每个优先级框架的存在，都是为了把一场争论变成一个你拿得出手去辩护的数字。RICE、MoSCoW、WSJF、Kano、加权打分——它们是同一个问题的不同镜片：我们接下来该做什么，又有多大把握？这页把每一个都配上真正的公式和一个走完一遍的算例，再给你一张「什么时候用哪个」的直白表格。然后是模板都跳过的那部分——一个分数只在它的某个输入没变之前为真，而在电子表格里，没有任何东西会在输入变了时告诉你。
排优先级，无非是把取舍从「隐含」变成「明说」。你的好点子总比产能多；框架逼你用一套能对着怀疑的干系人复述的说法，讲清为什么这个胜过那个。数字本身不是重点——数字背后那套达成共识的输入才是。一个 42 分的 RICE 分数什么都不说明；「触达 8k、影响 2、把握 80%、成本 3 人月」才说明问题，而且是以正确的方式可被争论。
而这恰恰是优先级会衰减的原因。那些输入是对一个移动世界的假设。触达是在人群变化前估的；成本是在那次技术尖刺前猜的；把握在实验跑出平平结果之前还很高。你一月份辩护过的排序，到三月已经悄悄错了——而表格看起来和你填它那天一样自信。框架给你一个好决策；电子表格里没有任何东西让这个决策保持「好」。
每个都配公式、一行算例、以及它为之而生的场景。没有哪个「最好」——它们以不同方式在严谨和速度之间取舍。
分数 =（触达 × 影响 × 把握）÷ 成本。例：（8,000 用户 × 2 × 0.8）÷ 3 = 4,267。适合你手上有粗略的量化输入、又想在差异很大的功能间得到一个可比分数时。「把握」那一项是诚实的部分——它会扣掉你拿不出依据的点子。
把每一项分到 Must（必须）、Should（应该）、Could（可以）、Won't（这次不做）。没有数学——它是快速对齐工具，最适合和干系人在一个房间里圈定一个发布的范围。它的纪律在「Won't」那一桶：点名你「刻意不做」的东西，能挡住悄悄的范围蔓延。
加权最短作业优先（来自 SAFe/敏捷）= 延迟成本 ÷ 工作量。能浮出那些被纯影响分数埋掉的、小而时效性强的事。适合给一个「时机要紧」的 backlog 排序——一件现在值很多、以后值很少的事会得高分。
按对满意度的影响给功能分类：基本型（缺了难受，有了无感）、性能型（越多越好）、惊喜型（意料之外的加分）。适合平衡路线图，避免在某个「基本期望」还缺失时，过度投资于惊喜。
一张决策矩阵：选标准（影响、成本、战略契合、风险），给权重，给每个选项打分，求和。最灵活——你来定义什么重要。适合在少数几个选项之间做一次性、高风险的抉择，此时 RICE 固定的输入不合身。（这就是「加权决策矩阵」。）
让工具匹配决策，而不是反过来。一份速查。
| 你的处境 | 用 | 为什么 |
|---|---|---|
| 用粗略数据比较很多功能 | RICE | 一个可比、按把握折算的分数 |
| 和干系人圈定一个发布范围 | MoSCoW | 快速对齐，逼出一份「不做」清单 |
| 时机要紧的排序 | WSJF | 浮出又小又急又便宜的赢面 |
| 平衡基本盘与惊喜 | Kano | 按对满意度的影响分类 |
| 少数选项里的一次高风险抉择 | 加权矩阵 | 标准和权重你自己定 |
优先级分数不是事实——它是由输入搭起来的决策。框架有多「活」，全看那些输入，而电子表格根本不知道其中哪个动了。这正是 Draftlize 做的那件窄事。
触达、影响、把握、成本——每一个都是住在某处的假设。在 Draftlize 里它们是卡片：触达估算引用它背后的分析，把握等级引用设定它的那次实验。分数连到它的输入，而不是把数值硬编码进一个没人回看的单元格。
实验跑出平平结果，于是把握下降。持有旧把握的那张卡片变了，所有依赖它的分数自动标记 stale——于是「重排优先级」是被世界的移动触发的，而不是被某人碰巧重开表格触发的。排序之所以保持诚实，是因为由 substrate、而不是你的记忆，来追踪它压在什么上面。
让 Claude Code 或 Cursor 给 backlog 重排，它经 MCP 读到的是当前的输入——最新的触达、更新过的把握——而不是你上个季度敲进去的数值。框架于是变成一个会对着现实重跑的东西，而不是一张你在它早已不成立之后还在辩护的快照。
优先级框架给你一个好决策。当它底下的数字移动时，电子表格里没有任何东西让这个决策保持「好」。留着你的框架，把它依赖的输入追踪起来，让排序无法悄悄腐烂。
MoSCoW。它不需要数学也不需要数据——你把条目分到 Must、Should、Could、Won't 四桶。这是让一屋子人对一个发布范围达成一致最快的方式；等你有了粗略的量化输入，再升级到 RICE。
RICE 优化的是「单位成本的整体价值」，并按把握折算，适合宽泛地比较很多功能；WSJF（延迟成本 ÷ 工作量）优化的是「时机要紧时的排序」，能浮出 RICE 会埋掉的又小又急又便宜的赢面。用 RICE 来选，用 WSJF 来排。
你做不到——它们就是估计，假装能客观才是陷阱。价值在于把每个数字背后的假设写下来，让它可被质疑、可被回看。80% 的把握应当注明「为什么」；当这个「为什么」变了，分数也该跟着变。
在某个输入变化时，而不是按固定日历。每月重排一次，是「不知道哪个假设动了」的一种将就。如果你的输入被追踪着，重排优先级就由那个真正让旧排序失效的东西来触发。
用你喜欢的任何框架打分。把输入作为卡片放进 Draftlize，让一个变化的假设去标记所有依赖它的排序——这样优先级是在世界移动时重排，而不是在你想起来时。
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