A/B 测试设计与分析时使用。适用于产品实验、功能验证、转化率优化。融合假设驱动 + 样本量计算 + 置信度判断。
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编写完整的 Product Requirements Document(PRD)时使用。适用于完整功能模块需求定义、需求评审材料、给下游工作流的交付包。优先输出可开发、可测试、可验收的 14 节标准 PRD。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
1. 背景和目标
- 为什么做这个?业务目标是什么?
- 不做会怎样?
2. 用户和场景
- 目标用户画像
- 使用场景(什么时候、在哪里、用什么设备)
- 用户当前的工作流和痛点
3. 问题定义
- 用户遇到什么问题?
- 问题造成什么损失?
- 现有解决方案为什么不够?
4. 目标和非目标
- 这次要解决什么(Goals)
- 这次不解决什么(Non-Goals)
- 后续版本可能做什么
5. MVP 范围
- 必须有(Must):没有不能成立
- 应该有(Should):影响体验但可后置
- 可以有(Could):锦上添花
- 暂不做(Won't):明确排除
6. 功能需求
- 功能清单(按优先级)
- 每个功能的具体描述
7. 用户故事
- 作为 [角色],我希望 [动作],以便 [价值]
- 每条故事用 INVEST 检查(见 [user-story](../user-story/SKILL.md))
8. 业务规则
- 状态流转
- 计算逻辑
- 业务约束
9. 权限和角色
- 谁能做什么
- 字段级权限(如有)
- 租户/组织隔离(如有)
10. 异常场景
- 输入校验失败
- 权限不足
- 资源不存在
- 并发冲突
- 网络异常
- 空状态
11. 验收标准
- Given [前置条件] When [用户行为] Then [系统结果]
- 每个核心功能至少 1 条
- 主路径 + 异常路径
12. 指标和埋点建议
- 成功指标(参考 [heart-metrics](../heart-metrics/SKILL.md))
- 埋点事件名 + 属性
- 复盘时间点
13. 风险和依赖
- 技术风险 / 业务风险 / 合规风险
- 外部依赖(第三方 API、审批、合作方)
- 内部依赖(其他工作流的产出)
14. 未决问题
- 需要进一步确认的点
- 不同方案的取舍
- 等待外部输入的事项
1. 检查输入是否充足(用户/问题/价值/期望产物)
↓
2. 不充足则补问(不要硬写 PRD)
↓
3. 按 14 节结构逐节填充
↓
4. 每个功能点写用户故事 + 验收标准
↓
5. 检查异常场景是否覆盖
↓
6. 检查指标是否定义
↓
7. 检查未决问题是否标注
↓
8. 输出完整 PRD
↓
9. 转交下游工作流(按工作流主控的交接协议)
□ 14 节是否都填了(不必每节很长,但不能空)
□ 目标用户和场景是否具体(不能只写"用户")
□ 每个核心功能是否有 Given/When/Then 验收标准
□ 异常场景是否覆盖(权限/空/错/冲突)
□ 非目标范围是否写清楚
□ 是否定义了成功指标
□ 是否标注了未决问题
□ 是否避免规定技术方案
templates/prd-template.md — 完整 14 节模板templates/requirement-brief-template.md — 简化版(适合 M 级任务)templates/requirement-review-template.md — 需求评审记录模板上游:
opportunity-tree → 提供机会和方案候选
positioning → 提供产品定位
pr-faq → 提供愿景
平行:
user-story → 拆解功能为用户故事(PRD 第 7 节)
mvp-scoping → 划分 MVP 范围(PRD 第 5 节)
heart-metrics → 定义指标(PRD 第 12 节)
下游:
整个 PRD 转交项目经理 / UI/UX / API / 开发工作流
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概要と使いどころ
A/B 测试设计与分析时使用。适用于产品实验、功能验证、转化率优化。融合假设驱动 + 样本量计算 + 置信度判断。
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上线前业务方/产品方验收时使用。适用于功能交付确认、UAT、发布会签。融合 BDD Given-When-Then、Specification by Example、ATDD。
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设计无障碍可访问的界面时使用。适用于满足 WCAG 标准、键盘导航、屏幕阅读器支持。优先使用 WCAG 2.2 AA 级标准 + 键盘 + 焦点 + 对比度 + ARIA。
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实现可访问性(无障碍)时使用。覆盖 WCAG 2.2 AA / ARIA / 键盘导航 / 屏幕阅读器 / 颜色对比 / 焦点管理。融合 React Aria / Radix UI / Headless UI 实践 + axe-core 自动化测试。
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AI 模型部署时使用。适用于推理服务 / GPU / TensorRT / 监控 / 扩缩容。
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数据分析报告输出时使用。适用于业务分析报告、周报、专项分析、决策支持。融合洞察 + 建议 + 行动项。
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