to-prd

Überblick über die to-prd-Skill

Was to-prd macht

Die to-prd-Skill verwandelt den aktuellen Gesprächskontext und das Verständnis der Codebasis in ein PRD und veröffentlicht es anschließend im Issue-Tracker des Projekts. Sie ist für Situationen gedacht, in denen bereits genug Kontext vorhanden ist, um zu schreiben, und Sie statt eines Hin-und-her-Interviews lieber ein strukturiertes Product Briefing möchten.

Für wen sie am besten passt

Verwenden Sie die to-prd-Skill, wenn Sie in einem bestehenden Repo arbeiten, die grobe Änderung bereits kennen und ein PRD benötigen, das zur Terminologie, zu den ADRs und zum Tracker-Workflow des Projekts passt. Besonders nützlich ist sie für Skill Authoring oder agentengetriebene Implementierungsabläufe, bei denen der nächste Schritt die Übergabe an einen anderen Agenten ist.

Was sie unterscheidet

Das wichtigste Unterscheidungsmerkmal von to-prd ist ihre Haltung nach dem Motto „nicht interviewen“: Sie synthetisiert aus dem, was bereits bekannt ist, und schiebt das Ergebnis dann mit dem passenden Triage-Label in den Tracker. Das ist schneller als ein generischer Prompt, hängt aber auch stärker davon ab, dass der richtige Repo-Kontext und das passende Tracker-Setup von Anfang an vorhanden sind.

Wie man die to-prd-Skill verwendet

Installation und erwarteter Kontext

Für to-prd install verwenden Sie den Skill-Installer des Projekts und prüfen Sie anschließend, ob das Repo mit dem Issue-Tracker-Workflow verbunden ist, den Sie nutzen möchten. Die Skill setzt voraus, dass der Issue-Tracker und die Triage-Label-Taxonomie bereits verfügbar sind; falls nicht, führen Sie zuerst /setup-matt-pocock-skills aus. Wenn Sie dieses Setup überspringen, kann die Skill zwar einen PRD-Entwurf erzeugen, aber beim sauberen Veröffentlichen scheitern.

Wie man für to-prd promptet

Die beste to-prd usage beginnt mit einem klaren Implementierungsziel, einem Repo-Pfad oder Feature-Bereich und allen Constraints, die Sie bereits kennen. Ein gutes Beispiel wäre: „Erstelle ein PRD für das Hinzufügen von OAuth-Refresh-Handling in apps/web, nutze das Glossar des Repos und die vorhandenen ADRs und veröffentliche es im Tracker.“ Ein schwacher Input ist nur ein vages Ziel wie „schreib ein PRD für Auth“, denn die Skill ist darauf ausgelegt zu synthetisieren, nicht nachzufragen.

Welche Dateien und Signale man zuerst prüfen sollte

Bevor Sie sich auf das Ergebnis verlassen, sehen Sie sich zuerst SKILL.md an, dann README.md, AGENTS.md, metadata.json sowie vorhandene Ordner wie rules/, resources/, references/ oder scripts/. In diesem Repository ist SKILL.md die primäre Quelle, deshalb ist der Workflow bewusst schlank; das bedeutet aber auch, dass die Qualität des PRD stark vom Live-Kontext der Codebasis abhängt, den Sie mitgeben.

Praktischer Workflow für bessere Ergebnisse

Nutzen Sie die Skill, wenn Sie die Änderung bereits in Produktbegriffen beschreiben können, und lassen Sie sie diese dann in ein PRD mit Problemstellung, Lösung und User Stories übersetzen. Bitten Sie darum, die Begriffe des Domänen-Glossars und die ADRs zu berücksichtigen, und sagen Sie ausdrücklich, welche Module sich wahrscheinlich ändern und wo Testabdeckung wichtig ist. Wenn Sie to-prd for Skill Authoring verwenden, halten Sie den Prompt auf das gewünschte Skill-Verhalten beschränkt und nicht auf das gesamte Upstream-Repository.

FAQ zur to-prd-Skill

Ist to-prd für jede PRD-Aufgabe geeignet?

Nein. Die to-prd-Skill ist am besten, wenn die Änderung bereits so gut verstanden ist, dass man sie aus dem Kontext heraus schreiben kann. Wenn Sie Discovery, Produktinterviews oder Marktanalysen brauchen, ist ein normaler Prompt-Workflow besser geeignet als to-prd.

Worin unterscheidet sich to-prd von einem generischen Prompt?

Ein generischer Prompt kann zwar nach einem PRD fragen, aber to-prd bringt repo-bewusstes Verhalten mit: Die Skill sucht nach Glossarbegriffen, respektiert ADRs, skizziert tieferliegende Module und veröffentlicht im Issue-Tracker mit dem Label ready-for-agent. Dadurch ist sie operativer als eine frei formulierte PRD-Anfrage.

Können Anfänger sie verwenden?

Ja, wenn sie eine konkrete Funktionsrichtung angeben können und verstehen, dass die Skill keine Rückfragen stellt. Anfänger erzielen die besten Ergebnisse, wenn sie im ersten Prompt den Repo-Bereich, das Nutzerproblem und alle nicht verhandelbaren Constraints nennen.

Wann sollte ich to-prd nicht verwenden?

Verwenden Sie to-prd nicht, wenn der Tracker nicht verfügbar ist, die Label-Taxonomie unbekannt ist oder die Funktion noch exploriert wird. Sie ist auch kein guter Fit, wenn Sie vor dem PRD-Entwurf iterative Stakeholder-Interviews benötigen.

Wie man die to-prd-Skill verbessert

Geben Sie der Skill präzisere Eingaben

Der größte Hebel für die Qualität ist Spezifität. Nennen Sie den Repo-Standort, das zu lösende Problem, das erwartete Nutzerergebnis und alle Constraints wie Plattform-, Performance- oder Rollout-Grenzen. Präzisere Inputs helfen to-prd, ein PRD zu erzeugen, das näher an der Implementierungsrealität liegt und weniger generisch ist.

Nennen Sie Erwartungen an Module und Tests

Die Skill sucht ausdrücklich nach tiefen Modulen und fragt, welche Module Tests bekommen sollen. Wenn Sie bessere Ergebnisse wollen, benennen Sie potenzielle Module, sagen Sie, welche flach bleiben sollten, und markieren Sie isolierte Logik, die extrahiert werden sollte. Das reduziert Reibung bei der Übergabe und macht das PRD für den nächsten Agenten handlungsfähiger.

Achten Sie auf typische Fehlerbilder

Der häufigste Fehler ist zu wenig Kontext: Dann wird das PRD zu allgemeinem, trackerfähigem Prosa statt zu einem Plan, der Entscheidungen vorantreibt. Ein weiteres Risiko sind veraltete Begriffe, wenn das Repo-Glossar oder die ADRs nicht aktuell sind. Um beides zu vermeiden, verankern Sie Ihren Prompt im aktuellen Stand der Codebasis und aktualisieren Sie das Briefing, bevor Sie die Veröffentlichung anstoßen.

Iterieren Sie vom ersten Entwurf aus

Verfeinern Sie nach dem ersten PRD die User Stories, schärfen Sie die Akzeptanzgrenzen und prüfen Sie, ob das Issue-Label und das Ziel im Tracker korrekt sind. Bei to-prd geht Iteration meist darum, Unklarheiten zu entfernen, nicht den Umfang zu vergrößern.