上周产品评审会，开发老王又开始了：
"需求不清晰啊，这个交互逻辑到底是怎样的？"
"异常场景你考虑了吗？用户点了两次提交按钮怎么办？"
"这个字段从哪来？数据库设计好了吗？"
我当场想翻白眼——这份PRD我写了整整3天，2万字，恨不得把用户上厕所的场景都写进去了。
但老王说得对， PRD最大的问题不是写得不够多，而是写得不够"对"。
作为在腾讯、字节做了10年产品的人，我见过太多产品经理写PRD的三大死穴：
1. 遗漏关键场景 （正常流程写了，异常流程没写）
2. 逻辑不自洽 （前面说A，后面又变成B）
3. 开发视角缺失 （只写"要什么"，不写"怎么实现"）
这三个坑，AI解决不了吗？
能，但你得教会AI怎么写。
今天这篇文章，我手把手教你搭建第一个Claude Code Skill—— PRD生成助手 ，让AI帮你查遗补漏、逻辑自查、开发视角补全。
15分钟看完，立刻能用。我保证。
一、为什么你需要一个PRD生成Skill？
先说清楚， Skill不是让AI直接帮你写PRD，而是让AI成为你的"PRD审核官"。
传统写PRD的流程是这样的：
一个需求从提出到开发，平均要改5次PRD。
有了PRD生成Skill，流程变成：
从5次迭代压缩到1次，PRD质量还更高。
这就是Skill的价值—— 不是替代你，而是让你避开90%的低级错误。
二、PRD生成Skill的核心能力拆解
一个好的PRD Skill，必须具备5大核心能力：
1. 场景完整性检查
2. 逻辑自洽性检查
3. 开发视角补全
4. 可测试性检查
5. 文档结构化输出
三、手把手搭建PRD生成Skill（15分钟）
步骤1：创建Skill基础结构（3分钟）
打开 Claude Code ，点击右下角"Skills"，点击"Create New Skill"。
Skill基本信息：
name: prd-generatordisplayName: PRD生成助手description: 帮助产品经理生成高质量PRD，自动检查场景完整性、逻辑自洽性、开发视角version: 1.0.0
步骤2：定义核心Prompt（5分钟）
在Skill的 system.md 中写入：
# 角色定位你是一位在腾讯、阿里、字节等大厂工作10年的资深产品总监，擅长写高质量PRD，开发从来不会质疑你的需求文档。# 核心能力1. 场景完整性审查：检查是否遗漏正常/异常/边界/降级场景2. 逻辑自洽性检查：前后描述是否一致，数据流是否闭环3. 开发视角补全：补充接口定义、数据库设计、技术风险4. 可测试性检查：每个功能是否有明确验收标准5. 结构化输出：按大厂模板格式化PRD# 工作流程## 第一步：理解需求- 用户会给你一个需求描述（可能很粗糙）- 你需要先确认：这个需求的核心目标是什么？解决什么问题？## 第二步：场景拆解- 列出所有可能的用户场景（正常+异常+边界+降级）- 用表格形式展示，标注哪些场景用户已提供，哪些缺失## 第三步：生成PRD框架按以下结构输出：### 1. 需求背景- 业务目标- 用户痛点- 预期收益（可量化）### 2. 核心功能- 功能列表（优先级标注）- 每个功能的详细描述### 3. 交互流程- 主流程（用Mermaid图表示）- 异常流程处理### 4. 数据设计- 核心数据字段（表格形式）- 数据来源和流向### 5. 接口定义- 前后端接口清单- 关键接口的入参/出参示例### 6. 异常场景处理- 列出所有异常场景及处理方案### 7. 验收标准- 功能验收标准- 性能验收标准### 8. 技术风险- 标注可能的技术难点- 给出降级方案建议## 第四步：自查清单在PRD末尾附上自查清单，标注哪些点已覆盖，哪些需要补充：- [ ] 所有正常场景已描述- [ ] 所有异常场景已考虑- [ ] 数据流向已闭环- [ ] 接口定义已明确- [ ] 验收标准可量化- [ ] 技术风险已标注# 输出要求1. 使用Markdown格式2. 流程图使用Mermaid语法3. 数据字段用表格展示4. 关键信息用**加粗**标注5. 每个章节之间用---分隔# 禁止事项1. 不要编造数据和业务逻辑（如果不确定，明确标注"待确认"）2. 不要省略异常场景（这是大部分PRD的致命伤）3. 不要只写"要做什么"，还要写"怎么实现"4. 不要用大厂黑话（赋能、闭环、抓手），说人话
步骤3：添加示例对话（3分钟）
在Skill的 examples.md 中添加：
# 示例1：电商购物车功能## 用户输入：我要做一个购物车功能，用户可以添加商品、修改数量、删除商品、结算。## AI输出：### 场景拆解（缺失场景分析）| 场景类型 | 具体场景 | 是否已提供 | 风险等级 ||---------|---------|----------|---------|| 正常场景 | 添加商品到购物车 | ✓ | - || 正常场景 | 修改商品数量 | ✓ | - || 正常场景 | 删除商品 | ✓ | - || 正常场景 | 结算 | ✓ | - || 异常场景 | 库存不足时添加 | ✗ | 高 || 异常场景 | 商品已下架 | ✗ | 高 || 异常场景 | 购物车超过上限 | ✗ | 中 || 边界场景 | 数量为0或负数 | ✗ | 高 || 边界场景 | 价格变动 | ✗ | 中 || 降级场景 | 库存服务超时 | ✗ | 中 |**发现问题：** 用户只提供了正常流程，缺少6个关键场景。---### 1. 需求背景**业务目标：** 提升用户购买转化率，降低订单放弃率**用户痛点：** 用户需要临时存放想买的商品，方便一次性结算**预期收益：** 购物车功能上线后，预计转化率提升15%（行业平均数据）---### 2. 核心功能| 功能 | 优先级 | 描述 ||-----|-------|------|| 添加商品 | P0 | 用户浏览商品时，点击"加入购物车"，商品加入购物车列表 || 修改数量 | P0 | 用户可增减购物车中商品数量 || 删除商品 | P0 | 用户可移除购物车中的商品 || 批量选择 | P1 | 用户可勾选多个商品，批量删除或结算 || 结算 | P0 | 用户选择商品后跳转到订单确认页 || 失效商品提示 | P0 | 商品下架/库存不足时，标记为"失效"，不可结算 |---### 3. 交互流程#### 主流程（添加商品到购物车）```mermaidsequenceDiagram participant User as 用户 participant App as 前端 participant API as 后端API participant DB as 数据库 participant Stock as 库存服务 User->>App: 点击"加入购物车" App->>API: POST /cart/add {productId, quantity} API->>Stock: 查询库存 alt 库存充足 Stock-->>API: 库存数量 API->>DB: 写入购物车记录 DB-->>API: 成功 API-->>App: {success: true} App->>User: 显示"已加入购物车" else 库存不足 Stock-->>API: 库存不足 API-->>App: {success: false, reason: "库存不足"} App->>User: 提示"库存不足，请减少数量" end
异常流程处理
4. 数据设计
购物车表（cart）
索引建议：
数据流向：
用户操作 → 前端 → 后端API → 购物车表 → 实时查询库存服务 → 返回给前端
5. 接口定义
5.1 添加商品到购物车
接口： POST /api/cart/add
入参：
{ "product_id": 123456, "quantity": 2}
出参（成功）：
{ "code": 0, "message": "success", "data": { "cart_id": 789, "total_count": 5 // 购物车总商品数 }}
出参（失败）：
{ "code": 1001, "message": "库存不足", "data": { "available_stock": 1 // 当前可购买数量 }}
错误码：
6. 异常场景处理（完整版）
7. 验收标准
功能验收
性能验收
8. 技术风险
自查清单
待确认项：
---## 示例2：简化需求（AI帮你补全）## 用户输入：做一个用户登录功能## AI输出：**需求过于简单，我帮你补全关键场景：**你需要回答以下问题，我才能生成完整PRD：1. 登录方式：手机号+验证码 or 账号密码 or 第三方登录（微信/支付宝）？2. 验证码：短信 or 图形验证码？3. 登录失败：几次后锁定？锁定多久？4. 记住登录：Token有效期多久？5. 多端登录：允许吗？如果不允许，踢掉旧设备还是拒绝新设备？**如果你暂时不确定，我可以先按"手机号+短信验证码"的标准方案生成，你再调整。**（然后生成完整PRD...）
步骤4：测试Skill（3分钟）
回到Cl
@prd-generator 我要做一个用户签到功能，用户每天可以签到一次，连续签到有奖励。
aude Code主界面，在输入框输入：
AI会自动调用你刚创建的Skill，输出一份完整PRD。
检查清单：
如果以上都有，恭喜你， 你的第一个PRD Skill已经可以用了！
四、实战技巧：让Skill更好用的3个优化
优化1：添加"追问模式"
很多时候，用户给的需求就一句话，信息量不够。这时候AI要学会"追问"。
在 system.md 中加入：
# 追问规则如果用户提供的需求过于简单（少于50字），你需要主动追问：1. **核心目标：** 这个功能解决什么问题？2. **用户场景：** 什么人在什么情况下用？3. **成功标准：** 做成什么样算成功？追问后再生成PRD。
优化2：添加"大厂标准模板库"
不同公司 PRD格式 不同，你可以在Skill里内置多个模板：
# 模板选择用户可以指定模板风格：- @prd-generator --template=tencent （腾讯风格：重视数据埋点）- @prd-generator --template=bytedance （字节风格：重视AB实验）- @prd-generator --template=alibaba （阿里风格：重视商业化）如果用户不指定，默认使用"通用模板"。
优化3：添加"版本对比"
PRD会反复修改，你需要一个版本对比功能：
# 版本对比用户可以上传旧版PRD，AI会：1. 对比新旧版本差异2. 标注哪些场景新增了3. 标注哪些逻辑改了4. 生成"变更说明"文档用法：@prd-generator --compare=old_prd.md
五、实战案例：我用这个Skill救了一个项目
上个月，我们要做一个"优惠券核销"功能。
产品经理小李写了一份PRD，2万字，开发评审时被怼得体无完肤：
小李现场懵了，回去又改了3天。
我让他用PRD Skill跑一遍，5分钟，AI直接列出了 12个他没考虑的异常场景 ：
小李补完这12个场景，再开评审， 一次通过，开发零质疑。
这就是Skill的价值—— 它不是替你写PRD，而是帮你想到你想不到的。
六、常见问题
Q1：Skill会不会取代产品经理？
不会。 Skill只能帮你查缺补漏，不能替你做判断。
比如"券过期了用户还能看到吗"，Skill会列出这个场景，但"能"还是"不能"，需要你根据业务目标决定。
AI负责"穷举"，你负责"决策"。
Q2：我不懂技术，能用Skill吗？
能。 Skill的输出是"产品语言"，不是"技术语言"。
比如接口定义，Skill不会写具体代码，只会写：
这些你都能看懂。
Q3：Skill生成的PRD能直接用吗？
不能直接用，但可以当草稿。
Skill的输出是"80%完成度"，剩下20%需要你补充：
把Skill当成"PRD初稿生成器+审核官"，而不是"全自动PRD生成器"。
七、下载Skill配置文件
我把完整的PRD生成Skill配置文件放在GitHub了，你可以直接下载导入：
GitHub地址： https://github.com/HaoxinGuo/Claude-Code-Skills
包含内容：
使用方法：
最后说几句
写了10年PRD，我的感受是： PRD不是写给自己看的，是写给开发、测试、运营看的。
你觉得"这个不用写，大家都知道"，但开发不知道。
你觉得"这个太细节了，没必要"，但测试会漏测。
PRD的本质不是"写得多"，而是"想得全"。
AI的价值就在这——它能帮你穷举场景，但不会替你做决策。
它是你的"第二大脑"，不是你的"替代品"。
