2.2 instruction — Confidence Point Scoring (not Backlog)¶

Этап RB-STEP-2 — CUSTOMER VALIDATION (Stage 1) · Линза: Product (контекст: Business/Strategy) · Инструкция для Инженера Продукта нового поколения (PAF, [S1],[S2]). Преемственность метода: исходный раннбук RB-STEP-2-CUSTOMER-VALIDATION/2.2 Скоринг и приоритизация гипотез потребителя.md (ICE/RICE, правило «самый страшный риск — первым»).

🎯 Цель в PAF-оптике¶

Заменить ручной ICE/RICE и «приоритизацию списка» на CP-скорер по колесу Итамара Гилада: ICE/RICE становятся прокси Confidence Point, а результат — не топ-10 в беклоге, а Банч гипотез-кандидатов в моменте под текущее состояние Нексуса [S1] VI.7, Принцип 5. Ключевая инверсия: первыми на валидацию идут гипотезы с наибольшим риском (не наибольшей уверенностью) — это управление знаниями/рисками, а не потери [S1] Принцип 4.

👤 Роль и ответственность¶

Product Engineer — владелец CP-скоринга; интерпретирует CP как критерий gate, а не как число ради числа.
Product Ops — настраивает CP-скорер, следит, что CP растёт только от появления информации, снижающей неопределённость (иначе CP — новая vanity).
Growth Engineer — добавляет к скорингу mNSM-потенциал гипотезы.
Зона человека: оценка «стоимости риска» по каждой гипотезе (субъективный стратегический вызов).

🤖 Что делает Кортекс-агент¶

CP-скорер (Confidence Point Scorer Agent, колесо Гилада): - Вход: кандидат-узлы-гипотезы из 2.1 с initial CP. - Действие: пересчитывает CP по методу исходного 2.2 (ICE = (Impact + Confidence + Ease)/3 или RICE = (Reach×Impact×Confidence)/Effort), но интерпретирует результат как прокси CP + вычисляет стоимость риска для каждой гипотезы. Ранжирует по принципу «страшный риск — первым». Формирует Банч гипотез в моменте (ограничение: Bunch Size = ёмкость интервью-плана). - Выход: Банч гипотез для ближайшей волны интервью + CP-профиль + стоимость риска.

Шкалы ICE/RICE (по исходному `2.2`, как прокси CP)¶

ICE (каждый критерий 1–10): Impact (опровержение разрушит идею? 9–10 = фундамент), Confidence (уверен сейчас? 9–10 = видел своими глазами/данные), Ease (легко проверить? 9–10 = один прямой вопрос). RICE: Reach (относительный охват 1–100) × Impact (3/2/1/0.5/0.25) × Confidence (1.0/0.8/0.5/0.2) / Effort (1/3/5 интервью-затрат). Когда использовать ICE vs RICE: один сегмент → ICE; несколько сегментов с разным охватом → RICE.

Правило «самый страшный риск — первым» (по исходному `2.2`)¶

Контринтуитивный принцип: первыми проверяются гипотезы с наибольшим риском для продукта, а не те, в которых уверены. Тест по каждой гипотезе: «Если она неверна — вся идея рушится?» → в первую очередь. «Небольшое изменение UX?» → позже. Аналогия: сначала проверяем фундамент дома, а не цвет черепицы. Это прямое воплощение Принципа 4 (управление знаниями/рисками, не потери) [S1].

Bunch Size на Stage 1¶

Размер Банча гипотез (Bunch Size [S1] VI.6) на Stage 1 ограничен ёмкостью интервью-плана: ~12 интервью × ~10–15 гипотез на интервью = рабочий Банч для волны. Гипотезы сверх Bunch Size не «копятся в беклог», а пересматриваются в следующем цикле Sprint по новому состоянию Нексуса. Это устраняет «накопительный список» — фундаментальный отход от Беклога.

Колесо Итамара Гилада → CP (по [S1] VI.7)¶

ICE/RICE объективизируют Confidence Level. Логика роста доверия: гипотеза → слабый сигнал (форум/отзыв) → интервью → дымовой тест → данные → масштаб. Каждый переход поднимает CP. Падает CP при срабатывании рисков/отклонениях (Кортекс/инженер). CP включает стоимость риска: «сколько ещё ресурсов потратим при таком уровне рисков».

Пример Банча гипотез в моменте (по исходному `2.2`)¶

ID	Кратко	Impact	Conf	Ease	ICE→CP	Риск при опровержении	Ранг
ГЦ-01	Хочет 1 рекомендацию, не шортлист	9	5	7	7.0	идея рушится	1
ГПр-01	Не может сравнить 20+ анкет	8	6	8	7.3	переделать ядро	2
ГП-02	Смотрит соцсети до контакта	4	8	9	7.0	нюанс UX	позже

ГЦ-01 и ГПр-01 идут в интервью первыми — несмотря на средний ICE, их опровержение = смерть идеи.

🧠 Что делает человек (метапознание)¶

Чекпоинт: Product Engineer проверяет, что CP-скоринг не превратился в vanity (CP растёт от реального знания, а не от «мне кажется»).
Veto-право: переопределить авто-ранжирование, если стратегический риск гипотезы выше, чем у автомата.
Метапознание: помнить, что «очевидно верные» гипотезы с высоким Confidence могут быть «скучными» — баланс Impact vs Confidence.

Анти-vanity: критерий релевантности Big Idea (по исходному `2.2`)¶

Помимо числового скоринга, человек накладывает качественный фильтр: 🎯 ядро идеи (напрямую проверяет основную гипотезу продукта) / ⭐ связанная / 💡 интересная, но не про нас (отложить). Проверка нерелевантных гипотез отвлекает от главного и расходует интервью-ресурс. Это не «приоритизация списка», а скаутинг возможностей под карту целей [S1] Принцип 5.

📦 Артефакт = узлы Нексуса потребителя¶

Узлы-гипотезы с обновлённым CP (прокси из ICE/RICE).
Метаданные: Impact, Confidence, Ease/Reach,Effort, стоимость риска, ранг в Банче, связь с Big Idea (🎯 ядро / ⭐ связанная / 💡 периферия — из исходного 2.2).
Банч гипотез в моменте (вместо «беклога»).

Связь CP с NPV (прямая PAF)¶

CP гипотезы — прокси её вклада в будущий NPV продукта: гипотеза с высоким риском при опровержении = высокий потенциальный риск для NPV. Поэтому CP-скоринг в 2.2 — не изолированный шаг, а вход в NPV-скоринг сегментов (2.7). Без CP как управления рисками (Принцип 4) весь后续 NPV-расчёт становится vanity. CP растёт только от снижения неопределённости — это и есть «управление знаниями» вместо «управления потерями» [S1] Принцип 4.

🚦 Confidence Point-гейт¶

Критерий: Банч сформирован; топовые гипотезы — с максимальным риском для ядра идеи; стоимость риска оценена.
Gate: гипотезы с CP ниже порога — не идут в интервью (или идут последними), но не «копятся в беклоге».
Стоимость риска: «Сколько ещё потратим ресурсов при таком уровне рисков?» [S1] VI.7.

🔭 Связь с Тремя Линзами (3PL)¶

Product Lens — CP гипотез поведения/проблем определяет Product Sprint. Business Lens — mNSM-потенциал гипотезы влияет на ранг в Банче (Growth Engineer).

🛡️ Анти-workslop чекпоинт¶

Запрет на «беклог гипотез» как накопительный список → только Банч в моменте [naming_conventions].
Трассировка каждой оценки до обоснования (откуда Impact/Confidence/Ease).
CP не поднимается без снижения неопределённости — иначе vanity.

🔄 Преемственность: классика → PAF¶

Было (исходный `2.2`)	Стало (PAF)
ICE/RICE как финальное число	ICE/RICE как прокси CP + стоимость риска
«Приоритизация» топ-10 в беклог	Банч гипотез в моменте (Беклог упразднён)
Выбор «что проверить первым» по баллу	Выбор по наибольшему риску (страшный риск — первым)
Уверенность 1–10	Confidence Point (колесо Гилада, gate)
Список ради списка	Скаутинг возможностей под карту целей
Метрика — балл	Метрика — CP + стоимость риска (связь с mNSM/NPV)

📚 Ключевые термины PAF на этом шаге (по naming_conventions)¶

Confidence Point (CP) — уровень контекста/доверия к гипотезе; критерий gate [S1] VI.7. Растёт по колесу Гилада, падает при рисках.
Банч (Feature Bunch) — связка гипотез/фич в моменте; заменяет Беклог [S1] VI.6. Лимиты: Bunch Size (ёмкость интервью-плана).
Скаутинг — поиск/анализ возможностей и угроз вместо приоритизации списка [S1] Принцип 5.
Стоимость риска — «сколько ресурсов потратим при текущем уровне рисков» [S1] VI.7.
Колесо Итамара Гилада — объективизация Confidence Level (ICE/RICE) → рост доверия по ступеням: гипотеза → сигнал → интервью → дымовой тест → данные → масштаб.
mNSM — монетизируемая North Star Metric; слой, который Growth Engineer добавляет к скорингу [S1] Принцип 6.

🧩 Маппинг к Skill Map / профстандарту 06.012¶

Skill Map сектор 1 (Discovery) × скоринг/анализ [S3].
Профстандарт B/01.5 «Продуктовые исследования» [S4].
Уровень: средний круг (анализ, агрегация, обоснованные выводы).

📖 Пример работы CP-скорера (AI-репетитор)¶

Вход: ГЦ-01 (хочет 1 рекомендацию), initial CP=5. CP-скорер: Impact=9 (ядро идеи — если родители хотят шортлист, весь продукт переосмыслить), Confidence=5 (логично, но без подтверждений), Ease=7 (спросить любого родителя). ICE=7.0 → прокси CP=7. Но переопределение человеком: риск опровержения = «идея рушится» → ранг 1 в Банче, идёт в интервью первым. ГП-02 (смотрит соцсети): Impact=4, Confidence=8, Ease=9, ICE=7.0 → CP=7. Но риск = «нюанс UX» → откладывается. Мораль: одинаковый ICE ≠ одинаковый приоритет — решает стоимость риска.

❓ Контрольные вопросы (метапознание)¶

Первые в Банче — гипотезы с наибольшим риском (не уверенностью)?
Не превратился ли CP в vanity (растёт без реального знания)?
Оценена ли стоимость риска по каждой гипотезе?
Есть ли mNSM-слой (Growth Engineer) в ранжировании?
Сформирован ли Банч в моменте (а не накопительный список)?
Не проверяем ли «очевидно верные» гипотезы первыми вместо «страшных»?

⚠️ Типичные ошибки 2.2¶

CP как vanity (растёт от «мне кажется») → CP растёт только от снижения неопределённости.
ICE/RICE как финал → это прокси CP, нужен ещё риск и mNSM.
Первые = самые уверенные → инверсия: первые = самые страшные (опровержение = смерть идеи).
Накопительный беклог → только Банч в моменте, остальное не копится.
Одинаковый ICE = одинаковый приоритет → решает стоимость риска, не балл.
Нет связи с Big Idea → релевантный фильтр (🎯/⭐/💡) обязателен.
Стоимость риска не оценена → без неё CP неполон (Принцип 4: «сколько ещё потратим при таком уровне рисков»).
Скоринг в вакууме, без mNSM → Growth Engineer обязан добавить монетизируемый слой.

🔗 Связи¶

Назад: 2.1 instruction · Дальше: 2.3 instruction Связанные: reformation · index · naming_conventions · PAF-ANALYSIS