code-to-prd

code-to-prd skill 概覽

code-to-prd 的用途

code-to-prd 是一個 Claude skill，可將既有的 frontend、backend 或 fullstack codebase 轉換成結構化的 Product Requirements Document。它不是單純要求 AI「summarize this repo」，而是引導 agent 檢查 routes、components、forms、state、API calls、permissions、enums 與 user interactions，再產出產品經理、工程師、QA 或 coding agents 都能讀懂並使用的 PRD files。

最適合用於 Requirements Planning 的情境

當產品已經存在於程式碼中，但缺乏可靠文件時，code-to-prd skill 很適合用來做 Requirements Planning。它特別適合 migration planning、AI rebuild briefs、legacy system discovery、handoff documentation、page inventories、endpoint inventories，以及把 implementation details 轉換成功能需求。適用技術棧包含 React、Vue、Angular、Svelte、Next.js、Nuxt、Remix、NestJS、Express、Django、FastAPI、Flask，以及類似的 web application stacks。

它和一般 prompt 的差異

這個 repository 內含明確的分析流程、framework pattern references、sample outputs、PRD quality checklist，以及 helper scripts。關鍵差異在於它要求的細緻度：page docs 應該記錄 fields、validations、table columns、buttons、visibility rules、load behavior、API triggers、mock versus integrated data、enums，以及 route relationships。當目標是重建系統或驗證需求時，code-to-prd 會比高層次的 architecture summary 更有用。

不適合使用的情況

不要把 code-to-prd 當成 stakeholder interviews、product strategy 或 future-state discovery 的替代品。它可以從程式碼推論目前行為，但無法知道某個功能存在的原因、哪些流程已經過時，或哪些 business rules 存在於 repository 之外。它也需要 repository access；只有 screenshots 並不足以完成完整流程。

如何使用 code-to-prd skill

code-to-prd 安裝情境

如果你的 Claude skills 環境支援 GitHub-based installation，可使用以下指令安裝：

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

這個 skill 位於 product-team/code-to-prd/skills/code-to-prd。安裝後，請先開啟 SKILL.md，再查看 references/framework-patterns.md 與 references/prd-quality-checklist.md。若要了解輸出成果的預期樣貌，請檢視 expected_outputs/sample-prd-readme.md、expected_outputs/sample-page-user-list.md 和 expected_outputs/sample-enum-dictionary.md。

skill 需要的輸入

若要有效使用 code-to-prd，請提供 agent 實際的 repository path 或指定 source folders，並說明希望產出的範圍。高品質輸入通常包含：

• framework 和 app type（若已知）
• 要包含或排除的 directories
• target audience：product、QA、engineering、AI rebuild、compliance
• 要記錄 frontend pages、backend endpoints，或兩者都要
• output format 與 destination，例如 prd/README.md、prd/pages/ 和 prd/appendix/
• 已知的 business vocabulary、roles、permissions 或 modules
• 不可更動或不可臆測的範圍

較弱的 prompt 是：「Generate a PRD from this app。」較好的 prompt 是：「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]。」

建議工作流程

先做全域掃描，再逐頁撰寫。內含的 scripts/codebase_analyzer.py 可協助擷取 routes、APIs、framework signals、state directories、models、DTOs 與結構，而且只使用 Python standard library：

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

請把產出的 inventory 當成地圖，而不是最終 PRD。接著請 agent 針對每個 route 檢查代表性檔案：page/component files、layouts、forms、service/API clients、stores、guards、constants、validation schemas，以及 backend handlers。最後再產出 system overview、page inventory、API inventory、page docs、enum dictionary 和 appendices。

實用 prompt 模式

一個有效的 code-to-prd guide prompt 通常包含三個部分：

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.”

這能降低幻覺，因為 agent 會清楚知道該檢查什麼、該避開什麼，以及交付成果要如何組織。

code-to-prd skill 常見問題

code-to-prd 適合初學者嗎？

適合，只要你能把 agent 指向一個 repository，並描述你需要的輸出。初學者建議先要求產出 inventory，確認後再生成完整 PRD。這可以避免把時間浪費在錯誤 modules 或 generated directories 上。

它可以同時記錄 frontend 和 backend 行為嗎？

可以。這個 skill 是為 frontend、backend 與 fullstack projects 設計的。針對 frontend apps，它會聚焦 pages、fields、UI actions、state 和 API usage。針對 backend services，它會聚焦 routes、controllers、models、DTOs、request/response behavior、permissions 和 integration points。

code-to-prd 比直接問 Claude 好在哪裡？

直接下 prompt 也可能產出可讀的摘要，但常會漏掉 page-level details、enum exhaustiveness、mock API flags、permission conditions 或 output structure。code-to-prd skill 提供可重複使用的流程、sample deliverables、framework lookup guidance，以及用來檢查 PRD 完整性與準確性的 checklist。

什麼時候應該避免使用 code-to-prd？

若是 greenfield product ideation、roadmap prioritization，或需求並未反映在程式碼中，就不適合使用。也不建議在未縮小範圍前，直接對非常龐大的 monorepo 執行；請先要求 inventory 和 module map，再請它生成完整 PRD。

如何改善 code-to-prd skill

提升 code-to-prd 輸出品質

影響品質最大的關鍵是 evidence。請要求 agent 為重要的 routes、fields、validation rules、permissions 和 API calls 引用 source paths。告訴它優先採用 UI labels，而不是 internal variable names，並將互動記錄成「user action → system response」。這樣產出的 PRD 對非工程角色也可用，同時不會犧牲 implementation accuracy。

避免常見失敗模式

常見失敗包含 pages 被過度摘要、憑空創造 business rules、遺漏 modals、忽略 empty states，以及把 mock data 當成 production API behavior。要避免這些問題，請要求 agent 在撰寫最終文件前，先檢查 form schemas、constants、guards、API clients、route handlers、loading/error states 和 sample data files。

在第一版 PRD 後持續迭代

不要把第一版輸出視為最終版本。請先 review page inventory、API inventory 和 enum dictionary。接著提出針對性的 follow-ups，例如：「Re-check delete permissions」、「Expand validation rules for the user form」、「Separate mock endpoints from integrated endpoints」或「Add inbound and outbound navigation for each page」。小範圍的驗證通常比重新生成整份 PRD 更能提升準確度。

依團隊需求客製化 skill

若會重複使用，請在 prompt 中加入組織內的 PRD conventions：module naming、required sections、terminology、severity levels、accessibility notes、analytics events、localization rules 或 QA acceptance criteria。當 code-to-prd skill 的 repository-reading workflow 結合你們團隊對完整需求的定義時，效果最好。