技能介绍

它解决什么问题

SaaS、API 或 AI 工具上线前，团队常卡在三个具体问题上：选哪种定价模型（订阅、用量、价值、免费增值、混合）；客户在觉得太贵之前实际愿意付多少；如何把功能打包成 Good/Better/Best 的分层结构而不踩常见坑。拍脑袋定价格的后果，是后期付出更昂贵的模型切换成本，而不只是少涨一点价。

技能如何工作

技能按五步走，每步对应一个可执行脚本：

第一步：填写定价简报。用 assets/pricing_brief_template.md 记录行业、平均客单价、客户数、价值驱动因素、采用曲线、消耗模式和竞品模型，约 20 分钟。
第二步：选模型。运行 scripts/pricing_model_picker.py --input brief.json --profile saas --output markdown，输出 5 种模型的 fit-score（0–100）与权衡。判定逻辑是确定性的：用量方差低且席位挂载高 → 订阅胜出；幂律分布用量 → 用量计费胜出。
第三步：验证支付意愿。有 WTP 调研数据（每位受访者 ≥ 4 题）时运行 scripts/wtp_analyzer.py，输出 OPP、IDP、PMC、PME 四个交点与可接受价格区间。PSM 给的是区间，不是价格。
第四步：设计分层。运行 scripts/packaging_designer.py，输出 3 档归属，并标记诱饵档、功能堆砌、无升级触发、青铜亏本引流、企业版无锚点等反模式。
第五步：人拍板。技能输出模型和区间，从不替你定数字——最终价格由定价委员会结合折扣政策、竞争情报和战略意图决定。

适用边界

不要用它做单笔交易折扣审批（那是 deal-desk 的事），也不适用于 CMO 品牌定位、公司级收入战略或技术销售赋能。PSM 是方向性工具，样本量低于 30 会触发警告，低于 10 属于统计噪声。价值定价要求有可测量的价值驱动因素——测不出收入提升、成本节省或时间回收，就别选它。所有脚本仅依赖 Python 标准库，--help 与 --sample 均可用。