部为空）
P0-2 排查 DE 站组件承载（9次曝光 0提交）
P1-1 优化邀请弹窗激励传达，提升复制率
每个结论都有数据支撑，每个建议都有依据。报告结构：结论→数据→分析→复盘→建议→行动
活动参与率 29.4% 表现良好，但逐日下降，裂变机制未激活
决策权永远在人手里。AI 负责执行重复工作、提供发散思维、检查盲区，但方向、优先级、业务判断始终由人掌控。
流程设计因人而异。关键不是复制别人的流程，而是找到自己最顺手的方式，持续打磨。
只要人-AI交互能抽象成「输入→处理→输出」的规范流程，就能固化成一个 Skill。降低重复工作量，借助 AI 广度提供发散思维。
用着不爽就改，发现新模式就加，流程跑通了就固化。AI 在进化，工作流也在进化。
"AI 不会取代产品经理，但会用 AI 的产品经理会取代不会用的。"