to-prd

to-prd 技能概覽

to-prd 的用途

to-prd skill 會把目前對話脈絡與對 codebase 的理解整理成一份 PRD，接著發佈到專案的 issue tracker。它是為了這種情境設計的：你手上已經有足夠上下文可以開始寫，只需要一份結構化的產品簡報，而不是來回問答式的需求探索。

最適合誰使用

當你在既有 repo 內工作、已經大致知道要改什麼，並且需要一份能對齊專案術語、ADR 與 tracker workflow 的 PRD 時，就很適合用 to-prd skill。它特別適合 Skill Authoring，或是以 agent 驅動的實作流程，因為下一步通常就是交接給另一個 agent。

與其他方式的差異

to-prd 的主要差異在於它「不做訪談」：它會根據已知資訊直接綜整，然後用正確的 triage label 把結果推進 tracker。這讓它比通用 prompt 更快，但也更依賴你一開始就備妥正確的 repo context 與 tracker 設定。

如何使用 to-prd skill

安裝與預期上下文

執行 to-prd install 時，先用專案的 skill installer 安裝，接著確認 repo 已連到你要使用的 issue tracker workflow。這個 skill 預設 issue tracker 與 triage label 詞彙都已可用；如果還沒有，請先執行 /setup-matt-pocock-skills。如果跳過這個設定，skill 可能還是能產出 PRD 草稿，但在順利發佈時可能會卡住。

要怎麼下 prompt 才適合 to-prd

最佳的 to-prd usage 會先給出明確的實作目標、repo 路徑或功能區域，以及你已知的限制。好的輸入例如：「為 apps/web 新增 OAuth refresh handling，請依據 repo 的 glossary 與既有 ADR 撰寫 PRD，並發佈到 tracker。」不好的輸入則只是模糊目標，像是「幫我寫一份 auth 的 PRD」，因為這個 skill 的設計是綜整，不是發問。

先查看哪些檔案與訊號

在採用輸出內容前，先檢查 SKILL.md，接著看 repo 的 README.md、AGENTS.md、metadata.json，以及如果存在的話，rules/、resources/、references/ 或 scripts/ 資料夾。在這個 repository 裡，SKILL.md 是主要來源，所以流程刻意做得很輕量；但這也代表 PRD 的品質會很吃你提供的即時 codebase context。

讓輸出更好的實作流程

當你已經能用產品語言描述這個變更時，就很適合用這個 skill，讓它把內容轉成包含問題陳述、解法與 user stories 的 PRD。請明確要求它遵守 domain glossary 的用語與 ADR，並清楚指出哪些模組可能需要變更、測試覆蓋應該放在哪裡。如果你是在用 to-prd for Skill Authoring，prompt 只要聚焦在你想記錄的 skill 行為，不要擴到整個 upstream repository。

to-prd skill 常見問題

to-prd 適合所有 PRD 任務嗎？

不適合。to-prd skill 最適合的是已經能從上下文充分理解、可以直接動筆的變更。如果你需要的是需求探索、產品訪談或市場研究，那一般的 prompting workflow 會比 to-prd 更合適。

to-prd 和一般 prompt 有什麼不同？

一般 prompt 當然也能要求產出 PRD，但 to-prd 多了 repo-aware 的行為：它會找 glossary 名詞、尊重 ADR、勾勒深層模組，並以 ready-for-agent label 發佈到 issue tracker。這讓它比自由形式的 PRD 要求更偏向可執行的工作流。

初學者可以用嗎？

可以，只要能提供具體的功能方向，並理解這個 skill 不會追問後續問題。初學者如果在一開始就附上 repo 區域、使用者問題，以及任何不能妥協的限制，通常會得到最好的結果。

什麼情況下不該用 to-prd？

當 tracker 不可用、label 詞彙不清楚，或功能仍在探索中時，不要用 to-prd。如果你在撰寫 PRD 前還需要反覆和利害關係人訪談，它也不是好選擇。

如何提升 to-prd skill

給 skill 更精準的輸入

影響品質最大的因素是具體程度。請包含 repo 位置、要解決的問題、預期使用者結果，以及平台、效能或 rollout 限制這類條件。輸入越強，to-prd 產出的 PRD 就越接近實作現實，也越不會流於通用化。

說清楚模組與測試期待

這個 skill 會明確尋找深層模組，並詢問哪些模組應該加上測試。如果你想要更好的輸出，就直接點名候選模組，說明哪些應該保持淺層，並標示哪些獨立邏輯應該抽出來。這樣能減少交接摩擦，也讓下一個 agent 更容易照著 PRD 執行。

注意常見失敗模式

最常見的失敗模式是上下文寫得太少：PRD 會變成一篇寬泛、適合丟進 tracker 的文字，而不是能推動決策的計畫。另一個風險是術語過時，尤其當 repo glossary 或 ADR 沒有更新時。要同時修正這兩種問題，請把 prompt 錨定在目前的 codebase 狀態，並在要求發佈前先更新簡報內容。

從第一版開始迭代

拿到第一版 PRD 之後，可以再透過收斂 user stories、釐清 acceptance boundary，以及確認 issue label 與 tracker destination 是否正確來修正。對 to-prd 來說，迭代通常是在消除歧義，而不是擴大範圍。