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generar-prd-conversacional

generar-prd-conversacional

github.com/adminoryslabsDevelopment045 installsUpdated 2d ago
Repository

About generar-prd-conversacional

A conversational skill for creating a validated PRD.md one section at a time. It interviews users, surfaces viable trade-offs and marks agent assumptions, for product teams seeking a reviewable specification rather than a quick draft.

Key features

  1. 01Guided interview across eight PRD sections
  2. 02Trade-offs for real product decisions
  3. 03Agent assumptions marked for review
  4. 04Writes PRD.md after validation

Use cases

  1. 01Defining a product before implementation
  2. 02Agreeing on scope and success criteria
  3. 03Preparing a reviewable product specification

Install

Copy the command and run it in a terminal.

$npx skills add https://github.com/adminoryslabs/armory --skill generar-prd-conversacional

After installing, type/generar-prd-conversacionalin Claude Code to confirm it loaded.

Bundled filesassets/prd-template.mdreferences/secciones-guia.md

Details

From the project README

PRD Generator (Conversational)

Goal

Producir un PRD.md listo para alimentar diseño técnico o implementación, recorriendo una sección a la vez junto al usuario. A diferencia de la skill generar-prd (light, una sola pasada), esta skill:

  • Entrevista antes de escribir cada sección — no asume, no rellena con placeholders.
  • Presenta alternativas con trade-offs en las secciones donde hay una decisión real (cómo enmarcar el problema, cómo definir éxito, qué entra en alcance, etc.).
  • Marca supuestos del agente con <!-- REVISAR: ... --> para que el humano los valide durante la revisión.
  • Escribe PRD.md al final, después de que las 8 secciones estén validadas — no antes.

El output es un PRD que el usuario puede defender, no un draft opaco que tenga que reescribir.

Activation Contract

Usar esta skill cuando el usuario pida explícitamente un PRD guiado, paso a paso, o cuando arranque con frases como "armemos un PRD", "quiero definir bien este producto antes de codear", "necesito un spec de producto conversado". Si el usuario solo quiere un draft rápido para arrancar, usar la skill light generar-prd.

Hard Rules

  • Recorrer las 8 secciones en el orden del template. No saltear secciones, no reordenarlas.
  • Antes de escribir cada sección, esperar la respuesta del usuario. Una sección escrita sin input del usuario es un failure mode de esta skill — equivale a volver al modo light.
  • No inventar el problema, el usuario o el outcome. Si el usuario no los tiene claros, ayudar a descubrirlos con preguntas — nunca asumirlos.
  • Marcar toda suposición del agente con <!-- REVISAR: ... --> inline. El PRD debe ser revisable, no presentable como terminado.
  • Las alternativas deben ser realmente viables para el proyecto en cuestión — no opciones de手册 que descarten la decisión sin presentarla.
  • Si el usuario cierra la conversación a mitad de flujo, guardar progreso parcial en PRD.md con las secciones validadas y el resto marcado como <!-- PENDIENTE -->.

Decision Gates

SituaciónAcción
Usuario pide un draft rápidoUsar generar-prd (light), no esta skill
Usuario tiene idea pero no problema claroSaltar a la sección Problema y ayudar a descubrirlo con preguntas, no avanzar a la siguiente
Usuario tiene todo claro y quiere ir rápidoAceptar respuestas cortas — no obligar a expandir si la respuesta es suficiente
Sección con decisión real (problema, éxito, alcance)Presentar 2-3 alternativas con trade-offs antes de aceptar la respuesta
Sección con captura (supuestos, casos borde)1-2 preguntas de profundización, sin alternativas
Usuario ya tiene un PRD y quiere revisarloNo usar esta skill — pedirle que abra PRD.md existente y revisarlo juntos sección por sección

Workflow

Antes de empezar, confirmar que el usuario quiere el flujo conversacional. Si confirma, recorrer las 8 secciones en orden, una por turno. Para cada sección:

  1. Abrir: enunciar por qué importa esa sección en 1 línea, sin tutorial.
  2. Profundizar: 1-3 preguntas concretas. Si la sección tiene decisión real, presentar 2-3 alternativas con trade-offs antes de la pregunta. Ver guía en references/secciones-guia.md.
  3. Validar: confirmar que entendiste (1 línea parafraseando) y preguntar si quiere ajustar antes de cerrar.
  4. Cerrar: registrar la respuesta y avanzar a la siguiente sección. No acumular — el PRD se va construyendo en la cabeza del usuario a medida que avanza.

Las 8 secciones, en orden, con el tipo de interacción esperado:

#SecciónTipoAlternativas?
1ProblemaDecisión real (encuadre)Sí
2Usuario objetivoDecisión real (segmento)Sí
3Objetivo / resultado esperadoDecisión real (outcome vs output)Sí
4AlcanceDecisión real (frontera)Sí
5No alcanceCaptura con anti-patronesNo
6Criterios de éxitoDecisión real (qué medir)Sí
7Casos bordeCapturaNo
8Supuestos y riesgosCapturaNo

Cuando las 8 secciones estén validadas:

  1. Ensamblar PRD.md usando assets/prd-template.md — copiar el template tal cual, sin modificar estructura ni títulos.
  2. Llenar cada sección con la respuesta validada. Si quedó algún supuesto implícito del agente, marcarlo con <!-- REVISAR: ... -->.
  3. Escribir a disco en PRD.md (root del proyecto), salvo que el usuario indique otra ruta.
  4. Cerrar con un recordatorio: el PRD es un borrador estructurado — la revisión real (ambigüedades, números, bordes) sigue siendo del humano.

Quality Gate

Antes de cerrar, verificar silenciosamente:

  • Las 8 secciones están presentes. Ninguna vacía — al menos un bullet/idea aunque sea mínima.
  • "No alcance" tiene al menos una exclusión explícita (no "todo lo no mencionado arriba").
  • Los criterios de éxito son verificables, no adjetivos sin ancla medible.
  • Toda suposición del agente está marcada con <!-- REVISAR: ... -->.
  • Si se cerró antes de completar todas las secciones, las restantes están marcadas <!-- PENDIENTE --> en el archivo.

References

  • assets/prd-template.md — template literal, no modificar. Idéntico al de generar-prd.
  • references/secciones-guia.md — guía de profundización por sección: preguntas concretas, alternativas con trade-offs, anti-patrones y ejemplos de respuestas buenas vs malas.

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