code-to-prd

code-to-prd skillの概要

code-to-prdでできること

code-to-prdは、既存のフロントエンド、バックエンド、またはフルスタックのコードベースを、構造化されたProduct Requirements Document（PRD）に変換するためのClaude skillです。AIに単に「このrepoを要約して」と頼むのではなく、routes、components、forms、state、API calls、permissions、enums、user interactionsを順に確認し、プロダクトマネージャー、エンジニア、QA、coding agentsが使える、ビジネス側にも読みやすいPRDファイルを作成する流れに導きます。

要件整理に向いているケース

code-to-prd skillは、すでにコードとして存在しているものの、信頼できるドキュメントが不足しているプロダクトのRequirements Planningに向いています。特に、移行計画、AIによる再構築用ブリーフ、レガシーシステムの把握、引き継ぎ資料、ページ一覧、エンドポイント一覧、実装詳細から機能要件への変換で効果を発揮します。React、Vue、Angular、Svelte、Next.js、Nuxt、Remix、NestJS、Express、Django、FastAPI、Flaskなど、一般的なWebアプリケーションスタックに適しています。

汎用プロンプトとの違い

このrepositoryには、定義済みの分析ワークフロー、フレームワーク別パターンの参照資料、サンプル出力、PRD品質チェックリスト、補助スクリプトが含まれています。重要な違いは、期待される粒度です。ページドキュメントでは、fields、validations、table columns、buttons、visibility rules、load behavior、API triggers、mockとintegrated dataの違い、enums、route relationshipsまで押さえることが求められます。そのため、再構築や要件検証が目的の場合、code-to-prdは高レベルなアーキテクチャ要約よりも実用的です。

適さないケース

code-to-prdを、ステークホルダーインタビュー、プロダクト戦略、将来像の探索の代替として使うべきではありません。コードから現在の挙動を推測することはできますが、なぜその機能が存在するのか、どのワークフローがすでに廃止されているのか、どの業務ルールがrepository外にあるのかまでは判断できません。また、repositoryへのアクセスが必要です。スクリーンショットだけでは、完全なワークフローには不十分です。

code-to-prd skillの使い方

code-to-prdのインストール前提

Claude skills環境がGitHubベースのインストールに対応している場合は、次のコマンドでインストールします。

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

skillの配置場所は product-team/code-to-prd/skills/code-to-prd です。インストール後は、まず SKILL.md を開き、その次に references/framework-patterns.md と references/prd-quality-checklist.md を確認します。期待される出力のイメージを把握するには、expected_outputs/sample-prd-readme.md、expected_outputs/sample-page-user-list.md、expected_outputs/sample-enum-dictionary.md を見てください。

skillに渡すべき入力

code-to-prdを有効に使うには、実際のrepository pathまたは対象のsource foldersに加えて、出力範囲を指定します。良い入力には、次のような情報が含まれます。

• frameworkとapp type（分かっている場合）
• 対象に含める、または除外するdirectories
• target audience: product、QA、engineering、AI rebuild、compliance
• frontend pages、backend endpoints、またはその両方をドキュメント化するか
• prd/README.md、prd/pages/、prd/appendix/ などのoutput formatとdestination
• 既知のbusiness vocabulary、roles、permissions、modules
• 変更または推測してはいけない領域

弱いプロンプトの例は、「このappからPRDを生成して」です。より良いプロンプトは、「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].」です。

推奨ワークフロー

ページごとに書き始める前に、まず全体をスキャンします。同梱されている scripts/codebase_analyzer.py は、Python standard libraryだけを使って、routes、APIs、framework signals、state directories、models、DTOs、structureの抽出を支援します。

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

生成されたinventoryは、最終PRDではなく地図として使います。そのうえで、各routeについて代表的なファイルをagentに確認させます。対象には、page/component files、layouts、forms、service/API clients、stores、guards、constants、validation schemas、backend handlersが含まれます。最後に、system overview、page inventory、API inventory、page docs、enum dictionary、appendicesを生成します。

実用的なプロンプトパターン

効果的なcode-to-prd向けプロンプトは、通常3つの要素で構成します。

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

この形にすると、agentが何を確認し、何を避け、成果物をどう構成すべきかを理解しやすくなるため、ハルシネーションを減らせます。

code-to-prd skill FAQ

code-to-prdは初心者にも使いやすいですか？

はい。agentにrepositoryを指定し、必要な出力を説明できれば使えます。初心者は、最初から完全なPRDを生成させるのではなく、まずinventoryを作らせ、その内容を確認してからPRD全体の生成に進むのがおすすめです。これにより、誤ったmodulesやgenerated directoriesに時間を使うのを避けられます。

フロントエンドとバックエンドの両方をドキュメント化できますか？

はい。このskillは、frontend、backend、fullstack projectsを対象に設計されています。frontend appsでは、pages、fields、UI actions、state、API usageに重点を置きます。backend servicesでは、routes、controllers、models、DTOs、request/response behavior、permissions、integration pointsに重点を置きます。

Claudeに直接頼むよりcode-to-prdが優れている点は？

直接プロンプトを投げても読みやすい要約は得られるかもしれませんが、page-level details、enumの網羅性、mock APIの識別、permission conditions、output structureが抜け落ちることがあります。code-to-prd skillは、再現性のあるワークフロー、サンプル成果物、フレームワーク参照のガイド、PRDの完全性と正確性を確認するチェックリストを提供します。

code-to-prdを避けるべきタイミングは？

新規プロダクトのアイデア出し、ロードマップの優先順位付け、コードに表れていない要件整理には向いていません。また、非常に大きなmonorepo全体を、範囲を絞らずにいきなり処理させるのも避けてください。完全なPRD生成を依頼する前に、inventoryとmodule mapを作らせるべきです。

code-to-prd skillを改善する方法

code-to-prdの出力品質を高める

品質を最も左右するのは根拠です。重要なroutes、fields、validation rules、permissions、API callsについて、source pathsを引用するようagentに依頼してください。また、内部変数名よりもUI上のラベルを優先し、interactionsを「user action → system response」の形で記録するよう指示します。これにより、実装の正確性を保ちながら、非エンジニアにも使いやすいPRDになります。

よくある失敗を防ぐ

よくある失敗には、ページの要約が粗すぎる、存在しないbusiness rulesを作ってしまう、modalsを見落とす、empty statesを無視する、mock dataをproduction API behaviorとして扱ってしまう、といったものがあります。これを防ぐには、最終ドキュメントを書く前に、form schemas、constants、guards、API clients、route handlers、loading/error states、sample data filesを確認するようagentに求めます。

最初のPRDドラフト後に反復する

最初の出力を完成版として扱わないでください。まずpage inventory、API inventory、enum dictionaryを確認します。その後、「Re-check delete permissions」「Expand validation rules for the user form」「Separate mock endpoints from integrated endpoints」「Add inbound and outbound navigation for each page」のように、的を絞った追加確認を依頼します。PRD全体を再生成するよりも、小さな検証パスを重ねるほうが、たいてい精度は上がります。

チーム向けにskillをカスタマイズする

継続的に使う場合は、自社のPRD conventionsをプロンプトに追加します。たとえば、module naming、required sections、terminology、severity levels、accessibility notes、analytics events、localization rules、QA acceptance criteriaなどです。code-to-prd skillは、repository-reading workflowとチーム独自の「完全な要件」の定義を組み合わせたときに、最も効果を発揮します。