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name: feature-prioritisation

- description: "Aplicar marcos de priorización (RICE, MoSCoW, Kano, ICE, Opportunity Scoring) para clasificar características y elementos de backlog. Usar cuando se solicite priorizar características, clasificar un backlog, decidir qué construir a continuación, o evaluar compensaciones entre ideas en competencia. Produce una lista de características clasificada y puntuada con tablas específicas del marco, orden de construcción recomendado, elementos depriorizados, y supuestos realizados."

+ description: "Aplica marcos de priorización (RICE, MoSCoW, Kano, ICE, Opportunity Scoring) para clasificar características e items del backlog. Úsalo cuando se te pida priorizar características, clasificar un backlog, decidir qué construir a continuación, o evaluar compensaciones entre ideas competidoras. Produce una lista de características puntuada y clasificada con tablas específicas del marco, orden de construcción recomendado, items depriorizados, y supuestos realizados."

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# Skill de Priorización de Características

- Aplicar el marco de priorización correcto a cualquier backlog y producir una clasificación clara y defendible con justificación — no solo una lista ordenada.

+ Aplica el marco de priorización correcto a cualquier backlog y produce una clasificación clara y defendible con justificación — no solo una lista ordenada.

- ## Entradas Requeridas

+ ## Inputs Requeridos

- Solicitar al usuario estos datos si no se proporcionan:

+ Trabaja con lo que se proporciona. Si falta alguno de estos, aun así produce el output completo: rellena cada vacío con un supuesto razonable marcado *(asumido, confirmar)* y lista esos supuestos al final. Solo haz una pregunta cuando el tema central en sí está ausente (no hay nada sobre lo que escribir).

- **Lista de características o iniciativas a priorizar**

- - **Objetivo o métrica** siendo priorizada (OKR, lanzamiento, sprint)

- - **Marco preferido** (o recomendar basado en contexto más abajo)

+ - **Objetivo o métrica** siendo priorizado (OKR, lanzamiento, sprint)

+ - **Marco preferido** (o recomienda basándote en el contexto abajo)

- **Datos del equipo**: estimaciones de alcance, estimaciones de esfuerzo, velocidad (para RICE)

## Guía de Selección de Marco

- Preguntar al usuario qué marco prefiere, o recomendar basado en contexto:

+ Pregunta al usuario qué marco prefiere, o recomienda basándote en el contexto:

| Situación | Marco Recomendado |

|---|---|

- | Necesitar una puntuación rápida basada en datos | RICE |

+ | Necesitas una puntuación rápida y basada en datos | RICE |

| Reunión de alineación de stakeholders | MoSCoW |

- | Entender deleite del cliente vs expectativas | Kano |

- | Startup en fase temprana, decisiones rápidas | ICE |

- | Identificar necesidades de clientes infraservidas | Opportunity Scoring |

- | Decisiones estratégicas de cartera | Matriz de Valor vs Esfuerzo |

+ | Entender la satisfacción del cliente vs expectativas | Kano |

+ | Startup en etapa temprana, decisiones rápidas | ICE |

+ | Identificar necesidades de clientes desatendidas | Opportunity Scoring |

+ | Decisiones de portafolio estratégico | Value vs Effort Matrix |

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## Puntuación RICE

**Fórmula:** (Alcance × Impacto × Confianza) ÷ Esfuerzo

| Factor | Definición | Escala |

|---|---|---|

| Alcance | Usuarios impactados por trimestre | Número real |

| Impacto | Efecto en el objetivo por usuario | 0.25 / 0.5 / 1 / 2 / 3 |

- | Confianza | Qué tan seguro estás? | 50% / 80% / 100% |

- | Esfuerzo | Personas-mes requeridos | Número real |

+ | Confianza | ¿Cuán seguro estás? | 50% / 80% / 100% |

+ | Esfuerzo | Personas-mes requeridas | Número real |

- Tabla de salida:

+ Tabla de output:

|---|---|---|---|---|---|---|

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## Método MoSCoW

- Categorizar cada característica como:

- - **Must Have** — no negociable para lanzamiento/sprint; el producto falla sin ella

- - **Should Have** — importante pero no crítica; existen soluciones alternativas

+ Clasifica cada característica como:

+ - **Must Have** — innegociable para el lanzamiento/sprint; el producto falla sin ella

+ - **Should Have** — importante pero no crítico; existen alternativas

- **Could Have** — agradable de tener; incluir solo si hay tiempo

- - **Won't Have (this time)** — explícitamente fuera de alcance ahora; puede revisitarse

+ - **Won't Have (esta vez)** — explícitamente fuera de alcance ahora; puede revisarse después

- Siempre preguntar: "Must have para *qué*?" — definir el alcance (lanzamiento, sprint, trimestre) antes de categorizar.

+ Siempre pregunta: "Must have para *qué*?" — define el alcance (lanzamiento, sprint, trimestre) antes de clasificar.

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## Puntuación ICE (Startup/modo rápido)

- **Fórmula:** Impacto + Confianza + Facilidad (cada una 1–10)

+ **Fórmula:** Impacto + Confianza + Facilidad (cada 1–10)

Rápido, subjetivo — bueno para decisiones tempranas antes de que existan datos.

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## Modelo Kano

- Clasificar características en:

- - **Basic (Must-be):** Esperado; la ausencia causa insatisfacción

- - **Performance:** Más = mejor satisfacción; relación lineal

- - **Excitement (Delighters):** Inesperado; crea deleite; la ausencia es neutral

- - **Indifferent:** A los usuarios no les importa de una forma u otra

- - **Reverse:** Algunos usuarios lo quieren, otros no

+ Clasifica características en:

+ - **Básico (Must-be):** Esperado; la ausencia causa insatisfacción

+ - **Desempeño:** Más = mejor satisfacción; relación lineal

+ - **Emocionante (Delighters):** Inesperado; crea delight; la ausencia es neutral

+ - **Indiferente:** A los usuarios no les importa de ninguna forma

+ - **Inverso:** Algunos usuarios lo quieren, otros no

- Recomendar construir: todas las características Basic primero → características Performance para casos de uso clave → 1–2 características Excitement por release.

+ Recomienda construir: todas las características Básicas primero → características de Desempeño para casos de uso clave → 1–2 características Emocionantes por release.

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## Helper Programático

- Este skill incluye un script Python que solo usa stdlib y que calcula la clasificación para los marcos basados en matemáticas (RICE, ICE) para que la puntuación de características sea consistente entre sesiones.

+ Este skill incluye un script Python que solo usa stdlib y que calcula clasificaciones para los marcos basados en matemáticas (RICE, ICE) para que la puntuación de características sea consistente entre sesiones.

```bash

# RICE desde JSON

python3 scripts/feature_prioritisation.py initiatives.json --framework rice

# RICE desde CSV

python3 scripts/feature_prioritisation.py initiatives.csv --framework rice --format csv

# ICE desde JSON

python3 scripts/feature_prioritisation.py features.json --framework ice

- # Pasar mediante pipe

+ # Pipe hacia él

printf '%s\n' '[{"name":"API refactor","impact":8,"confidence":80,"ease":5}]' \

| python3 scripts/feature_prioritisation.py --framework ice -

```

- Usar `--json` para producir salida legible por máquina para herramientas posteriores.

+ Usa `--json` para producir output legible por máquina para herramientas posteriores.

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- ## Formato de Salida

+ ## Formato de Output

### Priorización de Características — [Producto/Equipo] — [Fecha]

**Marco Utilizado:** [RICE / MoSCoW / ICE / Kano / Personalizado]

**Alcance:** [Sprint / Trimestre / Release]

**Objetivo siendo priorizado:** [Métrica u objetivo]

[Tabla puntuada usando marco seleccionado]

**Orden de Construcción Recomendado:**

- 1. [Característica] — [justificación de 1 línea]

- 2. [Característica] — [justificación de 1 línea]

+ 1. [Característica] — [Justificación de 1 línea]

+ 2. [Característica] — [Justificación de 1 línea]

3. ...

- **Explícitamente Depriorizadas:**

+ **Explícitamente Depriorizados:**

- [Característica] — Razón: [breve]

**Supuestos Realizados:**

- [Cualquier estimación o juicio usado en la puntuación]

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- ## Directrices

+ ## Pautas

- - Siempre anclar la priorización a un objetivo o métrica específica — nunca priorizar en el vacío

- - Señalar cuando dos características tienen puntuaciones similares pero perfiles de riesgo muy diferentes

- - Si la política de stakeholders está influenciando la priorización, nombrarla explícitamente y sugerir separar la puntuación del marco de la decisión final

- - Recomendar revisitar prioridades cada 2 semanas como mínimo

- - Nunca producir una lista clasificada de una sola columna sin justificación — explicar las 3 decisiones superiores e inferiores

+ - Siempre ancla la priorización a una métrica u objetivo específico — nunca priorices en el vacío

+ - Señala cuando dos características tienen puntuaciones similares pero perfiles de riesgo muy diferentes

+ - Si la política de stakeholders está influyendo en la priorización, nómbralo explícitamente y sugiere separar la puntuación del marco de la decisión final

+ - Recomienda revisitar prioridades cada 2 semanas como mínimo

+ - Nunca produzcas una lista clasificada de una sola columna sin justificación — explica las 3 principales y 3 peores decisiones

+ ## Materiales Profundos

+ Este skill incluye archivos de apoyo — úsalos cuando estén disponibles:

+ - **`references/framework-selection.md`** — Elegir el Marco de Priorización (En Lugar de Defaultear a RICE). Aplícalo mientras produces el output; contiene la calibración y los juicios de valor que el resumen del método anterior comprime.

+ - **`templates/prioritisation-session.md`** — una versión para rellenar del entregable con los quality gates incluidos. Ofrécelo cuando el usuario quiera trabajar el documento él mismo en lugar de que se genere.

+ ## Rúbrica de Puntuación (0–40)

+ Puntúa cualquier output de este skill antes de entregarlo; 32+ es de calidad lista para enviar.

+ | Dimensión | 0 | 5 | 10 |

+ |---|---|---|---|

+ | Anclaje al objetivo | Sin objetivo declarado, o items silenciosamente puntuados contra objetivos diferentes | Un objetivo es nombrado pero las puntuaciones individuales no lo referencian; items fuera de objetivo puntuados de todas formas | Una métrica y alcance explícitos; cada puntuación justificada contra ella; items sirviendo un objetivo diferente rechazados con instrucciones para reenviar |

+ | Integridad de puntuación | Marcos mezclados en una sesión, aritmética errónea, o escalas inventadas a mitad de tabla | Un marco aplicado consistentemente, pero confianza por defecto alta y anclajes de escala indefinidos | Marco consistente, matemáticas verificables, anclajes de impacto definidos, confianza reflejando honestamente la evidencia detrás de cada estimación |

+ | Transparencia de cortes y supuestos | Items cortados simplemente desaparecen; sin registro de estimaciones o sus fuentes | Items depriorizados listados pero sin razones; supuestos parciales o sin fuente | Cada corte lleva una razón y trigger de revisita; supuestos nombran sus fuentes (analytics, estimaciones de ingeniería) para que la clasificación sea re-ejecutable |

+ | Juicio más allá del número | Una tabla ordenada presentada como la decisión | Los picks principales reciben justificación, pero near-ties, perfiles de riesgo, y política van sin mencionar | Near-ties rotas en riesgo con razonamiento mostrado; presión política nombrada con puntuación del marco separada de la decisión final; top y bottom de lista ambos explicados |

## Verificaciones de Calidad

- - [ ] Cada elemento se puntúa contra el mismo objetivo o métrica (no diferentes objetivos por elemento)

- - [ ] Los elementos depriorizados se enumeran explícitamente con razones (no solo ausentes de la lista clasificada)

- - [ ] Los supuestos usados en la puntuación están documentados

- - [ ] La política de stakeholders o preferencias personales se separan de la puntuación del marco

+ - [ ] Cada item es puntuado contra la misma métrica u objetivo (no objetivos diferentes por item)

+ - [ ] Items depriorizados están explícitamente listados con razones (no solo ausentes de la lista clasificada)

+ - [ ] Supuestos usados en la puntuación están documentados

+ - [ ] La política de stakeholders o preferencias personales están separadas de la puntuación del marco

- [ ] La priorización está anclada a un alcance específico (sprint / trimestre / lanzamiento)

## Anti-Patrones

- - [ ] No puntuaizar elementos contra diferentes objetivos — cada elemento en una sesión de priorización debe puntuarse contra el mismo objetivo

- - [ ] No omitir elementos depriorizados — enumerar explícitamente qué se eliminó y por qué es tan importante como la lista clasificada

- - [ ] No dejar que la política de stakeholders anule las puntuaciones del marco sin documentar el override y la razón

- - [ ] No mezclar puntuaciones RICE, ICE, o MoSCoW entre marcos en una sola sesión — elegir un marco por ejercicio de priorización

- - [ ] No tratar la salida como final sin documentar los supuestos usados en la puntuación — los supuestos cambian, y la lista debe ser revisitable

+ - [ ] No puntúes items contra objetivos diferentes — cada item en una sesión de priorización debe ser puntuado contra el mismo objetivo

+ - [ ] No omitas items depriorizados — listar explícitamente qué fue cortado y por qué es tan importante como la lista clasificada

+ - [ ] No dejes que la política de stakeholders anule puntuaciones del marco sin documentar la anulación y razón

+ - [ ] No mezcles puntuaciones RICE, ICE, o MoSCoW entre frameworks en una sola sesión — elige un framework por ejercicio de priorización

+ - [ ] No trates el output como final sin documentar los supuestos usados en la puntuación — los supuestos cambian, y la lista debe ser revisitable

+ ## Frases Trigger de Ejemplo

+ - "Prioriza características."

+ - "Clasifica un backlog."

+ - "Decide qué construir a continuación."

+ - "Evalúa compensaciones entre ideas competidoras."