code-to-prd

Présentation de la skill code-to-prd

Ce que fait code-to-prd

code-to-prd est une skill Claude qui transforme une base de code frontend, backend ou fullstack existante en Product Requirements Document structuré. Plutôt que de demander à une IA de « résumer ce repo », elle guide l’agent pour examiner les routes, composants, formulaires, états, appels API, permissions, enums et interactions utilisateur, puis produire des fichiers PRD lisibles par des profils métier, utilisables par les product managers, les ingénieurs, la QA ou des agents de code.

Quand code-to-prd est adapté à la planification des exigences

Utilisez la skill code-to-prd lorsque vous devez faire de la Requirements Planning pour un produit qui existe déjà dans le code, mais dont la documentation est incomplète ou peu fiable. Elle est particulièrement utile pour préparer une migration, rédiger un brief de reconstruction avec IA, explorer un système legacy, formaliser une passation, inventorier des pages ou des endpoints, et convertir des détails d’implémentation en exigences fonctionnelles. Elle convient aux stacks web comme React, Vue, Angular, Svelte, Next.js, Nuxt, Remix, NestJS, Express, Django, FastAPI, Flask et aux architectures similaires.

Ce qui la distingue d’un prompt générique

Le repository fournit un workflow d’analyse défini, des références de patterns par framework, des exemples de livrables, une checklist qualité pour les PRD et des scripts d’aide. La différence essentielle tient au niveau de granularité attendu : la documentation des pages doit couvrir les champs, validations, colonnes de tableaux, boutons, règles de visibilité, comportements de chargement, déclencheurs d’API, distinction entre données mockées et intégrées, enums et relations entre routes. Cela rend code-to-prd plus utile qu’un simple résumé d’architecture lorsque l’objectif est de reconstruire un produit ou de valider des exigences.

Quand ce n’est pas le bon outil

N’utilisez pas code-to-prd comme substitut à des entretiens avec les parties prenantes, à une stratégie produit ou à une exploration de l’état futur souhaité. La skill peut déduire le comportement actuel depuis le code, mais elle ne peut pas savoir pourquoi une fonctionnalité existe, quels workflows sont obsolètes, ni quelles règles métier vivent hors du repository. Elle a également besoin d’accéder au repository ; des captures d’écran seules ne suffisent pas pour suivre le workflow complet.

Comment utiliser la skill code-to-prd

Contexte d’installation de code-to-prd

Si votre environnement Claude skills prend en charge l’installation depuis GitHub, installez avec :

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

La skill se trouve dans product-team/code-to-prd/skills/code-to-prd. Après l’installation, ouvrez d’abord SKILL.md, puis consultez references/framework-patterns.md et references/prd-quality-checklist.md. Pour comprendre le format attendu des livrables, examinez expected_outputs/sample-prd-readme.md, expected_outputs/sample-page-user-list.md et expected_outputs/sample-enum-dictionary.md.

Informations nécessaires pour utiliser la skill

Pour tirer parti de code-to-prd, fournissez à l’agent un vrai chemin de repository ou des dossiers source sélectionnés, ainsi que le périmètre de sortie souhaité. Les bons éléments d’entrée incluent :

• le framework et le type d’application, si vous les connaissez
• les répertoires à inclure ou à exclure
• le public cible : produit, QA, ingénierie, reconstruction IA, conformité
• le besoin de documenter les pages frontend, les endpoints backend, ou les deux
• le format et la destination de sortie, par exemple prd/README.md, prd/pages/ et prd/appendix/
• le vocabulaire métier connu, les rôles, permissions ou modules
• les zones qui ne doivent pas être modifiées ni devinées

Un prompt faible serait : « Generate a PRD from this app. » Un prompt plus solide serait : « 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]. »

Workflow recommandé avec code-to-prd

Commencez par une analyse globale avant de rédiger page par page. Le script inclus scripts/codebase_analyzer.py peut aider à extraire les routes, API, signaux de framework, répertoires d’état, modèles, DTOs et structure, uniquement avec la bibliothèque standard Python :

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

Utilisez l’inventaire obtenu comme une carte de navigation, pas comme le PRD final. Demandez ensuite à l’agent d’inspecter des fichiers représentatifs pour chaque route : fichiers de page ou de composant, layouts, formulaires, clients de service/API, stores, guards, constantes, schémas de validation et handlers backend. Enfin, générez une vue d’ensemble du système, un inventaire des pages, un inventaire des API, la documentation des pages, un dictionnaire des enums et les annexes.

Modèle de prompt pratique

Un prompt efficace pour guider code-to-prd comporte généralement trois parties :

1. Périmètre : « Analyze apps/admin only; ignore node_modules, generated files, tests, and Storybook. »
2. Règles de preuve : « Use actual labels and validation from code. Do not invent missing business rules. Mark uncertain items [TBC]. »
3. Contrat de sortie : « Create prd/README.md, one file per route in prd/pages/, and appendices for APIs, enums, permissions, and open questions. »

Cela réduit les hallucinations, car l’agent sait quoi inspecter, quoi éviter et comment structurer le livrable.

FAQ sur la skill code-to-prd

code-to-prd est-elle accessible aux débutants ?

Oui, si vous pouvez indiquer un repository à l’agent et décrire le livrable attendu. Les débutants devraient commencer par demander un inventaire, puis le relire avant de générer le PRD complet. Cela évite de perdre du temps sur les mauvais modules ou sur des répertoires générés.

Peut-elle documenter à la fois le frontend et le backend ?

Oui. La skill est conçue pour les projets frontend, backend et fullstack. Pour les applications frontend, elle se concentre sur les pages, les champs, les actions UI, l’état et l’utilisation des API. Pour les services backend, elle couvre les routes, contrôleurs, modèles, DTOs, comportements de requête/réponse, permissions et points d’intégration.

En quoi code-to-prd est-elle meilleure qu’une demande directe à Claude ?

Un prompt direct peut produire un résumé lisible, mais il manque souvent les détails au niveau des pages, l’exhaustivité des enums, les indicateurs d’API mockée, les conditions de permission ou la structure de sortie. La skill code-to-prd apporte un workflow reproductible, des exemples de livrables, des repères d’analyse par framework et une checklist pour vérifier l’exhaustivité et l’exactitude du PRD.

Quand faut-il éviter code-to-prd ?

Évitez de l’utiliser pour imaginer un produit from scratch, prioriser une roadmap ou formaliser des exigences qui ne sont pas représentées dans le code. Évitez aussi de la lancer sur un très grand monorepo sans réduire le périmètre au préalable ; demandez d’abord un inventaire et une cartographie des modules avant de solliciter la génération complète du PRD.

Comment améliorer la skill code-to-prd

Améliorer la qualité des livrables code-to-prd

Le principal levier de qualité est la preuve. Demandez à l’agent de citer les chemins source pour les routes, champs, règles de validation, permissions et appels API importants. Indiquez-lui de privilégier les libellés UI plutôt que les noms de variables internes, et de documenter les interactions sous la forme « action utilisateur → réponse du système ». Vous obtiendrez ainsi des PRD utilisables par des profils non techniques, sans perdre la précision de l’implémentation.

Éviter les échecs fréquents

Les erreurs courantes sont les pages trop résumées, les règles métier inventées, les modales oubliées, les états vides ignorés et les données mockées traitées comme des comportements d’API en production. Pour les limiter, exigez que l’agent vérifie les schémas de formulaire, constantes, guards, clients API, route handlers, états de chargement/erreur et fichiers de données d’exemple avant de rédiger la documentation finale.

Itérer après le premier brouillon de PRD

Ne considérez pas la première sortie comme finale. Relisez d’abord l’inventaire des pages, l’inventaire des API et le dictionnaire des enums. Demandez ensuite des vérifications ciblées, par exemple : « Re-check delete permissions », « Expand validation rules for the user form », « Separate mock endpoints from integrated endpoints » ou « Add inbound and outbound navigation for each page ». De petites passes de vérification améliorent généralement davantage l’exactitude qu’une régénération complète du PRD.

Adapter la skill à votre équipe

Pour un usage récurrent, ajoutez dans le prompt les conventions PRD de votre organisation : nommage des modules, sections obligatoires, terminologie, niveaux de sévérité, notes d’accessibilité, événements analytics, règles de localisation ou critères d’acceptation QA. La skill code-to-prd fonctionne au mieux lorsque son workflow de lecture du repository est combiné à la définition, propre à votre équipe, d’une exigence complète.