Offizieller Skill · Produkt
Features priorisieren mit RICE
Bewertet ein Backlog mit RICE oder ICE, zeigt die Rechnung pro Eintrag, prüft die Empfindlichkeit, empfiehlt eine Schnittlinie für die Kapazität und benennt Abhängigkeiten.
KI-Skill
Lass deine KI dein Backlog priorisieren und die Rechnung zeigen
14 Tage kostenlos · Keine Karte nötig
Funktioniert in Claude, ChatGPT und Coding-Agents. In Team und Business aktualisiert sich der offizielle Skill in deinem Pod von selbst, wenn wir ihn verbessern.
Wann du ihn nutzt
- Du hast mehr Featurewünsche als Kapazität und musst entscheiden, was zuerst kommt
- Stakeholder sind sich bei den Prioritäten uneins und brauchen eine gemeinsame, sichtbare Methode
Was du ihm gibst
- Backlog oder Featureliste
- Schätzungen für Reach, Impact, Confidence und Effort
- Kapazität des Teams (optional)
Was du bekommst
Eine bewertete Rangfolge mit sichtbarer Rechnung, eine Schnittlinie, Hinweise zur Empfindlichkeit, Abhängigkeiten und eine Empfehlung, was gebaut wird und was nicht.
So funktioniert er
- Wähl RICE oder ICE
- Leg die Skalen vor dem Bewerten fest
- Bewerte jeden Eintrag und zeig die Rechnung
- Prüf die Empfindlichkeit
- Erfasse die Abhängigkeiten
- Zieh die Schnittlinie
- Gib eine Empfehlung
Beispiel
Was du ihm gibst
Q2. Kapazität 10 Personenwochen. Einträge: CSV-Export (Reach 400 Konten/Quartal, mittlerer Impact, Daten, 1 Woche); automatische Erinnerungen (Reach 900 laut Daten, hoher Impact, geraten, 4 Wochen); Nur-Lese-Platz (Reach 150 laut Kundenanfragen, hoch, einige Belege, 2 Wochen); SSO (Reach 20, massiv, Daten, 3 Wochen, in einem unterschriebenen Vertrag zugesagt).
Was du zurückbekommst (der Anfang)
Priorisierung: Q2
Methode: RICE – Nutzungsdaten liefern die Reichweite für alle Einträge · Kapazität: 10 Personenwochen (8 nach 20 % Puffer)
Rangfolge
| Rang | Eintrag | Reach | Impact | Confidence | Effort | Score (Rechnung) | Eingaben aus |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | CSV-Export | 400 | 1 | 100 % | 1 | 400×1×1,0÷1 = 400 | Daten |
| 2 | Automatische Erinnerungen | 900 | 2 | 50 % | 4 | 900×2×0,5÷4 = 225 | Reach: Daten; Impact: Schätzung |
| 3 | Nur-Lese-Platz | 150 | 2 | 80 % | 2 | 150×2×0,8÷2 = 120 | Anfragen |
| 4 | SSO | 20 | 3 | 100 % | 3 | 20×3×1,0÷3 = 20 | Daten |
Schnittlinie: SSO (zugesagt, 3) + CSV-Export (1) + automatische Erinnerungen (4) = 8 Personenwochen
Empfindlichkeit
- Automatische Erinnerungen: Ist der Impact 1 statt 2, ergibt sich 112,5 → rutscht unter den Nur-Lese-Platz; bleibt nur über der Linie, wenn die Kapazität reicht.
- CSV-Export: Halbierte Reach ergibt 200 → weiterhin Rang 2 oder besser.
- Nur-Lese-Platz: Verdoppelte Reach (aus Anfragen) auf 300 ergibt 240 → überholt die automatischen Erinnerungen und kommt über die Linie.
- SSO: Halbierte Reach auf 10 ergibt 10 → zugesagt, bleibt also bei jedem Score über der Linie.
Der Rest dieses Ergebnisses, alle Schritte und die Prüfungen, die die KI vor der Antwort macht, sind in deinem Pod, sobald du den Skill hinzufügst.
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Änderungen
- v1.0.1 · · Example: every item in the top 5 (all four here) now has a sensitivity line, adding read-only seat and SSO; the input now names the quarter and where the reminders' reach and the read-only seat's reach come from, as the ranking tags them.
- v1.0.0 · · First release.
Quellen
- RICE: Simple prioritization for product managers (Intercom) (gelesen am 2026-11-04)
- ICE Scoring | Glossary | ProdPad (gelesen am 2026-11-04)