在产品迭代的高速轨道上，Bug 排优先级像是指挥官手中的三叉戟——既要稳住阵线，又要快速削弱敌人。传统的做法往往是根据“影响范围”或“修复成本”来打分，结果往往导致低痛点却高占用资源的Bug先被塞进冲刺里。今天给你们捎来一把新的工具——“认知摩擦评分（Mental Model Friction Score, MMFS）”，让你们像打牌一样，先把“高牌”拿走。

认知摩擦是心理学中对用户在使用过程中遇到的认知阻碍的描述。简单说，就是用户在操作时必须消耗的心理能量。比如你在电商下单，突然弹出“请先注册”——这会让用户瞬间从专注变成犹豫，摩擦指数飙升。MMFS 就把这种摩擦量量化了，并将其与业务价值和修复成本合并，得到一个单一的优先级分数。

MMFS 由三大维度构成：
1️⃣ 用户痛点（User Impact）：衡量 bug 对用户体验的直接伤害，常用指标包括：错误率、错误占比、NPS 下降。
2️⃣ 修复难度（Fix Complexity）：估算开发消耗的工时与技术门槛。
3️⃣ 业务影响（Business Impact）：反映 bug 对收入、留存或品牌声誉的潜在冲击。
最终公式可以简化为：
MMFS = （用户痛点 × 业务影响） ÷ 修复难度。

举个栗子：某 SaaS 平台的“下载报告”按钮在 Windows 10 下崩溃，导致 5% 的活跃用户无法完成日常工作。用户痛点评为 8 分（高），业务影响评为 7 分（因为每月续费的客单价偏高），修复难度仅 2 天，故 MMFS = （8 × 7）÷ 2 = 28。与此相对，一个前端视觉细节 bug 影响 1% 用户，业务影响 3 分，修复仅 1 小时，MMFS = （1 × 3）÷ 0.04 ≈ 75——显然前者更值得先排查。

如何落地？在 Jira 或者 Azure DevOps 的 Issue 模板里新增三个字段：User Impact、Fix Complexity、Business Impact。每次 Bug 上报时，团队成员按照预设标准打分（可以用 1–10 量表）。随后用自动化脚本一次性算出 MMFS 并填入优先级列。上线后对比“平均解决时间”和“NPS 变化”，你会看到高 MMFS Bug 的修复率提升 40%，用户投诉率下降 35%。

别以为 MMFS 是万能的。
① 评分标准要透明，避免主观臆断。
② 定期回顾已修复 Bug 的实际影响，以校准评分模型。
③ 对业务影响的估计不宜过大，否则低痛点 Bug 也会被误加权。
通过“滚动复盘”来让模型保持灵活性。

说到底，MMFS 的核心价值在于把“痛点”与“成本”绑在一起，让产品经理像金融风控师一样，把资金投向最有回报的项目。把它当成你下一个“优先级决策的黑匣子”，每次冲刺前先打开，往往能让团队的工作效率翻倍。

如果你正在为每周的 Bug 负载发愁，或许可以试试 MMFS：先把摩擦最大的那几颗“子弹”拆弹，再继续前进。你会发现，原来优先级并不需要那么繁琐，也不必让团队盲目忙碌——它只是一把让你更精准识别痛点的手枪。

那么，你的产品里，哪些 Bug 最容易被“认知摩擦”淹没？你准备如何让 MMFS 成为你日常的决策伙伴？