PRD 写作 Skill：从需求信息生成产品需求文档

这个 Skill 解决什么问题

PRD 写作 Skill 用于把零散需求信息整理成结构化产品需求文档初稿，减少产品经理在文档框架、表达组织和遗漏检查上的重复劳动。

它尤其适合这些情况：

• 需求讨论后，只有会议记录和零散想法，需要快速整理成 PRD 初稿。
• 功能边界还不完全清楚，需要先列出待确认问题。
• 产品经理需要把业务目标、用户场景和研发可执行需求连接起来。
• 需求评审前，需要检查是否遗漏权限、异常、数据指标和依赖。
• 需要把一个大需求拆成 MVP 版本和后续迭代版本。

输入要求

使用前建议准备以下信息：

• 业务背景：为什么现在要做这个需求。
• 目标用户：谁会使用，用户角色有哪些差异。
• 用户痛点：当前遇到的问题或机会是什么。
• 产品目标：希望通过功能达成什么结果。
• 核心功能：必须包含哪些能力。
• 使用场景：用户从哪里进入，完成什么任务。
• 约束条件：时间、人力、技术、合规或业务限制。
• 期望上线时间：是否有固定节点。
• 已知风险：依赖、边界、数据口径、权限等。

使用方法

第一步：先让 AI 反问缺失信息

PRD 最怕信息不完整但写得很完整。建议先让 Skill 检查输入，并列出关键缺口。

请先判断这些需求信息是否足够写 PRD。如果不足，请列出必须确认的问题，不要直接编造。

第二步：生成 PRD 初稿

当背景和目标相对明确后，再让 AI 输出结构化文档。

请根据已有信息生成 PRD 初稿，重点写清楚用户场景、功能需求、异常状态和数据指标。

第三步：拆分用户故事和验收标准

PRD 初稿完成后，可以让 AI 继续拆成研发更容易理解的用户故事。

请把功能需求拆成用户故事，并为每个故事补充验收标准。

第四步：做评审前缺口检查

最后让 AI 从研发、设计、测试、运营视角检查遗漏项。

请分别从研发、设计、测试、运营视角检查这份 PRD 还缺什么。

推荐 Prompt 模板

你是一个 PRD 写作 Skill。请基于以下信息生成产品需求文档初稿。

业务背景：
目标用户：
用户痛点：
产品目标：
核心功能：
使用场景：
约束条件：
期望上线时间：
已知风险：

要求：
1. 不要编造未提供的信息，缺失内容放到“待确认问题”
2. 功能需求要写到可评审的粒度
3. 补充异常状态、权限规则、数据指标和依赖
4. 输出用户故事和验收标准

输出格式

# 产品需求文档

## 1. 背景
## 2. 目标
## 3. 用户与场景
## 4. 用户故事
## 5. 功能需求
## 6. 非功能需求
## 7. 权限与边界
## 8. 数据指标
## 9. 风险与依赖
## 10. 验收标准
## 11. 待确认问题

使用案例一：生成 Prompt 收藏功能 PRD

场景

内容站已有多篇 Prompt 和 Workflow，用户希望保存常用内容。你需要快速写出收藏功能 PRD 初稿。

输入示例

业务背景：用户需要反复访问常用 Prompt。
目标用户：经常使用本站模板的读者。
用户痛点：每次都要通过搜索或目录重新找到内容。
产品目标：提升复访效率和内容使用频率。
核心功能：收藏文章、查看收藏列表、取消收藏。
约束：第一版不做复杂分组，不做公开分享。

Skill 输出方向

AI 应输出背景、目标、用户故事、功能流程、页面说明、数据指标和待确认问题。对于登录依赖、数据存储、空状态和取消收藏流程，也应明确标记。

评审前检查

• 是否说明收藏入口在哪里？
• 是否说明未登录用户如何处理？
• 是否有取消收藏流程？
• 是否定义成功指标？
• 是否明确第一版不做什么？

使用案例二：生成内容审核功能 PRD

场景

内容团队希望新增发布前审核流程，避免标题、SEO 描述、标签和内链遗漏。

输入示例

业务背景：站点内容增加后，人工发布容易漏掉 SEO 字段和内链。
目标用户：内容编辑、站长。
核心功能：发布前检查 frontmatter、标题、描述、标签、内链、构建结果。
约束：第一版只做检查清单，不做复杂审批流。

使用建议

这类需求可以让 AI 输出“检查项列表 + 触发时机 + 通过标准”。如果涉及自动化检查，还要补充错误提示和失败后的处理方式。

常见错误

• 只写功能列表，没有说明用户场景。
• 写了很多愿景，但没有验收标准。
• 没有标记“不做什么”，导致范围膨胀。
• 忽略权限、异常状态和空状态。
• 数据指标只写“提升体验”，没有可衡量口径。

注意事项

AI 生成的 PRD 是初稿，不应直接替代需求评审。对于边界条件、数据口径、权限规则、异常状态和技术依赖，需要产品经理继续补充，并和研发、设计、测试一起确认。

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延伸阅读

• Prompt、Skill、Agent、Workflow 有什么区别？
• AI 工作流入门指南
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