feature-review
用RICE/WSJF/Kano评分Backlog，自动创建Issue
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：feature-review。 它的用途是：用RICE/WSJF/Kano评分Backlog，自动创建Issue 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/feature-review-x/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'用feature-review技能对我当前项目Backlog中的10个需求进行RICE评分，并自动为前3个高优先级项创建GitHub Issue，标签设为“enhancement”和“high-priority”'。它会解析每个需求的描述，估算覆盖度、影响力、信心和努力值，计算RICE得分，排序后调用GitHub API创建Issue，标题包含分数和需求名称，正文附上评分明细。
介绍
在项目管理和产品迭代中，优先级排序往往依赖主观判断，容易漏掉真正重要的需求。这个Skill帮你用RICE（覆盖度、影响力、信心、努力）、WSJF（加权最短作业优先）和Kano（基本型、期望型、兴奋型）三种经典模型，对Backlog中的每一项进行量化评分，并自动为排名靠前的候选需求创建GitHub Issue，确保高价值任务被及时跟进。
使用非常简单：你只需提供Backlog列表（可以是Markdown、表格或文本描述），然后指定评分模型（RICE/WSJF/Kano或混合模式），Skill会自动解析每个条目，计算得分，并输出排序结果。你还可以设定阈值或数量，让Skill直接为Top候选生成带有描述、标签和负责人信息的GitHub Issue，省去手动录入的麻烦。
适合产品经理、项目经理、敏捷教练和开发团队负责人。当你的Backlog超过20项，或者需要跨团队对齐优先级时，这个Skill能显著提升决策效率。对于使用Jira、GitHub Projects、Notion等工具管理需求的小组，它也能轻松融入现有流程。
建议先花5分钟配置评分维度的权重（如影响力权重、努力估算单位等），让结果更贴合团队实际。另外，评分结果仅供参考，结合团队讨论和业务上下文做最终决定会更稳妥。注意，该Skill不存储历史数据，每次运行需要重新提供Backlog。
核心特点
同时支持RICE、WSJF、Kano三种评分模型，并能一键生成GitHub Issue，而其他同类工具通常只提供单一模型或仅输出评分结果，缺乏自动流转到开发任务的能力。
注意事项
需要用户提供结构化的Backlog项和估算数据，不适合完全未知或高度模糊的需求场景。
常见问题
支持哪些评分模型？
支持RICE（覆盖度/影响力/信心/努力）、WSJF（优先级分数=价值/时长）、Kano（基本型/期望型/兴奋型）三种模型，还可混合使用。
如何自动创建GitHub Issue？
评分后，Skill会调用GitHub API，为Top候选项目创建Issue，标题自动包含评分结果，描述包含评分详情，标签可自定义。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/feature-review-x/raw/index.md 读取 feature-review 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/feature-review-x/raw/index.md（查看排版版本）