# Prd Development

> PRD 开发工作流 (PRD Development Workflow)

- Skill: `dvcrn/prd-development` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add dvcrn/prd-development`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/dvcrn/prd-development/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Product & Planning
- Author: dvcrn (https://skillmd.com/u/dvcrn)
- Updated: 2026-09-21
- Page: https://skillmd.com/skills/dvcrn/prd-development

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# PRD 开发工作流 (PRD Development Workflow)

> 版本：v1.0.0  
> 创建：2026-03-09  
> 作者：Elatia 🌀 (基于 Product-Manager-Skills 提炼)  
> 许可：MIT  
> 类型：Workflow Skill

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## 📋 技能描述

**面向场景**: 正式产品/功能立项、需要跨团队对齐、需要评审和归档  
**目标用户**: 产品经理、产品负责人、项目负责人  
**核心价值**: 端到端的 PRD 创建流程，整合多个技能输出，确保需求完整清晰

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## 🎯 核心能力

### 1. 多技能编排
整合 11 个需求分析技能：
- 问题定义 → 用户画像 → 需求分析 → 优先级 → 输出

### 2. 结构化 PRD
标准 PRD 文档结构：
- 背景与目标
- 需求范围
- 用户故事
- 功能规格
- 成功标准
- 发布计划

### 3. 评审与迭代
- 跨团队评审流程
- 版本管理
- 变更控制

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## 🔧 使用方式

### 方式 1: 完整工作流

```markdown
/prd-development
```

**工作流阶段**:

**阶段 1: 问题定义 (10-15 分钟)**
1. 运行 `problem-statement` — 明确问题
2. 运行 `proto-persona` — 定义用户
3. **输出**: 问题定义文档

**阶段 2: 需求探索 (30-60 分钟)**
1. 运行 `customer-journey-map` 或 `jobs-to-be-done` — 深度分析
2. 运行 `problem-framing-canvas` — 结构化问题
3. **输出**: 需求分析报告

**阶段 3: 方案设计 (30-60 分钟)**
1. 运行 `opportunity-solution-tree` — 生成方案
2. 运行 `prioritization-advisor` — 优先级排序
3. **输出**: 方案选项 + 优先级清单

**阶段 4: 需求输出 (60-90 分钟)**
1. 运行 `user-story` — 针对 P0 需求
2. 运行 `epic-hypothesis` — 针对大型功能
3. **输出**: 用户故事 + 史诗假设

**阶段 5: PRD 整合 (30-60 分钟)**
1. 整合所有输出
2. 运行 `prd-development` — 生成完整 PRD
3. **输出**: 完整 PRD 文档

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### 方式 2: 分阶段执行

```markdown
/prd-development phase1 --problem "问题描述"
/prd-development phase2 --research "调研结果"
/prd-development phase3 --solution "方案选项"
/prd-development phase4 --stories "用户故事"
/prd-development phase5 --merge "整合所有输出"
```

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### 方式 3: 快速模式

```markdown
/prd-development quick \
  --product "产品名称" \
  --feature "功能名称" \
  --problem "核心问题" \
  --users "目标用户" \
  --deadline "截止日期"
```

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## 📝 输出模板

```markdown
# Product Requirements Document (PRD)

## 文档信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 产品名称 | [名称] |
| 版本 | v1.0 |
| 创建日期 | YYYY-MM-DD |
| 最后更新 | YYYY-MM-DD |
| 负责人 | [姓名] |
| 状态 | [草稿/评审中/已批准] |

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## 1. 背景与目标

### 1.1 问题陈述
[从用户视角描述问题]

### 1.2 业务目标
- 目标 1: [可衡量的业务目标]
- 目标 2: [可衡量的业务目标]

### 1.3 用户目标
- 用户是谁：[目标用户]
- 用户需求：[核心需求]

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## 2. 需求范围

### 2.1 In Scope
- 功能 1: [描述]
- 功能 2: [描述]

### 2.2 Out of Scope
- 不包含 1: [描述]
- 不包含 2: [描述]

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## 3. 用户故事

### 3.1 用户故事地图
[用户故事地图或链接]

### 3.2 优先级排序
| 优先级 | 用户故事 | 验收标准 |
|--------|----------|----------|
| P0 | [故事 1] | [标准 1] |
| P0 | [故事 2] | [标准 2] |
| P1 | [故事 3] | [标准 3] |

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## 4. 功能规格

### 4.1 功能 1 详情
- **描述**: [详细说明]
- **交互流程**: [流程图/原型链接]
- **技术考虑**: [技术要点]

### 4.2 功能 2 详情
[同上]

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## 5. 成功标准

### 5.1 产品指标
| 指标 | 基线 | 目标 | 测量方式 |
|------|------|------|----------|
| [指标 1] | X | Y | [方式] |
| [指标 2] | A | B | [方式] |

### 5.2 业务指标
| 指标 | 基线 | 目标 | 测量方式 |
|------|------|------|----------|
| [指标 1] | X | Y | [方式] |

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## 6. 发布计划

### 6.1 里程碑
| 阶段 | 日期 | 交付物 |
|------|------|--------|
| 需求评审 | YYYY-MM-DD | PRD 定稿 |
| 开发完成 | YYYY-MM-DD | 功能完成 |
| 测试完成 | YYYY-MM-DD | 测试报告 |
| 正式发布 | YYYY-MM-DD | 上线 |

### 6.2 发布策略
- **发布范围**: [全量/灰度/内测]
- **灰度比例**: [10% → 50% → 100%]
- **回滚计划**: [如果失败如何回滚]

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## 7. 风险与依赖

### 7.1 技术风险
- 风险 1: [描述] + [缓解措施]
- 风险 2: [描述] + [缓解措施]

### 7.2 依赖关系
- 依赖 1: [团队/系统] + [期望日期]
- 依赖 2: [团队/系统] + [期望日期]

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## 8. 附录

### 8.1 参考文档
- 用户研究报告：[链接]
- 竞品分析报告：[链接]
- 设计稿：[链接]
- 技术架构图：[链接]

### 8.2 变更记录
| 版本 | 日期 | 变更内容 | 作者 |
|------|------|----------|------|
| v1.0 | YYYY-MM-DD | 初始版本 | [姓名] |
| v1.1 | YYYY-MM-DD | [变更] | [姓名] |
```

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## 📚 示例

### 示例：AI 智能客服 PRD

```markdown
# PRD: AI 智能客服系统

## 文档信息
| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 产品名称 | AI 智能客服 |
| 版本 | v1.0 |
| 创建日期 | 2026-03-09 |
| 负责人 | 张三 |
| 状态 | 评审中 |

## 1. 背景与目标

### 问题陈述
用户咨询量大，人工客服响应慢，平均等待时间 15 分钟，满意度仅 75%。

### 业务目标
- 客服成本降低 40%
- 响应时间缩短至 1 分钟内
- 满意度提升至 90%

### 用户目标
- 用户：快速获得准确答案
- 客服：减少重复问题，专注复杂问题

## 2. 需求范围

### In Scope
- 常见问题自动回答
- 智能转人工
- 会话记录分析

### Out of Scope
- 电话客服集成
- 多语言支持（二期）

## 3. 用户故事

| 优先级 | 用户故事 | 验收标准 |
|--------|----------|----------|
| P0 | 作为用户，我想要快速获得问题答案，以便于解决问题 | 响应<1 秒，准确率>85% |
| P0 | 作为客服，我想要系统自动处理常见问题，以便于专注复杂问题 | 自动解决率>60% |
| P1 | 作为管理员，我想要查看会话分析，以便于优化知识库 | 报表 T+1 更新 |

## 4. 功能规格

### 4.1 智能问答
- **描述**: 基于知识库自动回答用户问题
- **交互流程**: 用户提问 → NLP 理解 → 匹配答案 → 返回
- **技术考虑**: 使用现有 NLP 服务，准确率目标 85%

## 5. 成功标准

| 指标 | 基线 | 目标 |
|------|------|------|
| 自动解决率 | 0% | 60% |
| 响应时间 | 15 分钟 | <1 分钟 |
| 满意度 | 75% | 90% |

## 6. 发布计划

| 阶段 | 日期 | 交付物 |
|------|------|--------|
| 需求评审 | 3/15 | PRD 定稿 |
| 开发完成 | 4/30 | 功能完成 |
| 测试完成 | 5/15 | 测试报告 |
| 正式发布 | 5/20 | 上线 |

## 7. 风险与依赖

### 技术风险
- NLP 准确率不达标 → 人工审核 + 持续优化

### 依赖关系
- NLP 团队：3/30 前提供 API
- 客服团队：配合培训
```

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## 🎯 质量标准

### 好的 PRD
- ✅ 背景清晰（知道为什么做）
- ✅ 范围明确（知道做什么/不做什么）
- ✅ 故事完整（用户视角）
- ✅ 指标可衡量（知道成功标准）
- ✅ 风险识别（知道可能的问题）

### 常见陷阱
- ❌ 范围蔓延（什么都想做）
- ❌ 指标模糊（"提升体验"）
- ❌ 忽略风险（过于乐观）
- ❌ 缺少验收标准（无法测试）

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## 🔗 依赖技能

| 技能 | 阶段 | 用途 |
|------|------|------|
| problem-statement | 阶段 1 | 问题定义 |
| proto-persona | 阶段 1 | 用户画像 |
| opportunity-solution-tree | 阶段 3 | 方案设计 |
| prioritization-advisor | 阶段 3 | 优先级排序 |
| user-story | 阶段 4 | 用户故事 |
| epic-hypothesis | 阶段 4 | 史诗假设 |

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## 📈 成功指标

| 指标 | 目标值 | 测量方式 |
|------|--------|----------|
| PRD 评审通过率 | ≥90% | 一次评审通过 |
| 需求变更率 | <10% | 开发过程中变更 |
| 开发满意度 | ≥4/5 | 开发团队反馈 |

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## 🔖 版本历史

| 版本 | 日期 | 变更 |
|------|------|------|
| v1.0.0 | 2026-03-09 | 初始版本，基于 Product-Manager-Skills 提炼 |

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## 📄 许可

MIT License

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*基于 Product-Manager-Skills by Dean Peters · CC BY-NC-SA 4.0*  
*适配 OpenClaw 标准：Elatia 🌀*