乔木 AI 产品需求文档生成器

获得一份包含速读卡、技术架构、数据模型及验收剧本的完整 AI 可执行 PRD。

详细介绍

qiaomu-ai-prd

将一句产品想法转化为可执行的 PRD（产品需求文档），让 AI 编程助手或开发团队可以直接执行。

适用场景

你只有一句产品想法（例如“做一个英语单词学习网站”“开发一个 iOS 提词器”），但需要一份完整、结构化的 PRD。

你希望 PRD 不只是模板填空，而是包含产品判断、技术决策和验收标准。

你打算将 PRD 交给 AI 编程助手或开发者团队实现。

效果预览

以下是从 README 中提取的 PRD 输出片段（以“WordPulse”单词学习网站为例）：

# WordPulse PRD

## AI 速读卡
产品一句话：一个自带复习节奏的个人词库学习网站。
核心循环：导入词库 -> 练习 -> 标记掌握度 -> 自动复习。
硬约束：P0 必须完成一次学习和复习闭环。
推荐默认：本地优先保存，不要求账号。
发挥空间：练习动效、分数反馈、复习完成页可以更有记忆点。
超预期机会：生成一张“今日掌握 18 个词”的分享卡。

## 第一章：产品概述
WordPulse 是一款 Web 英语单词学习工具，让自学者能够围绕自己的词库完成学习、练习和复习，而无需在固定课程和零散笔记之间来回切换。

## 第二章：整体布局与导航
+————————————————–+
| 顶部学习状态栏（100% x 64px） |
| 今日待复习：18 个词 | 连续学习：6 天 | 开始复习 |
+———————-+—————————+
| 词库与筛选（28%） | 练习工作区（72%） |
| CET-6 核心词 | abandon |
| 错题本：12 | [认识] [模糊] [不认识] |
+———————-+—————————+

## 第十章：性能指标
| 指标名称 | 目标值 | 测量方法 | 劣化阈值 |
|—|—:|—|—:|
| 首屏可交互时间 | <= 1200ms | Lighthouse mobile 4G | > 2200ms |
| 答题反馈延迟 | <= 80ms | 点击选项到状态变化 | > 180ms |

核心能力

生成产品定位、竞品差异分析、三类用户画像和可行性边界。

提供顶层布局、核心模块、真实状态（默认态、激活态、空状态、错误态）以及正常路径和失败路径。

识别超越竞品的差异化功能，并说明竞品通常做不到的原因。

产出带 // 注释的数据模型、技术架构和依赖选择理由。

标记 超预期机会 、交互细节、输出系统、P0–P3 开发优先级和数字化性能指标。

生成直接写给 AI 编程助手的开发者交接说明、可替换技术原则和验收剧本。

每个主要模块都包含真实内容的 ASCII 图。

必须包含 AI 速读卡 、 硬约束 / 推荐默认 / 发挥空间 和 超预期机会 。

数据模型字段都有 // 注释，顶层对象包含 "version" 。

性能指标必须是数字，不能只写“快”“流畅”。

工作方式

你提供一句产品想法（例如“用 qiaomu-ai-prd 给我写一个英语单词学习网站的 PRD”）。

你可以附加可选模式（见下表）来调整 PRD 的输出侧重点。

Skill 会根据你的需求和模式生成完整的 PRD 文档。

PRD 包含第十一章，其中写给实现者，包含诚实的已知未知项和至少 3 条验收剧本。

你需要提供

一句产品想法（核心需求）。

（可选）指定一个或多个模式（见下方“可选模式”）。

你会获得

一份完整的 PRD 文档，包含：

AI 速读卡（产品一句话、核心循环、硬约束/推荐默认/发挥空间、超预期机会）

产品概述

整体布局与导航（ASCII 图）

核心模块及状态

数据模型（注释 JSON）

技术架构与依赖选择

交互细节、输出系统、优先级、性能指标

开发者交接说明、可替换技术原则、验收剧本

可选模式

模式
作用

[深度模式]
每个模块增加边界情况分析

[精简模式]
详细写 P0，其余标注待扩展

[前端视角]
增加组件拆分和状态管理建议

[后端视角]
增加 API 和数据库设计

[移动优先]
图示和交互优先按移动端设计

[创意模式]
保留硬约束，扩展发挥空间和超预期机会

[竞品深挖]
深入分析竞品弱点和盲区

[商业化]
增加付费功能和变现路径

[开源友好]
技术选型优先考虑宽松许可证

前置条件

已安装 Node.js，并可运行 node –version 。

当前 agent 支持本地 skills 目录，通常是 ~/.agents/skills 。

如果要发布或保存 PRD 文件，需要当前工作区可写。

注意事项

如果输入太短且模型没有使用 skill，输出可能像模板，缺少产品判断。建议明确说“使用 qiaomu-ai-prd”，或补充核心用户和平台信息。

PRD 中不应出现占位符。如果出现，可运行 scripts/lint_prd.py <file> 并修复。

技术选型包体积信息如不可信，应写 未知 ，或联网核查后更新。

P0 优先级应基于能完成核心循环的最小集合，而不是按实现难度排序。

低风险实现细节应设为 推荐默认 或 发挥空间 ，而不是 硬约束 ，以免限制 AI 发挥。

试试这样做

  • 用 qiaomu-ai-prd 给我写一个英语单词学习网站的 PRD。
  • 我想开发一个 iOS 提词器，移动优先，生成 AI 可执行 PRD。
  • 为一个 GTA 风格网页游戏写 PRD，深度模式 + 前端视角。

作者：乔木 产品经理，拥有 180+ repos çš„é«˜äº§åˆ›ä½œè€ ｜ GitHub Stars 201 ｜ 标签：写作文案 项目管理 已认证 开源许可: MIT

来源：colaos.ai ｜ Skill ID：qiaomu-ai-prd