code-to-prd

Descripción general de code-to-prd skill

Qué hace code-to-prd

code-to-prd es una Claude skill para convertir una base de código frontend, backend o fullstack existente en un Product Requirements Document estructurado. En lugar de pedirle a una IA que “resuma este repo”, guía al agente para revisar rutas, componentes, formularios, estado, llamadas a API, permisos, enums e interacciones de usuario, y después generar archivos PRD comprensibles para producto, ingeniería, QA o agentes de programación.

Mejor uso para Requirements Planning

Usa code-to-prd skill cuando necesites Requirements Planning para un producto que ya existe en código, pero no cuenta con documentación confiable. Es especialmente útil para planificar migraciones, preparar briefs de reconstrucción con IA, descubrir sistemas legacy, documentar handoffs, inventariar páginas, inventariar endpoints y transformar detalles de implementación en requisitos funcionales. Encaja con React, Vue, Angular, Svelte, Next.js, Nuxt, Remix, NestJS, Express, Django, FastAPI, Flask y stacks similares de aplicaciones web.

Qué la diferencia de un prompt genérico

El repositorio incluye un flujo de análisis definido, referencias de patrones por framework, ejemplos de salida, una checklist de calidad para PRD y scripts auxiliares. La diferencia importante está en el nivel de detalle esperado: la documentación de páginas debe capturar campos, validaciones, columnas de tablas, botones, reglas de visibilidad, comportamiento de carga, disparadores de API, datos mock frente a datos integrados, enums y relaciones entre rutas. Por eso code-to-prd resulta más útil que un resumen de arquitectura de alto nivel cuando el objetivo es reconstruir un producto o validar requisitos.

Cuándo no es la herramienta adecuada

No uses code-to-prd como sustituto de entrevistas con stakeholders, estrategia de producto o descubrimiento del estado futuro. Puede inferir el comportamiento actual a partir del código, pero no puede saber por qué existe una funcionalidad, qué flujos ya quedaron obsoletos ni qué reglas de negocio viven fuera del repositorio. También necesita acceso al repositorio; las capturas de pantalla por sí solas no bastan para ejecutar el flujo completo.

Cómo usar code-to-prd skill

Contexto de instalación de code-to-prd

Si tu entorno de Claude skills admite instalación desde GitHub, instala con:

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill code-to-prd

La skill está en product-team/code-to-prd/skills/code-to-prd. Después de instalarla, abre primero SKILL.md y luego revisa references/framework-patterns.md y references/prd-quality-checklist.md. Para entender las expectativas de salida, inspecciona expected_outputs/sample-prd-readme.md, expected_outputs/sample-page-user-list.md y expected_outputs/sample-enum-dictionary.md.

Entradas que necesita la skill

Para que code-to-prd sea realmente útil, entrega al agente una ruta real del repositorio o carpetas de código seleccionadas, además del alcance de salida deseado. Las mejores entradas incluyen:

• framework y tipo de aplicación, si se conocen
• directorios que se deben incluir o excluir
• audiencia objetivo: producto, QA, ingeniería, reconstrucción con IA, compliance
• si se deben documentar páginas frontend, endpoints backend o ambos
• formato y destino de salida, como prd/README.md, prd/pages/ y prd/appendix/
• vocabulario de negocio, roles, permisos o módulos conocidos
• áreas que no deben modificarse ni inferirse

Un prompt débil sería: “Generate a PRD from this app.” Un prompt más sólido sería: “Use code-to-prd to analyze this Next.js app. Document every route under app/, every API route under app/api/, forms, table columns, role-based visibility, enum values, and mock versus integrated APIs. Write output to prd/ and mark uncertain behavior as [TBC].”

Flujo de trabajo sugerido

Empieza con un escaneo global antes de escribir página por página. El script incluido scripts/codebase_analyzer.py puede ayudar a extraer rutas, APIs, señales del framework, directorios de estado, modelos, DTOs y estructura usando solo la biblioteca estándar de Python:

python3 scripts/codebase_analyzer.py /path/to/project --output prd-analysis.json

Usa el inventario resultante como mapa, no como PRD final. Luego pide al agente que inspeccione archivos representativos para cada ruta: archivos de página o componente, layouts, formularios, clientes de servicio/API, stores, guards, constantes, esquemas de validación y handlers backend. Por último, genera una visión general del sistema, inventario de páginas, inventario de APIs, documentación de páginas, diccionario de enums y apéndices.

Patrón de prompt práctico

Un prompt productivo para guiar code-to-prd suele tener tres partes:

1. Alcance: “Analyze apps/admin only; ignore node_modules, generated files, tests, and Storybook.”
2. Reglas de evidencia: “Use actual labels and validation from code. Do not invent missing business rules. Mark uncertain items [TBC].”
3. Contrato de salida: “Create prd/README.md, one file per route in prd/pages/, and appendices for APIs, enums, permissions, and open questions.”

Esto reduce las alucinaciones porque el agente sabe qué debe inspeccionar, qué debe evitar y cómo estructurar el entregable.

Preguntas frecuentes sobre code-to-prd skill

¿code-to-prd es fácil de usar para principiantes?

Sí, si puedes indicar al agente un repositorio y describir la salida que necesitas. Quienes empiezan deberían pedir primero un inventario y revisarlo antes de generar el PRD completo. Así se evita perder tiempo con módulos incorrectos o directorios generados.

¿Puede documentar comportamiento frontend y backend?

Sí. La skill está diseñada para proyectos frontend, backend y fullstack. En aplicaciones frontend, se centra en páginas, campos, acciones de UI, estado y uso de APIs. En servicios backend, se centra en rutas, controllers, modelos, DTOs, comportamiento de request/response, permisos y puntos de integración.

¿En qué es mejor code-to-prd que pedirle algo directamente a Claude?

Un prompt directo puede producir un resumen legible, pero suele omitir detalles a nivel de página, exhaustividad de enums, indicadores de APIs mock, condiciones de permisos o estructura de salida. code-to-prd skill aporta un flujo de trabajo repetible, entregables de ejemplo, orientación para revisar frameworks y una checklist para que el PRD sea completo y preciso.

¿Cuándo conviene evitar code-to-prd?

Evita usarla para ideación de productos desde cero, priorización de roadmap o requisitos que no estén representados en el código. También evita ejecutarla sobre un monorepo muy grande sin acotar primero el alcance; pide antes un inventario y un mapa de módulos antes de solicitar la generación completa del PRD.

Cómo mejorar code-to-prd skill

Mejorar la calidad de salida de code-to-prd

La mayor palanca de calidad es la evidencia. Pide al agente que cite rutas de origen para las rutas importantes, campos, reglas de validación, permisos y llamadas de API. Indícale que prefiera etiquetas visibles en la UI antes que nombres internos de variables, y que documente las interacciones como “acción del usuario → respuesta del sistema”. Esto produce PRDs útiles para perfiles no técnicos sin perder precisión de implementación.

Evitar fallos comunes

Los fallos habituales incluyen páginas demasiado resumidas, reglas de negocio inventadas, modales omitidos, estados vacíos ignorados y datos mock tratados como comportamiento de API en producción. Para contrarrestarlos, exige que el agente revise esquemas de formularios, constantes, guards, clientes de API, route handlers, estados de carga/error y archivos de datos de ejemplo antes de redactar la documentación final.

Iterar después del primer borrador del PRD

No trates la primera salida como definitiva. Revisa primero el inventario de páginas, el inventario de APIs y el diccionario de enums. Después pide seguimientos específicos, como: “Re-check delete permissions,” “Expand validation rules for the user form,” “Separate mock endpoints from integrated endpoints,” o “Add inbound and outbound navigation for each page.” Las pasadas pequeñas de verificación suelen mejorar la precisión más que regenerar todo el PRD.

Personalizar la skill para tu equipo

Para usos recurrentes, añade al prompt las convenciones de PRD de tu organización: nomenclatura de módulos, secciones obligatorias, terminología, niveles de severidad, notas de accesibilidad, eventos de analytics, reglas de localización o criterios de aceptación de QA. code-to-prd skill funciona mejor cuando su flujo de lectura del repositorio se combina con la definición de tu equipo sobre qué hace completo a un requisito.