AliDujie

jtbd-knowledge-skill

JTBD (Jobs to Be Done) v3.0 完整工具集。融合四大学派——Klement 进步力量、 Ulwick ODI 机会算法、Wunker Jobs Atlas 七维度、Kalbach Job Stories 整合—— 提供 13 项可执行能力和 15 篇方法论知识库。附带完整 Python API(JTBDSkill 统一入口), 覆盖访谈→问卷→评分→优先级→竞争→营销→增长→描述→Job Map→Outcome→Stories→障碍→Atlas 全流程,以及 CEO 决策视角的市场规模估算、优先级评分与商业化可行性分析。

AliDujie 1 Updated 1mo ago

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SKILL.md

JTBD (Jobs to Be Done) v3.0 执行技能

融合四大 JTBD 学派的完整工具集,不仅提供理论指导,更具备直接执行能力。

四大学派融合:Klement(进步力量、切换访谈、情感分析)→ Ulwick ODI(Opportunity Algorithm、Desired Outcome、Universal Job Map)→ Wunker Jobs Atlas(七维度分析、障碍诊断、ABC Job Drivers)→ Kalbach 整合(Job Stories、VPC 整合、多格式描述)。

进步力量模型:推力(Push)、拉力(Pull)、焦虑(Anxiety)、惯性(Inertia)。净推动力 = (推力+拉力) - (焦虑+惯性)。

触发条件

触发词 / 场景 激活能力
全面分析、完整分析、深度分析 能力九 + CEO 全流程
访谈提纲、用户访谈、Switch 访谈、ODI 访谈 能力一:访谈提纲生成
问卷、调查、量化、survey、ODI 量表 能力二:调查问卷设计
机会评估、机会分数、ODI 评分 能力三:机会评分
优先级、值不值得做、排序 能力四:优先级矩阵
竞争分析、竞品、替代方案、颠覆诊断 能力五:竞争分析
文案、营销、广告、落地页、VPC 能力六:营销文案
增长、留存、流失、churn、ODI 策略 能力七:增长策略
JTBD 描述、Job 描述、Outcome Statement 能力八:JTBD 描述生成
Job Map、Universal Job Map、八阶段 能力九:Job Map 构建
Desired Outcome、成果管理 能力十:Outcome Statement 管理
Job Stories、用户故事 能力十一:Job Stories 生成
采用障碍、使用障碍、obstacle 能力十二:障碍诊断
Jobs Atlas、七维度、全景图 能力十三:Jobs Atlas 构建
场景库、场景分析、JTBD 分析报告 综合运用全部能力
市场规模、TAM/SAM/SOM CEO: 市场规模估算
优先级评分、资源分配 CEO: 优先级评分
商业化、付费意愿、Go/No-Go CEO: 商业化可行性
完整分析 + CEO 决策 analyze(include_ceo_analysis=True)

13 项执行能力

能力一:访谈提纲生成

支持 Switch(切换访谈)、ODI(成果驱动)、Churn(流失回溯)三种类型。从 6 个模块(挣扎时刻/竞争格局/推力拉力/焦虑惯性/进步验证/功能验证)组合生成结构化提纲。

skill.generate_interview("用户访谈", ["competition", "push", "anxiety"])
skill.generate_interview("ODI访谈", interview_type="odi")

详见 references/05-research-methods.md

能力二:调查问卷设计

支持筛选型/验证型/竞争型/ODI Outcome 配对量表/Job 评分五类问卷,输出完整问卷(题目+选项+跳转逻辑+预计时长)。

skill.generate_survey("体验调研", "screening", struggles=["找酒店耗时"])
skill.generate_survey("ODI量表", "odi_outcome", outcomes=["快速找到合适住处"])

详见 references/05-research-methods.md

能力三:机会评分

四维模型:挣扎强度(30%)、替代方案满意度(25%)、市场规模(25%)、预算可获取性(20%)。
ODI 双轨评分:Opportunity = Importance + max(Importance - Satisfaction, 0)。

skill.score_opportunity("快速找住处", struggle=4, alternative=3, market=4, budget=4)
skill.score_odi("快速找住处", importance=8, satisfaction=3)

详见 references/06-analysis-framework.md + references/12-odi-methodology.md

能力四:优先级矩阵

对多个 Job 标准化描述、四力分析、机会评分(含 ODI),输出排序矩阵和行动建议。

skill.add_job_to_matrix("快速找住处", struggle=4, alternative=3, market=4, budget=4,
                        importance=8, satisfaction=3)
matrix = skill.render_priority_matrix()

详见 references/06-analysis-framework.md

能力五:竞争分析

识别直接竞品/间接竞品/非消费方案,支持 Outcome 对比和颠覆诊断(新进入者威胁评估)。

skill.add_competitor("携程", "direct", strengths=["酒店多"], weaknesses=["界面复杂"])
skill.add_outcome_comparison("快速找到合适住处", 7, "携程", 5)
skill.add_disruption("新兴平台", disruptor_advantages=["AI推荐"], threat_level="high")
report = skill.render_competition()

详见 references/08-business-decisions.md

能力六:营销文案生成

按挣扎共鸣→进步愿景→消除焦虑→克服惯性→行动号召结构生成,支持 VPC(Value Proposition Canvas)价值主张整合。

skill.generate_marketing_copy(
    struggle="花30分钟比价", desired_outcome="专注工作",
    value_proposition="AI 一键推荐最优方案"
)

详见 references/08-business-decisions.md

能力七:增长与留存策略

识别上游/下游/横向增长机会,按三种流失原因生成针对性策略。支持 ODI 五策略矩阵(Differentiated/Dominant/Discrete/Sustaining/Disruptive)和 7 种产品策略行动。

skill.generate_growth_strategy(
    target_job="预订商务出行酒店",
    churn_segments=[("no_progress", "首周未预订", 200)],
    odi_strategy="differentiated", odi_rationale="高重要性低满意度"
)

详见 references/08-business-decisions.md

能力八:JTBD 描述生成

支持四种描述格式:Klement([动作]+[挣扎],这样我就能+[进步])、Outcome Statement([方向]+[指标]+[对象]+[条件])、Job Story(When...I want to...So I can...)、Traditional(As a...I want to...So that...)。

skill.create_jtbd_statement("Help me", "快速找住处", "专注工作", statement_format="klement")
skill.create_outcome_statement(direction="minimize", metric="the time",
    obj="finding a suitable hotel", clarifier="when traveling for business")

详见 references/06-analysis-framework.md

能力九:Universal Job Map 构建

Ulwick 八阶段 Job Map(Define → Locate → Prepare → Confirm → Execute → Monitor → Modify → Conclude),每阶段记录需求、重要性、满意度,自动识别高机会阶段。

jm = skill.create_job_map("预订商务出行酒店")
jm.add_need("define", "确定出差日期和目的地", importance=9, satisfaction=7)
jm.add_need("locate", "搜索符合预算的酒店", importance=8, satisfaction=4)
result = jm.build()

详见 references/12-odi-methodology.md

能力十:Desired Outcome Statement 管理

按 Ulwick 标准格式管理成果声明,支持 minimize/increase 方向、过程需求/情感需求/社会需求分类,自动生成优先级排序。

ob = skill.create_outcome_statements("预订商务出行酒店")
ob.add_outcome("minimize", "the time it takes to", "find a suitable hotel",
               "when traveling for business", importance=9, satisfaction=3)
ob.add_outcome("minimize", "the likelihood of", "booking a hotel that doesn't match its photos",
               importance=8, satisfaction=4, need_type="emotional")
result = ob.build()

详见 references/12-odi-methodology.md

能力十一:Job Stories 生成

支持四种变体:Classic(标准三段式)、Anxious(焦虑导向)、Force(四力聚焦)、Context-Rich(场景丰富),从不同视角捕捉同一 Job。

js = skill.create_job_stories("预订商务出行酒店")
js.add_story("intercom", situation="出差需要住酒店",
             motivation="快速找到合适的住处", outcome="专注工作而不是为住宿烦恼")
js.add_story("kalbach", situation="到达酒店后很疲惫",
             motivation="快速办理入住", outcome="尽快休息",
             emotional_trigger="疲惫焦虑", emotional_reward="如释重负")
stories = js.build()

详见 references/14-playbook-tools.md

能力十二:采用障碍诊断

从 Adoption(认知不足/价值不清/信任缺失/切换成本/复杂度)和 Usage(学习曲线/功能过载/性能/整合/支持)两大类诊断障碍,输出严重度评分和消除策略。

diag = skill.diagnose_obstacles("旅行预订平台")
diag.add_obstacle("lack_of_knowledge", "用户不知道平台存在", severity=4)
diag.add_obstacle("behavior_change", "习惯使用老平台", severity=3)
diagnosis = diag.build()

详见 references/14-playbook-tools.md

能力十三:Jobs Atlas 七维度构建

基于 Wunker 方法论的七维度 Job 全景图:Core Functional、Related、Emotional、Social、Financial、Consumption Chain、Context。包含 ABC Job Drivers(Attitude、Background、Circumstance)分析。

atlas = skill.create_jobs_atlas("旅行预订平台")
atlas.set_core_job("出差时快速找到合适的住处")
atlas.add_related_job("管理差旅预算")
atlas.add_driver("circumstances", "紧急出差,时间紧迫", influence_level=4)
atlas.add_success_criterion("预订耗时", measurement="分钟", current_score=3, target_score=9)
result = atlas.build()

详见 references/13-jobs-atlas.md

CEO 决策视角

在 JTBD 分析完成后,可自动附加商业决策支持分析。当用户要求全面分析、深度分析,或涉及商业决策场景时,应自动设置 include_ceo_analysis=True

CEO 方法一:市场规模估算

基于 Job 数据推导 TAM/SAM/SOM,输出关键假设和分阶段验证计划(定性→定量→MVP→试点)。

API: skill.generate_market_size_estimate(jobs)

CEO 方法二:优先级评分

综合重要性、满意度差距、置信度计算机会分,输出资源分配建议(P0/P1/P2 分层)和验证时间线。

API: skill.generate_priority_scoring(jobs)

CEO 方法三:商业化可行性

评估付费意愿(WTP)、投入产出比(ROI)、回收期,输出 Go/No-Go 决策建议。

API: skill.generate_commercialization_feasibility(jobs)

一键生成

result = skill.analyze(include_ceo_analysis=True)
# 标准分析报告 + 市场规模 + 优先级评分 + 商业化可行性

Python 工具包

位于 jtbd/ 目录,纯标准库实现,无外部依赖。版本 3.0.0。

模块 核心类/函数 用途 学派来源
__init__.py JTBDSkill 统一 Facade 入口,封装全部 13 项能力 + CEO 方法 融合
jtbd_analyzer.py JTBDAnalyzer JTBD 描述管理(四种格式)、四力分析、报告生成 Klement
interview_generator.py InterviewBuilder Switch/ODI/Churn 三种访谈提纲生成 Klement+Ulwick
survey_generator.py SurveyBuilder 五类问卷设计(含 ODI 配对量表) Ulwick
priority_calculator.py PriorityAnalyzer 四维评分 + ODI Opportunity Algorithm Klement+Ulwick
competition.py CompetitionAnalyzer 竞品分析 + Outcome 对比 + 颠覆诊断 融合
marketing.py MarketingCopywriter 营销文案 + VPC 价值主张整合 Kalbach
growth.py GrowthStrategyBuilder 增长策略 + ODI 五策略矩阵 + 7 产品策略 Ulwick
forces.py ForcesProfile 推力/拉力/焦虑/惯性结构化分析 Klement
innovation.py InnovationFinder 创新信号识别、补偿行为分析 Klement
job_map.py JobMapBuilder Universal Job Map 八阶段构建 Ulwick
outcome_statement.py OutcomeBuilder Desired Outcome Statement 管理 Ulwick
job_stories.py JobStoryBuilder Job Stories 四种变体生成 Kalbach
obstacles.py ObstacleAnalyzer 采用/使用障碍诊断与消除策略 Wunker
jobs_atlas.py JobsAtlasBuilder Jobs Atlas 七维度全景图 + ABC Drivers Wunker
config.py AnalysisConfig 运行时配置:分析维度、输出格式
templates.py 模板常量 访谈问题、报告模板、分析框架
utils.py load_knowledge, search_knowledge 知识库加载与搜索

快速使用

import sys
sys.path.insert(0, "/path/to/jtbd-knowledge-skill")
from jtbd import JTBDSkill

skill = JTBDSkill("在线旅行预订平台")

# 基础分析
guide = skill.generate_interview("用户访谈", ["competition", "push"])
survey = skill.generate_survey("体验调研", "screening", struggles=["找酒店耗时"])

# ODI 分析
odi = skill.score_odi("快速找住处", importance=8, satisfaction=3)
jm = skill.create_job_map("预订商务出行酒店")

# Atlas 分析
atlas = skill.create_jobs_atlas("预订商务出行酒店")
obstacles = skill.diagnose_obstacles("旅行预订平台")

# 完整报告(含 CEO 决策)
report = skill.analyze(include_ceo_analysis=True)

# 知识库搜索
from jtbd import search_knowledge
results = search_knowledge("焦虑")

知识库索引

所有文档位于 references/ 目录(共 15 篇):

文件 主题 关键内容
01-theory-foundation.md 理论基础 Klement JTBD 定义、与传统需求分析的区别
02-principles.md 核心原则 九大原则详解与实战应用
03-forces-of-progress.md 进步力量模型 四种力量详解、子类型、诊断方法
04-system-of-progress.md 进步系统 System of Progress 完整框架
05-research-methods.md 信息采集方法 访谈设计、问卷设计、观察法
06-analysis-framework.md 信息整理框架 机会评分、优先级矩阵、场景分层
07-innovation-guide.md 创新指南 创新信号识别、补偿行为分析
08-business-decisions.md 业务决策 竞争分析、营销文案、增长策略
09-case-studies.md 案例精华 经典 JTBD 案例分析
10-two-models.md 两种模型对比 Klement vs Moesta-Ulwick 流派差异
11-quick-reference.md 速查手册 全部概念速查与公式汇总
12-odi-methodology.md ODI 方法论 Ulwick Opportunity Algorithm、Job Map、Outcome Statement
13-jobs-atlas.md Jobs Atlas Wunker 七维度分析、ABC Drivers、全景图构建
14-playbook-tools.md 实战工具箱 Job Stories 模板、障碍检查清单、研讨会引导
15-glossary.md 术语表 四大学派核心术语中英对照

AI Agent 调用规则

# 规则 说明
1 统一入口 优先通过 JTBDSkill Facade 调用,亦可直接使用子类(JTBDAnalyzer / InterviewBuilder 等)
2 返回值 所有方法返回 Markdown 字符串(Builder 类需先 .build().render_markdown()
3 触发映射 根据用户意图选择对应能力(参见触发条件表),模糊意图时优先执行能力九全流程
4 四力优先 任何分析先进行四力(推力/拉力/焦虑/惯性)分析,这是 JTBD 的基石
5 学派匹配 用户提及 ODI/Outcome/Job Map 时使用 Ulwick 工具,提及 Atlas/障碍时使用 Wunker 工具
6 知识优先 理论问题先调用 search_knowledge() 查询知识库
7 CEO 决策默认附加 全面分析或涉及商业决策时,自动使用 include_ceo_analysis=True
8 完整交付 每个任务产出完整可用的分析/报告/建议,不留半成品
9 格式灵活 能力八支持四种描述格式,根据上下文选择最合适的格式