Synthèse automatique

Attribue et classe des initiatives selon la formule RICE, avec des hypothèses explicites et une analyse de sensibilité.

Points forts

Format de sortie standardisé avec tableau de scoring et classement
Définitions contextuelles des facteurs et barèmes d’impact et de confiance
Détail des hypothèses et analyse de sensibilité
Rappel explicite de ce que RICE ne couvre pas

Limites

Les estimations de portée, d’impact, de confiance et d’effort restent subjectives
La qualité du résultat dépend des données fournies par l’utilisateur
N’intègre pas directement l’alignement stratégique, les dépendances ou le risque technique

Quand l'utiliser

Pour comparer objectivement des fonctionnalités ou des éléments de roadmap à partir d’estimations chiffrées approximatives.

Quand l'éviter

À éviter lorsque les dépendances stratégiques ou les critères qualitatifs priment, ou lorsque les estimations de portée et d’effort ne sont pas fiables.

Analyse de sécurité

Sûr

Score qualité90/100

The skill is a pure instructional template for RICE prioritization scoring. It declares no tools, executes no commands, and contains no destructive, exfiltrating, or obfuscated instructions. It only provides a structured framework and output format for analytical reasoning.

Aucun point d'attention détecté

Comment cette analyse est faite

Exemples

Prioritize next quarter

Priorise ces trois fonctionnalités pour le prochain trimestre avec RICE : notifications push, import CSV et tableau de bord analytics. Suppose une portée trimestrielle et explique chaque estimation.

Compare roadmap ideas

Applique RICE à ces idées de roadmap et donne-moi un classement avec les hypothèses, une analyse de sensibilité et une recommandation.

Triage a backlog

Aide-moi à arbitrer ce backlog avec le scoring RICE. Voici les initiatives et mes estimations de reach, impact, confiance et effort : ...

name: rice description: RICE prioritization scoring initiatives by Reach, Impact, Confidence, and Effort. Use for feature prioritization, roadmap planning, or when comparing initiatives objectively. user-invocable: true

RICE Prioritization Scoring

Name: Scoring de priorisation RICE
Author: Skills Guide Bot

Score and rank initiatives using Reach, Impact, Confidence, and Effort to make prioritization decisions more objective.

Instructions

For each initiative, estimate the four RICE factors, calculate the score, and rank them. Be explicit about assumptions behind each estimate.

Output Format

Context What are we prioritizing? What's the time horizon for Reach?

Factor Definitions

Reach: [Define for this context, e.g., "users affected per quarter"]
Impact: [Define for this context, e.g., "effect on conversion rate"]
Effort: [Define unit, e.g., "engineer-weeks"]

Scoring Table

| Initiative | Reach | Impact | Confidence | Effort | RICE Score | |------------|-------|--------|------------|--------|------------| | [Name A] | [#] | [0.25-3] | [%] | [#] | [calculated] | | [Name B] | [#] | [0.25-3] | [%] | [#] | [calculated] | | [Name C] | [#] | [0.25-3] | [%] | [#] | [calculated] |

Ranked Results

[Highest score] — RICE: X
[Second] — RICE: X
[Third] — RICE: X

Detailed Breakdown

For each initiative:

[Initiative Name]

Reach: [X] — [Assumption: how did you estimate this?]
Impact: [X] — [Reasoning for impact level]
Confidence: [X%] — [What would increase confidence?]
Effort: [X] — [What's included in this estimate?]
RICE Score: (R × I × C) / E = [score]

Sensitivity Analysis Which scores would change significantly if assumptions are wrong?

Recommendation Based on the scores and analysis:

[What to prioritize and why, including any caveats]

What RICE Doesn't Capture

Strategic alignment
Dependencies
Team capability gaps
Technical risk

Scoring Guide

Impact Scale | Score | Meaning | |-------|---------| | 3 | Massive — core value prop | | 2 | High — significant improvement | | 1 | Medium — noticeable improvement | | 0.5 | Low — minor enhancement | | 0.25 | Minimal — nice to have |

Confidence Scale | Score | Meaning | |-------|---------| | 100% | High — have data | | 80% | Medium — reasonable estimate | | 50% | Low — mostly guessing |

$ARGUMENTS

Du fichier au premier essai

Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.

Consulter la source et ses fichiers annexes

Ce téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.

1. Télécharger le fichier

Télécharger SKILL.md

Depuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.

Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.

mkdir -p '.skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/rice-prioritization-scoring-mu26hb18/download' --output '.skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18/SKILL.md.part' '.skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18/SKILL.md'

2. Vérifier les prérequis

Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.

Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.

Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.

3. Charger la skill

Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.

Claude Code

test -f '.skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/rice' && cp -R '.skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18' '.claude/skills/rice'

OpenSkills

OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.

Installation officielle d’OpenSkills

openskills install './.skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18'

openskills read 'rice-prioritization-scoring-mu26hb18'

La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.

Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.

openskills sync

Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.

4. Faire un premier essai

Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :

Lis .skill-downloads/rice-prioritization-scoring-mu26hb18/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.

Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.

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