prd — скилл для GitHub Copilot: что делает и как установить
Собирает из идеи структурированный PRD с пользовательскими историями, техническими требованиями и рисками. Подходит для планирования новых функций, в том числе с AI.
npx skills add github/awesome-copilot --skill prd -a claude-codeЧто делает prd
Перед черновиком скилл уточняет проблему продукта, метрики результата и ограничения по срокам или стеку. Затем он описывает путь пользователя и границы объёма работ. Контекст не додумывает.
В PRD входят резюме, персоны и user stories с критериями приёмки. Технический раздел описывает архитектуру и интеграции. Для AI-функций добавляются нужные инструменты и способ оценки качества. Риски и этапы запуска тоже попадают в документ. Требования формулируются измеримо; скилл предлагает обсудить черновик. Ставить его стоит, если нужен структурированный план функции; при сырой идее сначала придётся ответить на уточнения.
Какие задачи решает
- Перевести расплывчатую идею в измеримые требования
- Описать user stories с критериями приёмки
- Зафиксировать зависимости и то, что не входит в scope
- Сформулировать способ оценки качества AI-функции
Примеры запросов агенту
- Подготовь PRD для новой функции. Сначала спроси о проблеме и метриках успеха.
- Составь требования для AI-функции, включая инструменты и способ оценки качества.
- Разбери мой черновик: добавь user stories, критерии приёмки и границы scope.
Как установить prd
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill prd -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/prd/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/prd/
Вручную: положить файлы
.agents/skills/prd/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
Вручную: положить файлы
.cursor/skills/prd/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add github/awesome-copilot --skill prd2GitHub CLI
gh skill install github/awesome-copilot prd3Вручную: положить файлы
.github/skills/prd/SKILL.mdКомандой платформы
gemini skills install https://github.com/github/awesome-copilot --path skills/prdВручную: положить файлы
.devin/skills/prd/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Claude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
Похожие
Вопросы о prd
Как установить PRD в GitHub Copilot?
Выполните npx skills add github/awesome-copilot --skill prd. Это добавит скилл из репозитория github/awesome-copilot.
Что делает скилл PRD?
Помогает подготовить документ требований с пользовательскими историями, техническими спецификациями и анализом рисков.
О чём скилл спросит до подготовки PRD?
Он уточнит проблему и способ оценить успех, а также спросит об ограничениях проекта.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
--- name: prd description: 'Generate high-quality Product Requirements Documents (PRDs) for software systems and AI-powered features. Includes executive summaries, user stories, technical specifications, and risk analysis.' license: MIT --- # Product Requirements Document (PRD) ## Overview Design comprehensive, production-grade Product Requirements Documents (PRDs) that bridge the gap between business vision and technical execution. This skill works for modern software systems, ensuring that requirements are clearly defined. ## When to Use Use this skill when: - Starting a new product or feature development cycle - Translating a vague idea into a concrete technical specification - Defining requirements for AI-powered features - Stakeholders need a unified "source of truth" for project scope - User asks to "write a PRD", "document requirements", or "plan a feature" --- ## Operational Workflow ### Phase 1: Discovery (The Interview) Before writing a single line of the PRD, you **MUST** interrogate the user to fill knowledge gaps. Do not assume context. **Ask about:** - **The Core Problem**: Why are we building this now? - **Success Metrics**: How do we know it worked? - **Constraints**: Budget, tech stack, or deadline? ### Phase 2: Analysis & Scoping Synthesize the user's input. Identify dependencies and hidden complexities. - Map out the **User Flow**. - Define **Non-Goals** to protect the timeline. ### Phase 3: Technical Drafting Generate the document using the **Strict PRD Schema** below. --- ## PRD Quality Standards ### Requirements Quality Use concrete, measurable criteria. Avoid "fast", "easy", or "intuitive". ```diff # Vague (BAD) - The search should be fast and return relevant results. - The UI must look modern and be easy to use. # Concrete (GOOD) + The search must return results within 200ms for a 10k record dataset. + The search algorithm must achieve >= 85% Precision@10 in benchmark evals. + The UI must follow the 'Vercel/Next.js' design system and achieve 100% Lighthouse Accessibility score. ``` --- ## Strict PRD Schema You **MUST** follow this exact structure for the output: ### 1. Executive Summary - **Problem Statement**: 1-2 sentences on the pain point. - **Proposed Solution**: 1-2 sentences on the fix. - **Success Criteria**: 3-5 measurable KPIs. ### 2. User Experience & Functionality - **User Personas**: Who is this for? - **User Stories**: `As a [user], I want to [action] so that [benefit].` - **Acceptance Criteria**: Bulleted list of "Done" definitions for each story. - **Non-Goals**: What are we NOT building? ### 3. AI System Requirements (If Applicable) - **Tool Requirements**: What tools and APIs are needed? - **Evaluation Strategy**: How to measure output quality and accuracy. ### 4. Technical Specifications - **Architecture Overview**: Data flow and component interaction. - **Integration Points**: APIs, DBs, and Auth. - **Security & Privacy**: Data handling and compliance. ### 5. Risks & Roadmap - **Phased Rollout**: MVP -> v1.1 -> v2.0. - **Technical Risks**: Latency, cost, or dependency failures. --- ## Implementation Guidelines ### DO (Always) - **Define Testing**: For AI systems, specify how to test and validate output quality. - **Iterate**: Present a draft and ask for feedback on specific sections. ### DON'T (Avoid) - **Skip Discovery**: Never write a PRD without asking at least 2 clarifying questions first. - **Hallucinate Constraints**: If the user didn't specify a tech stack, ask or label it as `TBD`. --- ## Example: Intelligent Search System ### 1. Executive Summary **Problem**: Users struggle to find specific documentation snippets in massive repositories. **Solution**: An intelligent search system that provides direct answers with source citations. **Success**: - Reduce search time by 50%. - Citation accuracy >= 95%. ### 2. User Stories - **Story**: As a developer, I want to ask natural language questions so I don't have to guess keywords. - **AC**: - Supports multi-turn clarification. - Returns code blocks with "Copy" button. ### 3. AI System Architecture - **Tools Required**: `codesearch`, `grep`, `webfetch`. ### 4. Evaluation - **Benchmark**: Test with 50 common developer questions. - **Pass Rate**: 90% must match expected citations.
© github · MIT · github/awesome-copilot