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skill-prd

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github.com/nyldn開発4.3k57 回インストール今日更新
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skill-prd について

Codex CLI向けのPRD作成スキルです。ユーザー、課題、成功基準、制約を確認してから、所定の構成で作成し、採点して保存します。別プロバイダーによる対抗レビューも任意で行えます。

主な機能

  1. 01作成前に要件を確認
  2. 02定められた構成でPRDを整理
  3. 03任意のクロスプロバイダ対抗レビュー
  4. 04100点基準による自己採点
  5. 05指定または生成したファイル名で保存

活用シーン

  1. 01要件が不明確な場合の背景収集
  2. 02機能の目標、要件、実装フェーズの整理
  3. 03レビューと採点によるPRDの完全性確認

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/nyldn/claude-octopus --skill skill-prd

インストール後、Claude Code で/skill-prdを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルagents/openai.yaml

詳細

ホスト：Codex CLI — このスキルはClaude Code向けに設計され、Codex向けに適応されています。 相互参照するコマンドでは、/octo:* スラッシュコマンドではなく、Codexにインストールされたスキル名を使用します。 アクティブなCodexシェルとサブエージェントツールを使用してください。現在のセッションで利用可能になっていないプロバイダー、モデル、またはホストサブエージェントを、利用できると主張しないでください。 ホストツールの同等機能については、skills/blocks/codex-host-adapter.md を参照してください。

停止 — スキルはすでに読み込まれています

Skill() を再度呼び出さないでください。これ以上スキルを読み込まないでください。そのまま実行してください。

フェーズ 0：確認（必須）

PRDの内容を作成する前に、必ずユーザーに次の質問をしてください。

I need to understand your requirements before creating the PRD.

1. **Target Users**: Who will use this? (developers, end-users, admins, etc.)
2. **Core Problem**: What specific pain point does this solve? Any metrics?
3. **Success Criteria**: How will you measure if this succeeds?
4. **Constraints**: Any technical, budget, or timeline constraints?
5. **Existing Context**: Is this greenfield or integrating with existing systems?

Please answer these (even briefly) so I can create a more targeted PRD.

フェーズ 1 に進む前に、ユーザーの回答を待ってください。

ユーザーが「skip」と言った場合、または機能の説明をインラインで提示した場合は、可能な情報を抽出し、前提を記録してください。

フェーズ 1：簡易リサーチ（検索は最大 2 回）

トピックに詳しくない場合に限り、検索してください。ウェブ検索は最大 2 回までです。

  • ドメイン／市場の状況について 1 回
  • 技術的なパターンについて（必要な場合）1 回

リサーチをやりすぎないでください。このフェーズは最長 60 秒です。

フェーズ 2：PRD の作成

構成：

  1. エグゼクティブサマリー — ビジョンと主要な価値提案
  2. 課題の説明 — ユーザーセグメント別に定量化した課題
  3. 目標と指標 — SMART 目標、P0／P1／P2 の優先度、成功指標の表
  4. 対象外 — 明確な境界（実施しないこと）
  5. ユーザーペルソナ — ユースケースを含む具体的なペルソナ 2～3 件
  6. 機能要件 — 受け入れ基準を含む FR-001 形式
  7. 実装フェーズ — 依存関係順に並べ、期間を設定
  8. リスクと軽減策 — 上位 3～5 件のリスクと軽減策

フェーズ 2.5：敵対的 PRD レビュー（推奨）

PRD の草案を作成した後、自己採点の前に、別のプロバイダーに草案を送り、敵対的なレビューを依頼してください。 単一モデルで作成した PRD には盲点があります。プロバイダーをまたいだ検証により、誤った前提、見落としたシナリオ、矛盾する要件を発見できます。

PRD の草案を別のプロバイダー（Codex、Antigravity、または代替としてSonnet）に送り、次のプロンプトを使用してください。

「このPRDに異議を唱えてください。どの前提が誤っていますか？どのユーザーシナリオが抜けていますか？どの要件が互いに矛盾していますか？最初のユーザーからどんな苦情が寄せられますか？このPRDが見落としているリスクは何ですか？」

指摘を受け取った後：

  • 妥当な指摘に対応するよう PRD を修正する
  • 一部妥当性があるものの採用しなかった指摘は、「リスク」セクションに記載する
  • PRD のフッターに Adversarial review: applied を追加する

--fast を指定した場合、またはユーザーが綿密さより速さを優先するよう求めた場合は省略してください。 ディスパッチの詳細な構文については、prd.md コマンドを参照してください。

フェーズ 3：自己採点

100 点満点の基準で採点してください。

  • AI 固有の最適化：25 点（順序立てたフェーズ、対象外、構造化形式）
  • 従来の PRD の要点：25 点（課題の説明、目標、ペルソナ、仕様）
  • 実装の明確さ：30 点（コード付き FR、NFR、アーキテクチャ、フェーズ）
  • 完全性：20 点（リスク、依存関係、例、ドキュメントの品質）

フェーズ 4：保存

ユーザー指定のファイル名で保存するか、機能名に基づいてファイル名を生成してください。

今すぐフェーズ 0 の確認質問から始めてください。

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