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/install gen-prd
Description
通过交互式需求分析生成完整的 PRD 文档。基于领域知识库进行结构化提问和数据流推导,确保需求理解和数据流的完整性。仅当用户要「生成 PRD/需求文档」时使用;分析现有代码库请用 analyze。
README (SKILL.md)
\r \r
/gen-prd - PRD 生成技能\r
\r
技能 ID: gen-prd\r
技能名称: PRD 生成技能\r
版本: 2.0.1\r
描述: 基于领域知识库进行交互式需求分析,生成包含完整数据流的 PRD 文档\r
\r
---\r
\r
触发条件\r
\r
/gen-prd\r/prd\r生成 PRD\r生成需求文档\r \r
技能边界(防止误触发)\r
\r
- 本技能仅当用户要「生成 PRD / 需求文档 / 需求分析」时触发。\r
- 不得在以下场景触发本技能:用户要「分析现有代码库」「分析项目结构」→ 应使用 analyze。\r \r ---\r \r
前置条件\r
\r
- 用户已提供需求描述\r
- 领域知识库已准备就绪(
skills/libs/domain-knowledge/)\r \r ---\r \r
核心增强:领域知识库驱动\r
\r
本技能基于领域知识库(skills/libs/domain-knowledge/)进行增强,实现:\r
\r
- 领域识别与知识库加载 — 自动识别需求涉及领域,加载对应知识库\r
- 结构化提问 — 基于知识库中的业务场景、核心实体、业务规则生成问题\r
- 数据流推导 — 引用知识库中的典型数据流骨架,快速推导完整数据流\r
- 反向验证 — 数据流逐条确认,AI 补充缺失环节\r \r ---\r \r
技能行为\r
\r
阶段一:领域识别与知识库加载\r
\r
分析用户需求描述,识别涉及领域并加载知识库:\r
\r
【领域识别规则】\r
\r
| 领域 | 核心关键词 | 关联关键词 | 知识库文件 |\r
|------|-----------|-----------|-----------|\r
| 积分 | 积分、积分系统、积分兑换、积分抵扣 | 签到、积分商城、会员积分 | domain-knowledge/points.md |\r
| 用户中心 | 用户、登录、注册、认证、权限 | 账号、密码、授权、SSO | domain-knowledge/user-center.md |\r
| 电商 | 商品、库存、购物车、电商、商城 | SKU、SPU、类目、品牌 | domain-knowledge/ecommerce.md |\r
| 订单 | 订单、下单、购物、交易 | 订单状态、履约、售后 | domain-knowledge/order.md |\r
| 支付 | 支付、退款、微信支付、支付宝 | 收银台、支付回调、对账 | domain-knowledge/payment.md |\r
\r
【多领域识别】\r
\r
当识别到多个领域时,按以下规则处理:\r
1. 确定主领域(用户描述的核心功能)\r
2. 确定关联领域(依赖或被依赖)\r
3. 按依赖顺序加载知识库:用户中心 → 电商 → 订单 → 支付 → 积分\r
\r
【识别结果确认】\r
\r
"根据您的需求描述,我识别到以下领域:\r
\r
• 主领域:{领域名称}\r
• 关联领域:{领域列表}\r
\r
是否正确?\r
A) 确认正确\r
B) 需要调整(请说明)\r
C) 暂不加载知识库"\r
```\r
\r
### 阶段二:结构化提问(基于知识库)\r
\r
```\r
基于加载的领域知识库,生成结构化问题:\r
\r
【提问类型 1:业务场景提问】(必问)\r
\r
来源:知识库「典型业务场景」表格\r
模板:"您的{领域名称}需要支持哪些功能场景?(可多选)"\r
\r
示例(积分领域):\r
"您的积分系统需要支持哪些功能场景?(可多选)"\r
A) 签到得积分\r
B) 消费返积分\r
C) 邀请得积分\r
D) 任务得积分\r
E) 积分兑换商品\r
F) 积分抵扣订单\r
G) 积分过期处理\r
H) 其他(请说明)\r
\r
【提问类型 2:核心实体提问】(按需追问)\r
\r
来源:知识库「核心实体」表格\r
模板:"关于{实体名称},需要支持以下哪些能力?"\r
\r
示例(积分账户):\r
"关于积分账户,需要支持以下哪些能力?"\r
A) 单一账户(所有积分统一管理)\r
B) 多类型账户(不同来源积分分账户管理)\r
C) 积分冻结/解冻\r
D) 积分转赠\r
E) 以上都不需要\r
\r
【提问类型 3:业务规则提问】(按需确认)\r
\r
来源:知识库「业务规则模板」章节\r
模板:"关于{规则名称},请确认您的业务规则:"\r
\r
示例(积分过期规则):\r
"关于积分过期,请确认您的业务规则:"\r
A) 永不过期\r
B) 固定有效期(获得后 N 天过期)\r
C) 滚动有效期(每次使用后续期)\r
D) 年底清零\r
E) 按批次过期(先进先出)\r
\r
【提问类型 4:集成点提问】(跨领域场景)\r
\r
来源:知识库「常见集成点」章节\r
模板:"您的{领域名称}需要与哪些系统对接?"\r
\r
示例(积分系统集成):\r
"您的积分系统需要与哪些系统对接?(可多选)"\r
A) 用户系统(获取用户信息)\r
B) 订单系统(消费返积分、积分抵扣)\r
C) 支付系统(支付成功触发积分)\r
D) 消息系统(积分变动通知)\r
E) 暂无对接需求\r
\r
【提问数量控制】\r
- 必问问题:3-5 个(业务场景、目标用户、核心功能)\r
- 按需追问:2-3 个(根据用户选择追问)\r
- 单次提问:最多 5 个选项\r
- 总提问轮次:控制在 3-5 轮\r
```\r
\r
### 阶段三:需求总结与技术栈推荐\r
\r
```\r
【需求总结】\r
\r
根据您的需求,我理解这是一个【系统类型】:\r
\r
**核心功能**:\r
- 功能 1\r
- 功能 2\r
- 功能 3\r
\r
**目标用户**:【用户类型】\r
\r
**预期规模**:日活 X 万\r
\r
**涉及领域**:{基于识别结果}\r
\r
**集成需求**:{基于用户选择}\r
\r
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\r
\r
【技术栈推荐】\r
\r
基于您的需求,我推荐以下技术栈方案:\r
\r
**前端**:Vue 3 + Ant Design Vue\r
- 组件库丰富,开发效率高\r
- 适合企业级应用和中后台系统\r
- 与后端集成简单\r
\r
**后端**:Spring Boot 3 + MyBatis-Plus\r
- 成熟稳定,生态完善\r
- 开发效率高,易于维护\r
- 支持快速迭代\r
\r
【根据场景推荐】\r
- 如需 AI 能力:LangChain4j + LangGraph4j\r
- 如用户规模>10 万:Spring Cloud 微服务\r
- 如需实时通信:WebSocket + Redis\r
\r
**数据库**:MySQL 8.0 + Redis\r
- MySQL:主从复制,读写分离\r
- Redis:缓存热点数据\r
\r
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\r
\r
**请确认技术栈方案**:\r
A) 采用推荐方案\r
B) 调整技术栈(请说明)\r
C) 使用其他技术栈(请说明)\r
\r
确认后我将进行数据流推导。\r
```\r
\r
### 阶段四:数据流推导(基于知识库)\r
\r
```\r
【数据流推导规则】\r
\r
1. 匹配知识库中的数据流骨架\r
- 从知识库「典型数据流骨架」章节匹配相关数据流\r
- 根据用户选择的业务场景,选择对应数据流\r
\r
2. 根据用户选择调整数据流\r
- 保留数据流的骨架结构\r
- 根据用户选择调整处理步骤\r
\r
3. 推导跨领域数据流\r
- 识别领域间的依赖关系\r
- 定义数据契约\r
\r
【数据流推导示例】\r
\r
用户选择:签到得积分 + 连续签到奖励\r
\r
原始数据流(来自积分知识库):\r
┌─────────────────────────────────────────────┐\r
│ 数据流:签到获取积分 │\r
│ 起点:用户签到请求 │\r
│ 处理:校验→计算积分→入账→记录流水 │\r
│ 终点:更新账户余额 │\r
│ 触发条件:每日首次签到 │\r
└─────────────────────────────────────────────┘\r
\r
调整后数据流:\r
┌─────────────────────────────────────────────┐\r
│ 数据流:签到获取积分(含连续签到奖励) │\r
│ 起点:用户签到请求 │\r
│ 处理: │\r
│ 1. 校验今日是否已签到 │\r
│ 2. 计算基础积分(10 积分) │\r
│ 3. 计算连续签到奖励 │\r
│ - 连续 7 天:+5 积分 │\r
│ - 连续 30 天:+20 积分 │\r
│ 4. 积分入账 │\r
│ 5. 记录流水(含过期时间) │\r
│ 6. 更新连续签到天数 │\r
│ 终点:更新账户余额 │\r
│ 触发条件:每日首次签到 │\r
└─────────────────────────────────────────────┘\r
\r
【跨领域数据流示例】\r
\r
订单 + 积分领域交叉:\r
\r
| 数据流 | 起点领域 | 终点领域 | 数据内容 | 触发条件 |\r
|--------|---------|---------|---------|---------|\r
| 消费返积分 | 订单 | 积分 | 订单ID、用户ID、订单金额 | 订单支付成功 |\r
| 积分抵扣 | 积分 | 订单 | 用户ID、使用积分、抵扣金额 | 用户下单使用积分 |\r
| 积分撤销 | 订单 | 积分 | 订单ID、用户ID | 订单退款 |\r
```\r
\r
### 阶段五:数据流反向验证\r
\r
```\r
【数据流清单展示】\r
\r
"根据您的需求,我梳理了以下核心数据流:\r
\r
| 序号 | 数据流名称 | 起点 | 终点 | 触发条件 | 是否闭环 |\r
|------|-----------|------|------|---------|---------|\r
| 1 | 签到获取积分 | 用户签到 | 更新账户余额 | 每日首次签到 | ✓ |\r
| 2 | 消费返积分 | 订单支付成功 | 更新账户余额 | 订单支付回调 | ✓ |\r
| 3 | 积分兑换商品 | 用户兑换请求 | 更新账户余额 | 用户主动兑换 | ✓ |\r
| 4 | 积分过期处理 | 定时任务 | 更新账户余额 | 每日凌晨 | ✓ |\r
| ... | ... | ... | ... | ... | ... |\r
\r
【逐条确认】\r
\r
逐条展示数据流详情,请用户确认:\r
\r
"【数据流 1:签到获取积分】\r
\r
起点:用户签到请求\r
输入:userId, signInDate\r
处理流程:\r
1. 校验今日是否已签到\r
2. 计算基础积分(10 积分)\r
3. 计算连续签到奖励\r
4. 积分入账\r
5. 记录流水(含过期时间)\r
输出:availablePoints + N\r
终点:更新账户余额\r
异常处理:已签到则提示"今日已签到"\r
\r
请确认:\r
A) 确认正确\r
B) 需要调整(请说明)\r
C) 不需要这个数据流"\r
\r
【缺失环节检测】\r
\r
检测规则:\r
1. 用户选择的功能是否有对应数据流\r
2. 跨领域交互是否有数据流\r
3. 异常场景是否有数据流\r
\r
"检测到您选择了'积分过期处理',但尚未梳理对应数据流。是否需要补充?\r
A) 补充该数据流\r
B) 暂时不需要"\r
\r
【完成确认】\r
\r
所有数据流确认后:\r
"数据流梳理完成!共梳理 X 条数据流,已形成闭环。\r
\r
是否继续生成 PRD 文档?\r
A) 继续生成 PRD\r
B) 还需要调整数据流"\r
```\r
\r
### 阶段六:生成 PRD 文档\r
\r
**写入强制规范(空仓库 / 新项目 P0,执行前必读)**\r
\r
1. **路径约定**:默认输出 `docs/prd/YYYY-MM-DD-{project-name}.md`(或用户指定的 `--output` 路径)。父目录为 `docs/prd/`。\r
2. **先建目录再写文件**:在写入任何文件之前,**必须**确保父目录存在。若 `docs/` 或 `docs/prd/` 不存在,**必须先创建**(例如在支持文件操作的环境中使用「创建目录」能力,等价于 `mkdir -p docs/prd`),**禁止**因目录不存在而仅在对话中展示 PRD 正文却不落盘。\r
3. **必须真实写入**:完成澄清与内容生成后,**必须**将完整 PRD 写入上述 Markdown 文件;**禁止**仅用「正在生成…」话术代替实际文件创建。\r
4. **失败处理**:若当前环境无法创建目录或写入文件,应明确告知用户「无法写入磁盘」并给出可手动创建的命令(如 `mkdir -p docs/prd`)与目标路径,而不是假装已生成。\r
\r
```\r
正在生成 docs/prd/YYYY-MM-DD-{project-name}.md...\r
\r
✅ PRD 已生成,包含:\r
- 项目背景与目标\r
- 功能列表(X 个核心功能,X 个辅助功能)\r
- **核心数据流与闭环**(X 条数据流,已验证闭环)\r
- 用户故事(X 个)\r
- 验收标准\r
- 非功能性需求(基于领域知识库约束条件)\r
- 推荐技术栈(已确认)\r
\r
接下来可以进行系统设计,使用 `/gen-design` 开始。\r
\r
**自动继续**:若本会话由 start 进入且平台支持技能链调用,应输出「即将为您执行 /gen-design;若需暂停请说「暂停」。」并**代为调用 gen-design**(传入本 PRD 路径);否则输出「是否需要现在开始?」由用户确认后再执行。\r
```\r
\r
---\r
\r
## 领域知识库使用规范\r
\r
### 知识库文件位置\r
\r
```\r
skills/libs/domain-knowledge/\r
├── points.md # 积分领域\r
├── user-center.md # 用户中心领域\r
├── ecommerce.md # 电商领域\r
├── order.md # 订单领域\r
└── payment.md # 支付领域\r
```\r
\r
### 知识库使用方式\r
\r
| 使用阶段 | 使用内容 | 用途 |\r
|---------|---------|------|\r
| 领域识别 | 关键词映射 | 识别需求涉及领域 |\r
| 结构化提问 | 典型业务场景、核心实体、业务规则 | 生成结构化问题 |\r
| 数据流推导 | 典型数据流骨架 | 引用并调整数据流 |\r
| PRD 生成 | 约束条件、常见问题 | 补充非功能性需求 |\r
\r
---\r
\r
## 技术栈推荐规则\r
\r
### 默认推荐(擅长技术栈)\r
\r
```\r
**前端**:\r
- 框架:Vue 3.x(组合式 API)\r
- UI 库:Ant Design Vue 4.x\r
- 状态管理:Pinia\r
- 路由:Vue Router 4.x\r
- HTTP 客户端:Axios\r
\r
**后端**:\r
- 框架:Spring Boot 3.x\r
- ORM:MyBatis-Plus 3.5.x\r
- 安全:Spring Security + JWT\r
- 文档:Knife4j(Swagger 3)\r
- 工具:Lombok, Hutool\r
\r
**数据库**:\r
- 关系型:MySQL 8.0\r
- 缓存:Redis 6.x\r
- 搜索引擎:Elasticsearch(可选)\r
\r
**部署**:\r
- 容器:Docker\r
- 编排:Kubernetes(大规模)\r
- CI/CD:Jenkins/GitLab CI\r
```\r
\r
### 技术栈选择决策树\r
\r
```\r
需求分析 → 技术栈推荐\r
\r
1. 用户规模?\r
- \x3C1 万 → 单体架构(Spring Boot)\r
- 1-10 万 → 单体 + 读写分离\r
- >10 万 → 微服务(Spring Cloud)\r
\r
2. 是否需要 AI 能力?\r
- 是 → LangChain4j + LangGraph4j\r
- 否 → 标准技术栈\r
\r
3. 前端类型?\r
- 企业级/中后台 → Vue 3 + Ant Design\r
- C 端/H5 → Vue 3 + Vant\r
- 复杂交互 → React + Ant Design\r
\r
4. 特殊需求?\r
- 实时通信 → WebSocket\r
- 大数据 → Elasticsearch\r
- 高并发 → Redis 集群\r
```\r
\r
---\r
\r
## PRD 文档模板\r
\r
详见 [templates/prd-template.md](./templates/prd-template.md)\r
\r
核心章节「核心数据流与闭环」必须包含:\r
\r
```markdown\r
## 5. 核心数据流与闭环(必填)\r
\r
### 5.1 数据流清单\r
\r
| 数据流编号 | 数据流名称 | 起点 | 终点 | 经手模块/服务 | 是否闭环 |\r
|------------|------------|------|------|---------------|----------|\r
| DF-001 | {名称} | {起点} | {终点} | {模块} | 是/否 |\r
\r
### 5.2 数据流详情\r
\r
#### DF-001:{数据流名称}\r
\r
- **起点**:{触发条件}\r
- **输入**:{输入数据}\r
- **处理流程**:\r
1. ...\r
2. ...\r
- **输出**:{输出数据}\r
- **终点**:{结束状态}\r
- **异常处理**:{异常场景}\r
\r
### 5.3 数据闭环验证\r
\r
| 闭环 | 起始数据 | 终止数据 | 验证结果 |\r
|------|---------|---------|---------|\r
| {名称} | {起始} | {终止} | ✓ 已闭环 |\r
```\r
\r
---\r
\r
## 输出文件\r
\r
```\r
docs/prd/YYYY-MM-DD-{project-name}.md\r
```\r
\r
**目录与写入**:见上文「阶段六」—— 写入前必须保证 `docs/prd` 存在,且必须将文件写入磁盘。通用约定汇总见 [SKILLS-FILE-OUTPUT.md](../SKILLS-FILE-OUTPUT.md)。\r
\r
---\r
\r
## 示例对话\r
\r
### 示例:积分系统(多领域交叉)\r
\r
```\r
用户:/gen-prd 我要做一个电商积分系统\r
\r
AI: 分析您的需求描述,我识别到以下领域:\r
\r
• 主领域:积分系统\r
• 关联领域:用户中心、订单、支付\r
\r
是否正确?\r
A) 确认正确\r
B) 需要调整\r
\r
用户:A\r
\r
AI: 好的,已加载积分、用户中心、订单、支付领域知识库。\r
\r
让我了解一些关键信息:\r
\r
1. 目标用户是谁?\r
A) 企业内部员工\r
B) C 端消费者\r
C) B 端商家\r
\r
2. 您的积分系统需要支持哪些功能场景?(可多选)\r
A) 签到得积分\r
B) 消费返积分\r
C) 邀请得积分\r
D) 任务得积分\r
E) 积分兑换商品\r
F) 积分抵扣订单\r
G) 积分过期处理\r
H) 其他(请说明)\r
\r
3. 关于积分过期,请确认您的业务规则:\r
A) 永不过期\r
B) 固定有效期(获得后 N 天过期)\r
C) 滚动有效期(每次使用后续期)\r
D) 年底清零\r
\r
4. 您的积分系统需要与哪些系统对接?(可多选)\r
A) 用户系统(获取用户信息)\r
B) 订单系统(消费返积分、积分抵扣)\r
C) 支付系统(支付成功触发积分)\r
D) 消息系统(积分变动通知)\r
E) 暂无对接需求\r
\r
5. 预期用户规模?\r
A) 日活\x3C1 万\r
B) 日活 1-10 万\r
C) 日活>10 万\r
\r
用户:1-B, 2-ABEFG, 3-B(有效期1年), 4-ABCD, 5-B\r
\r
AI: 根据您的需求,我理解这是一个面向 C 端消费者的电商积分系统:\r
\r
**核心功能**:\r
- 签到得积分\r
- 消费返积分\r
- 积分兑换商品\r
- 积分抵扣订单\r
- 积分过期处理(有效期1年)\r
\r
**集成需求**:\r
- 用户系统:获取用户信息\r
- 订单系统:消费返积分、积分抵扣\r
- 支付系统:支付成功触发积分\r
- 消息系统:积分变动通知\r
\r
**预期规模**:日活 1-10 万\r
\r
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\r
\r
**推荐技术栈**:...(略)\r
\r
━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\r
\r
**请确认技术栈方案**:\r
A) 采用推荐方案\r
B) 调整技术栈\r
\r
用户:A\r
\r
AI: 现在进行数据流推导...\r
\r
根据您的需求,我梳理了以下核心数据流:\r
\r
| 序号 | 数据流名称 | 起点 | 终点 | 触发条件 | 闭环 |\r
|------|-----------|------|------|---------|------|\r
| 1 | 签到获取积分 | 用户签到 | 更新账户余额 | 每日首次签到 | ✓ |\r
| 2 | 消费返积分 | 订单支付成功 | 更新账户余额 | 订单支付回调 | ✓ |\r
| 3 | 积分兑换商品 | 用户兑换请求 | 更新账户余额 | 用户主动兑换 | ✓ |\r
| 4 | 积分抵扣订单 | 用户下单 | 更新账户余额 | 用户选择积分支付 | ✓ |\r
| 5 | 积分过期处理 | 定时任务 | 更新账户余额 | 每日凌晨 | ✓ |\r
| 6 | 订单退款积分撤销 | 订单退款 | 更新账户余额 | 订单退款回调 | ✓ |\r
\r
【数据流 1:签到获取积分】\r
\r
起点:用户签到请求\r
输入:userId, signInDate\r
处理流程:\r
1. 校验今日是否已签到\r
2. 计算基础积分(10 积分)\r
3. 积分入账\r
4. 记录流水(过期时间:1年后)\r
输出:availablePoints + N\r
终点:更新账户余额\r
\r
请确认:\r
A) 确认正确\r
B) 需要调整(请说明)\r
C) 跳过确认,直接生成 PRD\r
\r
用户:C\r
\r
AI: 正在生成 docs/prd/2026-03-02-ecommerce-points-system.md...\r
\r
✅ PRD 已生成,包含:\r
- 项目背景与目标\r
- 功能列表(5 个核心功能,3 个辅助功能)\r
- **核心数据流与闭环**(6 条数据流,已验证闭环)\r
- 用户故事(12 个)\r
- 验收标准\r
- 非功能性需求(含积分领域约束条件)\r
- 推荐技术栈(已确认)\r
\r
接下来可以进行系统设计,使用 `/gen-design` 开始。\r
是否需要现在开始?\r
```\r
\r
---\r
\r
## 相关技能\r
\r
- **start**: 入口技能,本技能的前置技能\r
- **gen-design**: 系统设计,本技能的后续技能\r
- **gen-coding-specs**: 在 **gen-code** 之前生成 `docs/coding-specs/`(建议在 **gen-design** 与 **validate** 之后执行,见 [SKILL-VALUE-CHAIN.md](../SKILL-VALUE-CHAIN.md))\r
- **domain-knowledge**: 领域知识库,本技能的知识来源\r
\r
---\r
\r
## 版本历史\r
\r
| 版本 | 日期 | 变更说明 |\r
|------|------|----------|\r
| 2.0.1 | 2026-03-24 | 空仓库写入强制规范:先创建 `docs/prd` 再落盘,禁止仅对话输出 |\r
| 2.0.0 | 2026-03-07 | 新增领域知识库驱动、存量项目需求分析增强 |\r
| 1.1.0 | 2026-03-03 | 新增需求优先级评估 |\r
| 1.0.0 | 2026-03-01 | 初始版本 |\r
\r
---\r
\r
*本技能是 AI Speckits 技能体系的需求分析阶段,基于领域知识库增强。*\r
Usage Guidance
This skill appears to do exactly what it says: interactively generate PRD Markdown files using bundled domain-knowledge templates. It does not ask for credentials or install external code. Before installing/using it, note: 1) it will read local knowledge files under skills/libs/domain-knowledge/ (expected) and will create directories and write files to your workspace (default docs/prd/...); back up or review your project directory if you want to avoid accidental overwrites; 2) you should confirm or supply the desired --output path to control where files are written; 3) because it's instruction-only (no packaged code), there are no external network installs, but always review generated file content before committing or executing anything referenced in the PRD. If you want a read-only run (no disk writes), ask the agent to preview the PRD in-chat instead of using the 'write to disk' step.
Capability Analysis
Type: OpenClaw Skill
Name: gen-prd
Version: 1.0.0
The gen-prd skill bundle is a legitimate tool designed to generate Product Requirement Documents (PRDs) through interactive requirement analysis. It utilizes domain knowledge libraries to guide users through structured questioning, data flow derivation, and technology stack recommendations. While the skill performs file system operations (creating directories and writing Markdown files to docs/prd/), these actions are explicitly documented and directly aligned with its stated purpose of document generation. No evidence of malicious intent, data exfiltration, or unauthorized command execution was found across the code or instructions.
Capability Assessment
Purpose & Capability
Name/description (PRD generation) match the instructions: the skill loads domain knowledge under skills/libs/domain-knowledge/, asks structured questions, derives data flows, recommends tech stacks, and outputs a PRD. All requested resources (local knowledge files, templates) are proportional to the described goal.
Instruction Scope
The SKILL.md explicitly instructs the agent to load local knowledge files and to create directories and write a Markdown PRD to disk (default docs/prd/YYYY-MM-DD-{project-name}.md). Loading packaged knowledge and asking clarifying questions is expected, but the requirement that the agent 'must' create directories and 'must' write the file is a behavioral constraint that will modify the user's workspace — users should be aware the skill will write files rather than just display content.
Install Mechanism
Instruction-only skill with no install spec and no code files. No external downloads, package installs, or binaries requested; lowest install risk.
Credentials
The skill does not request environment variables, credentials, or config paths. It references only local skill knowledge paths (skills/libs/domain-knowledge/) and template files included with the skill — these are proportional to generating PRDs.
Persistence & Privilege
The skill is not marked always:true and cannot escalate model invocation privileges by itself. However, it explicitly requires writing files to the user's workspace (creating docs/prd/ and writing the PRD). That is normal for a generator but is a persistence action that will change the filesystem; users should expect modifications to the project directory.
How to Use
- Make sure OpenClaw is installed (local or Docker)
- Run the install command in chat:
/install gen-prd - After installation, invoke the skill by name or use
/gen-prd - Provide required inputs per the skill's parameter spec and get structured output
Version History
v1.0.0
gen-prd 1.0.0 - 初始发布
- 实现通过交互式需求分析自动生成完整的 PRD 文档。
- 支持基于领域知识库的结构化提问,推动需求澄清。
- 自动推导核心数据流并进行反向验证,确保闭环。
- 内置技术栈推荐及规范 PRD 输出路径与结构。
- 集成多领域知识库,覆盖积分、用户中心、电商、订单、支付等场景。
Metadata
Frequently Asked Questions
What is Gen Prd?
通过交互式需求分析生成完整的 PRD 文档。基于领域知识库进行结构化提问和数据流推导,确保需求理解和数据流的完整性。仅当用户要「生成 PRD/需求文档」时使用;分析现有代码库请用 analyze。 It is an AI Agent Skill for Claude Code / OpenClaw, with 115 downloads so far.
How do I install Gen Prd?
Run "/install gen-prd" in the OpenClaw or Claude Code chat to install it in one step — no extra setup required.
Is Gen Prd free?
Yes, Gen Prd is completely free, licensed under MIT-0. You can download, install and use it at no cost.
Which platforms does Gen Prd support?
Gen Prd is cross-platform and runs anywhere OpenClaw / Claude Code is available (cross-platform).
Who created Gen Prd?
It is built and maintained by Liu Feng (@lf951515851); the current version is v1.0.0.
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