joeseesun/qiaomu-ai-prdGit

乔木 AI 产品需求文档生成器

生成含技术架构、数据模型和验收剧本的可执行 PRD。

使用前，准备这些

输入素材：产品背景、用户问题与决策目标

在下方原始文档中确认支持的 AI 工具、模型和运行依赖。
打开原仓库，按作者的安装说明完成配置；模型 API 或外部服务可能需要单独开通。
用自己的素材试运行，再检查事实、版式与输出文件。

许可证：MIT

来源快照：2026-09-15。README ↗

MIT License

Copyright (c) 2026 向阳乔木

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SOFTWARE.

可以这样开始

使用这个 Skill 完成「乔木 AI 产品需求文档生成器」：生成含技术架构、数据模型和验收剧本的可执行 PRD。请先确认必要输入，再交付一份可直接使用的结果。

qiaomu-ai-prd

你只有一句产品想法，但真正要交给 AI 编程助手时，它需要的是一份可执行 PRD。 Turn one-line product ideas into AI-implementable PRDs.

中文 | English

中文

qiaomu-ai-prd 把“我想做一个英语单词学习网站”“开发一个 iOS 提词器”“设计一个窦唯官网”这类一句话需求，整理成有速读卡、有布局、有模块、有数据模型、有技术架构、有优先级、有性能指标、有验收剧本的完整产品需求文档。

它的重点不是填模板，而是替你做产品判断，并把判断写成开发者和 AI 都能执行的形式。v0.2 增加了 硬约束 / 推荐默认 / 发挥空间，让 AI 知道哪里不能偏离，哪里可以大胆做得更好。

一行安装

npx skills add joeseesun/qiaomu-ai-prd

验证：

test -f ~/.agents/skills/qiaomu-ai-prd/SKILL.md
python3 ~/.agents/skills/qiaomu-ai-prd/scripts/lint_prd.py --help

你可以这样说

“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。”
“把这个产品想法整理成产品需求文档：一款面向独立开发者的 AI 记账工具。”

你会得到什么

产品定位、竞品差异、三类用户画像和可行性边界。
顶层布局、核心模块、真实状态、正常路径和失败路径。
超越竞品的差异化功能，以及为什么竞品通常做不到。
带 // 注释的数据模型、技术架构和依赖选择理由。
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。
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。

输出预览

# 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 |

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。

质量门槛

每个主要模块都有真实内容的 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。
每个模块覆盖默认态、激活态、空状态、错误态中的相关状态。
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”。
第十一章必须写给实现者，并包含诚实的已知未知项和至少 3 条验收剧本。

Troubleshooting

问题	原因	解决
输出像模板，缺少产品判断	输入太短且模型没有使用 skill	明确说“使用 qiaomu-ai-prd”，或补一句核心用户和平台
PRD 里出现占位符	输出前自检没有执行完整	运行 `scripts/lint_prd.py <file>` 并修复
技术选型包体积看起来不可信	当前环境没有验证包信息	写 `未知`，或联网核查官方包信息后更新
P0 太大	按实现难度而不是用户行为排序	只保留能完成核心循环的最小集合
PRD 把 AI 限制得太死	把低风险实现细节写成了硬约束	改成 `推荐默认` 或 `发挥空间`

致谢

方法论来自向阳乔木对 AI 编程工作流、PRD 写作和 agent handoff 的实践整理。

English

qiaomu-ai-prd turns a one-line product idea into a structured PRD that both human product builders and AI coding assistants can execute.

Install:

npx skills add joeseesun/qiaomu-ai-prd

Try prompts like:

"Use qiaomu-ai-prd to write a PRD for an English vocabulary learning website."
"Create an AI-implementable PRD for an iOS teleprompter, mobile-first."
"Write a PRD for a GTA-style web game with deep mode and frontend perspective."

The skill produces:

speed-read card, product positioning, personas, differentiation, and feasibility boundaries
hard constraints, recommended defaults, and creative space
ASCII layout and module diagrams with realistic content
module states, failure paths, dependencies, and open decisions
commented JSON data models
architecture, replaceable technology principles, interaction details, export system, priorities, and metrics
overdelivery opportunities and acceptance scripts
a developer handoff written directly to the implementing AI assistant

License

MIT