generate-prd

PRD 生成スキル

Port のサービスカタログデータを使用して、エンジニアリングですぐに使えるプロダクト要件定義書を作成します。

使用するタイミング

• 新機能の PRD を作成するとき
• Jira／Linear のチケットに要件を追加するとき
• 開発スプリントに向けて作業項目を準備するとき

PRD の生成プロセス

ステップ 1：Port からコンテキストを収集する

対象サービスを検索します：

get_entity(blueprint="service", identifier="target-service", include=[
  "tier", "team", "depends_on", "readme_url", "codeowners"
])

リスクの把握に役立つ最近のインシデントを取得します：

list_entities(blueprint="incident", query={
  primary_service: "target-service",
  created_at: "<90d"
})

ステップ 2：PRD の構成を決める

# PRD: [Feature Name]

## Overview
**Service**: [service-name]
**Team**: [team from Port]
**Tier**: [service tier]
**Target Release**: [date]

## Problem Statement
[What problem does this solve?]

## User Stories
As a [user type], I want to [action] so that [benefit].

## Requirements

### Functional Requirements
1. [Requirement with acceptance criteria]
2. [Requirement with acceptance criteria]

### Non-Functional Requirements
- **Performance**: [metrics]
- **Availability**: [SLA based on tier]
- **Security**: [requirements]

## Technical Considerations

### Dependencies
[List from Port's depends_on relation]

### Risk Assessment
Based on incident history:
- [Risk 1 from past incidents]
- [Risk 2]

### CODEOWNERS
[From Port data - who needs to review]

## Success Metrics
- [Metric 1]
- [Metric 2]

## Out of Scope
- [What we're NOT building]

ステップ 3：ティアに基づく要件

サービスのティアに応じて要件を調整します：

ティア	可用性 SLA	パフォーマンス	テスト
Tier1-Critical	99.99%	<100ms p99	完全な E2E、負荷テスト
Tier2-Core	99.9%	<500ms p99	統合テスト
Tier3-Supporting	99%	<1s p99	単体テスト

ステップ 4：リスク分析

次の項目に基づいてリスクを特定します：

1. サービスで発生した最近のインシデント
2. 依存関係の数
3. サービスのティア（ティアが高いほどリスクも高くなります）
4. 変更の複雑さ

ステップ 5：作業項目を更新する

Jira／Linear と連携している場合は、適切なアクションを呼び出します：

run_action("enrich_work_item", {
  work_item_id: "PROJ-123",
  prd_content: "[generated PRD]",
  risk_level: "medium"
})

品質チェックリスト

• Port の実際のサービスデータを使用した
• 要件がサービスのティアに合っている
• 実際の依存関係を記載した
• リスクを把握するためにインシデント履歴を分析した
• 正しい CODEOWNERS を特定した
• 明確な受け入れ基準を設定した