prd-generator

prd-generator 技能概览

prd-generator 是做什么的

prd-generator 是一个用于 PRD 生成的技能，可以把模糊的产品想法整理成结构化、适合 AI 使用的 Product Requirements Document。它最适合创始人、产品负责人，以及希望在向代码工具发起提示前先把规格说明理清的 AI 辅助开发者。prd-generator 技能的设计核心是引导式信息收集：它可以追问澄清问题，补足缺失上下文，并输出一份更便于下游 AI agent 实施的文档。

谁应该使用它

当你已经有了一个想法、功能点或内部工具概念，但还没有一份干净完整的需求文档时，就适合用 prd-generator。它对做 Skill Authoring 或 agent 驱动开发的用户尤其有用，因为提示词质量会直接影响代码质量。如果你已经有了一份很详细的 PRD，只是想做格式整理，这个技能大概率就有点“用力过猛”了。

它为什么不同于普通 prompt

prd-generator 的核心优势在工作流，而不只是文案。它会先读取必需的模板文件，然后围绕一套固定的 PRD 结构来组织输出，而不是从一个含糊的 prompt 临场发挥。这样一来，它更适合可重复的规划场景，也能减少常见失败模式：AI 产出了一段看起来不错的总结，却漏掉了指标、约束或可直接落地的实现细节。

如何使用 prd-generator 技能

正确安装并加载 prd-generator

对于 prd-generator install，先按照仓库里的技能安装流程把技能加入你的环境，然后在请求 PRD 之前先加载它。技能在没有参数时调用，会返回一条简短的“loaded”消息，并等待你的产品想法；如果你一开始就带上输入，它会直接进入任务执行。也就是说，最关键的设置选择，是你想要“两步式对话”，还是“直接执行”。

以正确的输入形式提供信息

prd-generator usage 这种用法，最适合在第一条消息里提供的不只是一个标题。好的起手 prompt 应该包含产品名称、目标用户、问题是什么，以及有哪些约束。例如：“为一个 B2B SaaS 功能写 PRD，这个功能要给 customer success managers 标记流失风险，并支持 email alerts、Slack notifications，且不能访问原始 event logs。” 这样技能就有足够信号去追问更精准的问题，或者直接起草一份好得多的文档。

先读这些文件

如果你想最快掌握 prd-generator guide，先看 SKILL.md 和 references/prd_template.md。SKILL.md 说明了执行逻辑，尤其是必须先读取模板文件，以及空参数时的行为。references/prd_template.md 展示了这个技能希望产出的 PRD 精确结构；如果你想把输出适配成自己团队的标准，或者拿来和团队模板对比，这一步尤其重要。

用更贴近实战的工作流

比较好的流程是：先描述想法，让技能追问缺失信息，再结合真实实现情况去修订 PRD。如果你是在做 prd-generator for Skill Authoring，要检查技能输出的细节是否已经足够让另一个 agent 直接基于它开发。若还不够，就在重新生成前补充范围、约束、目标用户、成功指标和排除项等具体信息。

prd-generator 技能 FAQ

prd-generator 只适合创始人吗？

不是。prd-generator 也很适合产品经理、独立开发者，以及那些希望先产出需求文档再写代码的 agent 工作流。它最有价值的场景，是当想法还比较模糊，你需要一种结构化的方法，把意图转成可实施的语言。

使用前必须准备完整 brief 吗？

不必，但你应该提供足够上下文，避免输出过于泛泛。如果你只说“给我的 app 写个 PRD”，技能就只能猜太多。可如果你说明产品做什么、服务谁、成功标准是什么，prd-generator 就能产出实用得多的第一版草稿。

它和普通 ChatGPT prompt 有什么不同？

普通 prompt 也能写 PRD，但 prd-generator 更擅长约束流程和保持一致性。它有明确的模板依赖和清晰的信息收集流程，这在你需要可重复输出，而不是一次性的头脑风暴时尤其有帮助。若 PRD 还要喂给其他 AI 工具或交给团队评审，这会是更强的选择。

什么情况下不该用它？

如果你已经有最终定稿，只是需要轻度润色，就不要用 prd-generator。如果你的项目根本不需要正式 PRD，也没必要上这个技能。另一个不太匹配的情况是：你的团队使用完全不同的文档结构，而你又不愿意调整生成结果。

如何改进 prd-generator 技能

一开始就把约束说得更清楚

prd-generator 最好的结果，通常来自能明确定义受众、范围和限制的输入。不要只说“一个 analytics app”，而要说“一个给 support managers 用的内部 analytics dashboard，必须在没有 data warehouse 的情况下工作，并且应优先展示 weekly trends，而不是 real-time alerts”。这样能显著减少歧义，也更容易让 PRD 保持可实现。

不只写功能，也要写指标

这个技能最有价值的时候，是能把目标映射到可衡量结果。请补充 success criteria，比如 conversion rate、time saved、adoption rate 或 error reduction。否则，PRD 可能只会描述“要做什么”，却说不清“为什么值得做”。

留意第一版里的范围膨胀

一个常见失败模式是：因为输入太开放，PRD 变得过于宽泛。如果输出看起来膨胀了，就把 prompt 收紧，明确唯一的主用户和唯一的核心任务。然后带上明确排除项重新运行 prd-generator，例如“不要包含 mobile support”或“排除 admin billing features”。

围绕下游使用效果迭代

拿到第一版 PRD 之后，检查另一个 AI agent 是否能在不靠猜测的情况下直接使用。如果不能，就通过补充缺失的实现细节来改进 prompt：数据来源、集成、权限、非目标和平台约束。对于 prd-generator 来说，最有效的改进通常来自更好的源上下文，而不是要求最后一段写得更漂亮。