依 autoflow-agent workspace v2 設計把 PRD / 設計 / 架構 / 交付類 共享文件從個人層 .autoflow/(ignored)搬到 docs/autoflow/(進 git), 讓團隊可共享產品與架構文件,個人層只留 progress / review / testing 等 per-branch 筆記。 - 02-prd/ 21 個檔(PRD、features、market-analysis 等) - 03-design/ 18 個檔(design-spec、wireframes、flows 等) - 04-architecture/ 31 個檔(TDD、design-doc、ADR×14、API 規格等) - 07-delivery/ 3 個檔(project-summary、phase-0.6-handover、stage-deployment-setup) 合計 73 檔。原檔已從 .autoflow/ 移除(migration 工具執行 git mv, 但因 .autoflow/ 在 .gitignore 中、git 將此操作視為新增、無 rename history)。
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# 9. 成功指標 — visionA Cloud
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> 父文件:[PRD.md](PRD.md)
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## 9.1 北極星指標
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### 長期(Phase 2+):每週活躍裝置數(WAD)
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**定義**:過去 7 天內至少完成一次成功推論的已配對裝置數量。
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**為什麼選這個**:
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- B2B 開發者工具,WAU 容易膨脹(人來註冊就算),WAD(Device)代表真正有在用 Kneron 硬體
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- Kneron 晶片本身是硬體 BOM 投資,裝置被使用 = 客戶從中獲得價值 = 會繼續買更多 Kneron
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- 一個 SI 管 10 台裝置,這指標真實反映他產生的價值
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**計算公式**:
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WAD = COUNT(DISTINCT device_id)
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WHERE last_inference_at >= NOW() - 7 days
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AND paired = true
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## 9.2 Phase 0(雛形)可追蹤指標
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Phase 0 不接 DB,所以只能追最小集,都從 log 抓:
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| 指標 | 目標 | 追蹤方式 |
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| Pairing 成功率 | > 90% | Log:成功 Pairing 數 / 嘗試 Pairing 數 |
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| 內部 FAE 完成端到端推論的人數 | >= 5 | 手動記錄 |
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| API Server 崩潰次數 | 0 / 週 | Log / Monitoring |
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| Remote Proxy 崩潰次數 | 0 / 週 | Log / Monitoring |
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| local-tool regression bug | 0 | local-tool CI |
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| Phase 0 驗收條件達成率 | 100% | 參考各 feature 的驗收條件清單 |
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## 9.3 Phase 1 MVP 指標(接 DB 後開始埋點)
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### 獲客(Acquisition)
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| 指標 | MVP 3 個月目標 | 6 個月目標 |
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| 註冊 user 數(累計)| 50 | 200 |
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| Pairing 裝置數(累計)| 30 | 150 |
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### 啟用(Activation)
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| 指標 | 定義 | MVP 目標 |
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|------|------|---------|
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| Pairing 轉換率 | 註冊後 24 小時內成功 Pairing / 註冊人數 | > 60% |
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| 首次推論轉換率 | Pairing 後 24 小時內完成首次推論 / Pairing | > 70% |
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| Activation Rate | 註冊後 7 天內完成首次推論 / 註冊人數 | > 40% |
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### 留存(Retention)
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| 指標 | MVP 目標 |
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| D7 留存率(user)| > 30% |
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| D30 留存率(user)| > 20% |
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| W1 留存率(device:一週內再使用)| > 60% |
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### 使用量(Engagement)
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| 指標 | MVP 目標 |
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| 每週人均推論次數 | > 50 次 |
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| 每週活躍使用者(WAU) | > 50 |
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| **每週活躍裝置(WAD,北極星)** | > 30 |
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## 9.4 護欄指標(不能惡化的)
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### Phase 0
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| 指標 | 門檻(不可超過)|
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| 推論端到端延遲 P95 | < 500ms |
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| Tunnel 建立失敗率 | < 10% |
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| API 5xx 錯誤率 | < 5% |
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| local-tool regression | 0 |
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### Phase 1
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| 指標 | 門檻 |
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|------|------|
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| 推論端到端延遲 P95 | < 400ms |
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| Tunnel 建立失敗率 | < 3% |
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| Tunnel session uptime | > 99% |
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| API 5xx 錯誤率 | < 1% |
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| 頁面 FCP | < 2 秒 |
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| Pairing Token 洩漏事件 | 0 |
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| 資料隔離 bug(A 看到 B 的資料)| 0 |
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## 9.5 Phase 2+ 長期指標
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### 商業指標(如啟用 Billing)
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| 指標 | 12 個月目標 |
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| MRR | $5K |
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| 付費用戶數 | 50 |
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| 付費轉換率(註冊 → 付費)| > 5% |
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| 月流失率 | < 10% |
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| NPS | > 40 |
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### 生態系指標
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| 指標 | 目標 |
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|------|------|
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| 跨 Phase 1 的用戶 60%+ 每月至少 pairing 2 個裝置 | ✅ |
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| 叢集功能被活躍使用(有 10+ 個 user 在用叢集)| ✅ |
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| 轉檔整合完成(Phase 2)| ✅ |
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## 9.6 指標體系視覺化
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WAD(每週活躍裝置)← 北極星
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├── 驅動指標:
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│ ├── 新 Pairing 數(每週)
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│ ├── 人均裝置數(用戶規模化)
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│ └── 人均推論次數(使用深度)
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│ │
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│ ├── 輸入:Pairing 轉換率
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│ ├── 輸入:首次推論轉換率
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│ ├── 輸入:推論延遲(體驗品質)
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│ └── 輸入:Tunnel 穩定性
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│
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└── 護欄:
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├── 技術護欄(延遲、錯誤率、uptime)
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├── 安全護欄(token 洩漏、資料隔離)
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└── 產品護欄(local-tool 0 regression)
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## 9.7 Phase 0 判定 Go / No-Go 的標準
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Phase 0 完成後,判定是否進 Phase 1 的標準:
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### 必達(硬性條件)
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- [ ] 所有 P0 user stories 驗收條件達成
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- [ ] 至少 5 位內部 FAE 完成端到端推論
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- [ ] local-tool regression = 0
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- [ ] 三方交叉審閱(PM / Design / Architect)通過
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### 軟性條件(沒達到也可推進,但要改善)
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- [ ] Pairing 成功率 > 90%
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- [ ] 端到端延遲 P95 < 500ms
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- [ ] 內部 FAE 滿意度 >= 7/10(簡短訪談)
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- [ ] 無重大 crash / 安全性問題
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### 退場標準(達成就不再推進)
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- [ ] Tunnel 技術在真實企業網路(NAT / Proxy / Firewall)穿透率 < 30%
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- [ ] 內部測試發現核心體驗明顯不如 local-tool(延遲過大)且無法優化
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## 連結
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