用途
prioritize-assumptions 是一个用于假设优先级排序的技能。当用户需要梳理一批假设清单、决定先测试哪一个，或对假设进行分诊时，可以调用它。技能会基于用户提供的假设列表或研究数据（如提供了文件，先读取文件）进行分析。
主要能力
技能采用 Impact × Risk 矩阵，对每条假设评估两个维度：
- 影响（Impact）：验证该假设所创造的价值，以及受影响客户的数量。在 ICE 框架中表达为 Impact = Opportunity Score × 客户数，其中 Opportunity Score = Importance × (1 − Satisfaction)，归一化到 0–1（Dan Olsen 方法）。
- 风险（Risk）：定义为 (1 − Confidence) × Effort。
根据两个维度，假设被归入四类：
- 低影响、低风险：推迟测试，先处理更高优先级的假设。
- 高影响、低风险：直接进入实施（低风险、高回报）。
- 低影响、高风险：拒绝该想法，不值得投入。
- 高影响、高风险：设计实验进行测试。
对需要测试的假设，技能会建议实验，要求尽量以最小投入获得最大验证学习、测量真实行为而非主观意见，并具备明确的成功指标与阈值。结果以优先级矩阵或表格呈现。
使用方式
用户提供需要排序的假设列表；技能按上述框架逐条评估，给出分类和实验建议。资料提到可参考 prioritization-frameworks 技能获取完整公式和模板，输出内容较多时保存为 markdown。资料未提供安装命令、调用参数或界面细节。
适用场景
适用于产品发现阶段的假设分诊、决定测试顺序、评估哪些想法值得投入实验等场景。
限制
资料未说明具体平台支持范围、收费方式、运行环境和输出格式的完整规范；实验建议不包含具体执行工具或步骤细节。