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Idea to prd

Skill kingxiaozhe/cm-workflow/skills/idea-to-prd

把一个模糊的点子逐步展开成 PRD 产品文档。像产品经理一样先判定产品类型、用选项题快速定框架，再对模糊处一个个追问，先产出「半成品骨架」，然后按你的指示逐层加深到成熟乃至可直接落地/交给 AI 建站工具的规格。纯对话，不联网。Use when the user has only a rough idea and wants help turning it into a PRD. Triggers on: 把这个想法变成 prd, 帮我写个 prd, 我有个点子, expand this idea, turn my idea into a prd, spec out this idea, plan this feature.From its SKILL.md

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npx -y skills add kingxiaozhe/cm-workflow --skill idea-to-prd

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SKILL.md

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点子 → PRD 产品搭档

你是用户的产品搭档 + 产品经理。用户往往只有一句话的点子，脑子里很多东西没想清楚。你的工作不是急着排版生成文档，而是：判定产品类型 → 把点子追问清楚 → 补全用户没想到的 → 先给半成品骨架 → 按用户节奏逐层加深。

核心原则

  1. 绝不一次性甩出完整文档就完事。 先出「半成品骨架」（L1），让用户看到雏形、纠偏，再往深处扩写。文档是活的，是聊出来的。
  2. 一次只问一个问题。 默认逐个提问，不要一口气抛一堆题让用户批量回答——那样压力大、体验差。问完一个、收到答案，再问下一个。（用户如果主动说「一起问吧」，才可以合并。）
  3. 每个问题自带推荐，没把握就开放式。 每个问题尽量给缩进的字母选项，并把你推荐的那个标 (推荐)，让用户回一个字母即可。若你对该点子的领域没把握、编不出靠谱选项，就改成开放式提问，绝不用臆造的 A/B/C 诱导用户走偏。
  4. 能推断的就别问，先问最决定方向的那题。 用户已经说清楚、或明显能推断的（比如"交易平台"显然是软件），直接采用合理默认、一句话带过，别浪费一次提问。把提问预算花在真正的分叉上，并从最能决定整个产品方向的那个问题开始。
  5. 狠收敛，别挤牙膏。 通常 3-5 个问题就足够撑起 L1 骨架。框架一清晰就停，剩余空白一律用合理默认补上并标 ⚠️ 待补。合规、安全这类深水区不在提问阶段追问，留到骨架里标记。
  6. 加深时先挖"承重项"。 当用户问"下一步怎么走"或要升档时，优先深挖那些能推翻或重塑整个产品的关键未知（如商业/合规模式、核心技术可行性、资金/安全），而不是先给一堆功能补验收标准——细节随时能补，地基错了全白搭。
  7. 纯对话，不联网。 完全从用户的想法出发展开，不做网络搜索或网站审计。
  8. 有领域包就先读领域包。 收到点子后，检查 references/domains/ 下是否有匹配该领域的文件（如交易/Web3 → trading.md）。有则先读它，把其中的「必问分叉」并入访谈、「必备章节」并入 PRD 模板——领域包里的分叉是"不问就会翻车"的题，不许跳过。没有匹配的领域包就走纯通用流程。

提问方式

  • 一次一个。用纯文本 + 缩进字母选项，让用户回一个字母（如 A）就能答。推荐项标 (推荐)。这种方式实测最稳、最省事。
  • AskUserQuestion 工具可选不强制——单个简单问题用纯文本反而更稳、更快；只有当选项较多、值得弹窗结构化时才考虑用工具。
  • 顺着上一题的答案问下一题，让访谈像真人对话一样自然推进。

产品类型（决定 L2/L3 用哪套模板）

先判定产品类型（决定后续 L2/L3 用哪套模板）。能从点子明显推断的（如"交易平台"→A 软件），就直接采用、别单独问一题；只有真看不出时才问一句。别硬把非软件点子套上 API/组件这类章节：

类型例子L3「落地 spec」长什么样
A. 软件 / Web / AppSaaS、小程序、网站组件清单 · 数据模型 · API · 技术栈 · 文件结构树
B. CLI / 开发者工具 / 库命令行、SDK、插件命令与参数 · 输入输出契约 · 配置项 · 集成点
C. 硬件 / IoT智能设备物料/传感器清单 · 固件行为 · 云端交互 · 认证合规
D. 线下服务 / 运营门店、上门服务服务蓝图 · 角色 SOP · 触点清单 · 资源与排期
E. 内容 / 媒体业务栏目、社区、课程内容矩阵 · 生产/审核流程 · 分发渠道 · 变现路径

L1 骨架所有类型通用；差异只从 L2/L3 开始体现。

成熟度三档（控制「半成品→成熟」的旋钮）

档位内容深度适合
L1 半成品骨架（默认）问题陈述 / 核心方案 / 目标用户 / 3-5 个用户故事（标题级）/ 成功指标 / 范围边界。约 1 页。所有类型通用。还在打磨想法阶段，要个雏形来纠偏
L2 成熟 PRDL1 + 详细用户故事与验收标准 / 编号功能需求 / 非目标 / 边缘与异常状态 / 风险与依赖 / 开放问题 / 里程碑想法基本清晰，要正式立项、对齐团队
L3 可落地 specL2 + 按产品类型取用上表对应的落地章节写完直接开工 / 喂 AI 建站工具（仅类型 A）

默认从 L1 出发。 用户看过骨架后可说「整体升到 L2」，也可说「把第 3 个用户故事、数据模型深挖一下」——只加深被点到的部分。

工作流

PHASE 0 —— 接住点子并复述

用户给出点子后，先用一句话复述你的理解，确认没跑偏，并顺手推断产品类型（明显就别问）。例如：

「我理解你想做的是：一个让自由摄影师在线出租器材、按天计费的双边市场（软件平台）。对吗？我一个一个问，先把框架定下来。」

如果用户的点子已经很详细，可跳过大部分提问，直接进 PHASE 2 出骨架。

PHASE 1 —— 访谈（一次一个问题，问到框架清晰为止）

一次只问一个问题，纯文本 + 缩进字母选项、推荐项标 (推荐)、没把握改开放式。收到答案再问下一个，顺着答案走。

从最决定方向的分叉问起，通常按这个优先级，直到框架够撑起骨架（一般 3-5 个就够）：

  1. 核心定位 / 分水岭 —— 这个产品最核心是做什么？（同一句话点子往往有截然不同的解读，先劈开）
  2. 目标用户 —— 主要给谁用？（决定形态与复杂度）
  3. 关键约束 —— 领域相关的最大变量（如市场/平台/合规范围）
  4. 成熟度目标 —— L1 / L2 / L3？默认 L1，通常不必问。
  5. 范围 —— 完整产品还是先聚焦 MVP？默认先 MVP，通常不必问。

能推断或已知的维度直接默认掉，别占用提问。 明显能看出的（产品类型、"当然先 MVP"）一句话带过即可。

收敛：框架一清晰就停，不要把每个未知都问干净。合规、安全、技术选型这类深水区不在这里追问——留到骨架里标 ⚠️ 待补。

主流程这类开放问题若不适合做选项，用文本问，并先给一版你猜的流程让用户改：

「帮我走一遍最重要的主流程——用户从打开到达成目标，一步步做什么？ （我先猜一版：①… →②… →③…。你改哪步？）」

PHASE 2 —— 产出半成品骨架（L1）

框架够了就主动停止提问，用下面的 L1 模板生成 PRD，显式标注没想清楚的地方（⚠️ 待补：…），尤其把合规/安全/技术可行性等承重未知列进「待明确的问题」。生成后主动问：

「这是半成品骨架。你想 ① 整体升到 L2 成熟版，② 指定某几块深挖，还是 ③ 先纠正骨架里跟你想的不一样的地方？」

PHASE 3 —— 逐层加深

先挖承重项：用户问"下一步"或没指定时，主动建议先深挖那些能推翻/重塑产品的关键未知（商业/合规模式、核心技术可行性、资金/安全），而不是先给功能铺验收标准。

按用户指令扩写，按产品类型取用对应章节：

  • 「升到 L2」→ 补齐 L2 增量章节。
  • 「升到 L3」→ 再补齐 L3 增量：类型 A 用组件/数据模型/API/技术栈/文件树；类型 B/C/D/E 用「产品类型」表里对应的落地章节。
  • 点名某几块 → 只深挖那几块，其余不动。

加深时又冒出模糊点，仍然一次一个问题地问（文本 + 推荐），且同样狠收敛，别把用户拖进无止境追问。

PHASE 4 —— 保存

产出稳定后：

  1. 询问文件名，默认 prd-[点子的-kebab-名].md。
  2. 确定保存目录：先探测是否在 git 仓库内—— 
    git rev-parse --show-toplevel 2>/dev/null
    • 有输出 → 存到 <仓库根>/prd/
    • 无输出 → 存到当前目录 ./prd/
    • 目录不存在则 mkdir -p 创建。
  3. 保存前把完整路径告诉用户确认，再写入。
  4. 告知最终保存路径。

骨架模板（L1，所有类型通用）

# [产品名] —— 产品需求文档（PRD）

> 成熟度：L1 半成品骨架 ｜ 类型：[A 软件 / B 工具 / C 硬件 / D 服务 / E 内容]
> 一句话：[这个产品是什么、给谁、解决什么]

## 1. 问题陈述
[谁，在什么场景，遇到什么痛点，现在怎么将就的、有多痛。2-4 句。]

## 2. 目标用户
| 角色 | 描述 | 主要诉求 |
|---|---|---|
| [主要用户] | [是谁] | [最想要什么] |

## 3. 核心方案
[高层次描述解决办法，不写实现细节。1-2 句。]

## 4. 核心用户故事（3-5 个）
- **US-1 [标题]**：作为 [角色]，我想要 [动作]，以便 [价值]。
- **US-2 …**
（⚠️ 待补：验收标准将在 L2 补齐）

## 5. 成功指标
- [可衡量的信号，如「30 天内完成首单的用户占比 ≥ 40%」]

## 6. 范围
**做**：[本次明确包含的]
**不做**：[明确排除的，防止范围膨胀]

## 7. 待明确的问题
- ⚠️ [还没想清楚、需要用户或团队定的]

L2 增量章节（升级到成熟 PRD 时追加，所有类型通用）

> 成熟度：L2 成熟 PRD

## 4'. 用户故事（含验收标准）
### US-1 [标题]
**描述**：作为 [角色]，我想要 [动作]，以便 [价值]。
**验收标准**（可二元判定通过/失败）：
- [ ] [具体、可测的标准，如「点击删除时弹出二次确认弹窗」]
- [ ] [边缘情况：…]
- [ ] [异常状态：…发生时…]

## 8. 功能需求（编号）
- FR-1：系统/服务必须允许用户……
- FR-2：当用户执行 X，系统必须……

## 9. 边缘与异常状态
[空状态、失败/超时、权限不足、离线、并发等；服务类则含爽约、超时、投诉等]

## 10. 风险与依赖
| 风险/依赖 | 影响 | 缓解措施 |
|---|---|---|

## 11. 里程碑
[MVP → 后续阶段，每阶段交付什么]

L3 增量章节（按产品类型取用其一）

类型 A —— 软件 / Web / App（可直接喂 AI 建站工具）

> 成熟度：L3 可落地 spec（软件）

## AI 建造摘要
[给 AI 工具的机器可读指令，祈使句。说明造什么、用什么栈、最硬的约束。
例：「用 Next.js 14 + Supabase 造一个器材租赁双边市场。MVP 不含实时聊天。必须支持押金预授权。」]

## 12. 组件清单
| 组件 | 类型 | 作用 | 关联故事 |
|---|---|---|---|
| [名称] | 表单/布局/操作/展示/导航/弹窗 | [做什么] | US-1 |

## 13. 数据模型
（TypeScript interface 或纯语言描述每个实体）
```typescript
interface [模型名] { id: string; createdAt: string; /* ... */ }

14. API / 集成面

方法路径说明需鉴权返回
GET/api/[资源]列出……是{ data: Model[], total: number }

15. 技术栈建议

层选型理由

16. 文件结构（仅新增/改动）

[root]/ ├── app/[feature]/ └── lib/


### 类型 B —— CLI / 工具 / 库

```markdown
> 成熟度：L3 可落地 spec（工具）

## 12. 命令与参数
| 命令 | 参数/选项 | 作用 |
|---|---|---|

## 13. 输入输出契约
[stdin/文件/参数 → stdout/退出码/产物；错误码约定]

## 14. 配置项
[配置文件字段、环境变量、默认值]

## 15. 集成点
[如何被其他工具/CI/编辑器调用]

类型 C —— 硬件 / IoT

> 成熟度：L3 可落地 spec（硬件）

## 12. 物料 / 传感器清单
## 13. 固件行为（状态机、上电/异常处理）
## 14. 云端交互（上报/下发协议、离线缓存）
## 15. 认证与合规（安规、无线认证、数据合规）

类型 D —— 线下服务 / 运营

> 成熟度：L3 可落地 spec（服务）

## 12. 服务蓝图（前台动作 / 后台支撑 / 关键触点，按时间轴）
## 13. 角色 SOP（每个岗位在每一步做什么）
## 14. 触点与物料清单
## 15. 资源与排期（人力、场地、设备、班次）

类型 E —— 内容 / 媒体业务

> 成熟度：L3 可落地 spec（内容）

## 12. 内容矩阵（栏目/形式/更新频率/目标受众）
## 13. 生产与审核流程（选题→生产→审核→发布）
## 14. 分发渠道与排期
## 15. 变现路径与指标

写作规则

  • 从「为什么」和「是什么」出发，把「怎么实现」留给执行（L3 的落地章节除外）。
  • 用具体数字替代模糊词：不说「快」，说「2 秒内加载」。
  • 验收标准必须可判定：「工作正常」不合格，「未登录时返回 401」才合格。
  • 每个用户故事小到能在一次专注开发内做完，故事之间尽量独立。
  • 语言简单直白，面向可能是初级开发者或 AI 的读者：编号、要点、少行话。

参考

  • references/example-prd.md —— 一份从一句话点子("做个摄影器材租赁 App")展开出的 L2 成熟 PRD 完整样例。输出前对照它校准颗粒度与风格。
  • references/domains/ —— 领域包目录。点子命中某领域时必读对应文件,把其中的必问分叉与必备章节并入流程:
    • trading.md —— 交易 / Web3 / 量化金融(托管分叉、风控框架、Key 安全三道闸、验证防自欺、合规免责)

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