PRD 生成提示词

概述

PRD 生成提示词是 Ralph Loop 的前置技能，通过让 LLM 扮演产品经理角色，先进行 5-10 轮澄清问答，再生成符合 prd.json 格式规范的完整产品需求文档。

关键内容

1. 触发时机：在启动 Ralph Loop 之前必须先生成结构化的 PRD。触发方式为加载 PRD 技能后发送 Load the prd skill and create a PRD for [feature description]，然后回答澄清问题。

2. 交互流程：

3. 第一步：LLM 作为产品经理和需求分析专家，向用户提出 5-10 个澄清问题
4. 第二步：根据用户回答，生成完整的 prd.json 文件

5. 这种"先问后写"模式确保需求理解准确，避免遗漏关键场景

6. 提示词核心结构：

7. 角色设定：产品经理和需求分析专家
8. 项目描述占位符：[在这里描述你的项目]
9. 两步任务：提问 → 生成 prd.json
10. 格式要求：完整的 JSON schema 定义

11. 数量指导：简单项目 20-50 个 Story，中型 50-100 个，复杂 100-200 个

12. Story 编写规则：

13. 以用户视角撰写："用户可以..." 而非 "实现..."
14. 每个 Story 可独立测试，不依赖未完成的 Story（或在 dependencies 中标明）
15. 前端/UI 相关的 Story，acceptanceCriteria 必须包含 "Verify in browser using dev-browser skill"

16. 遵循 User Story 粒度原则，确保单个 Story 能在一个上下文窗口内完成

17. 专项场景模板：

18. SaaS 应用：Landing Page、Authentication、Dashboard、Core Feature、Settings、Billing、Admin、Email 等分类
19. CLI 工具：Core Commands、Config Management、Output Formatting、Error Handling、Plugin System、Documentation

20. API 服务：Core Endpoints、Authentication、Data Validation、Error Responses、Rate Limiting、Documentation、Testing

21. 生成后验证：通过 Python 脚本验证 prd.json 的基本格式、必填字段、重复 ID、前端 Story 的 browser 验证覆盖，以及优先级和分类分布统计。

来源

• raw/articles/ai-tools/ralph-loop/prd-generator-prompt.md — PRD Generator 完整提示词模板、验证脚本和专项场景模板

相关

• PRD 驱动开发 — extends（PRD 生成是 PRD 驱动开发的前置环节）
• Ralph Loop — part_of（PRD 生成是 Ralph Loop 流程的第一步）
• User Story 粒度原则 — relates_to（PRD 生成必须遵循粒度约束）
• prd.json 格式规范 — relates_to（生成的输出格式定义）