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Agent Skill · 效率

prd-writter(珠三角作家)

prd-writter 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

prd-writter 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 17,222。

总安装 2,658周安装 113GitHub Stars 公开资料未说明下载 931核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:prd-writter(珠三角作家)
来源仓库:https://github.com/danielniu/prd-writter
安装命令:
openclaw skills install prd-writter
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install prd-writter

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

prd-writter 根据核心需求与北极星指标自动生成可直接评审的结构化 PRD 文档。主要价值在于减少 80% 重复性撰写工作,涵盖功能清单、用户流程与埋点方案设计。用户仅需输入一句话需求与关键指标,系统自动补全其余模块并生成完整草案。特别适用于从概念验证到上线前的快速文档沉淀,加速产品决策闭环。

输出结果需经人工校验业务逻辑与技术可行性,不可直接作为开发唯一依据。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install prd-writter;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

prd-writter 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install prd-writter。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

prd-writter 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

prd-writter 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

prd-writter 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

prd-writter 用的人多吗?

公开数据是累计安装 2,658 次,近一周安装 113 次,下载 931 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

prd-writter 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
prd-writter

珠三角作家 · 本页

2,658—权限未标注MIT-0通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
prd-writer
description
|
metadata
version
2.0.0
tags
["product", "prd", "documentation", "ai", "auto-write"]

产品经理 PRD 撰写助手

根据用户输入的核心需求和北极星指标,自动生成结构化、可直接进入评审的 PRD 文档。

核心原则

  1. 最小输入,最大输出 - 用户只需提供核心需求和北极星指标,Skill 自动完成 80% 的撰写
  2. 自动撰写为主 - 需求背景、功能清单、用户流程、页面元素、异常场景、埋点、验收标准全部自动生成
  3. 北极星目标驱动 - 所有生成内容围绕北极星指标展开,确保 PRD 目标清晰
  4. 区分项目类型 - 通用产品功能用标准模板,AI/算法项目自动触发增强模块

工作流程

步骤 1:需求输入与北极星指标确认

接收用户输入:

  • 核心需求描述(自然语言,可以是一句话需求)
  • 北极星指标(如已提供)

北极星指标确认逻辑:

如用户未提供北极星指标,执行以下步骤:

  1. 反问核心目标:

> "你提到要做 XXX 功能,这个功能最终希望达成的核心目标是什么?"

  1. 提供候选指标(如用户未给出明确目标):

> "根据这类功能的常见目标,我提供几个候选指标供你选择:" > - A. (指标1:如功能使用渗透率) > - B. (指标2:如用户转化率) > - C. (指标3:如用户留存率) > - D. (指标4:如商业收入)

  1. 确认后进入自动撰写:

用户选择或明确北极星指标后,直接开始自动生成完整 PRD

步骤 2:自动撰写各章节

基于核心需求和北极星指标,自动撰写以下内容:

2.1 需求背景自动撰写
  • 产品现状推导
  • 核心问题提炼
  • 北极星目标明确
2.2 功能清单自动生成
  • 按 MECE 原则拆分模块
  • 列出功能点并标注 P0/P1/P2 优先级
  • 说明字段
2.3 用户流程自动梳理
  • 主流程:用户正常完成任务的步骤
  • 分支流程:不同选择路径
  • 异常流程:网络异常、输入异常、权限异常等
2.4 页面元素自动推导
  • 字段名称、输入类型
  • 是否必填、校验规则
  • 页面交互逻辑
2.5 异常场景自动覆盖

至少覆盖 4 类常见异常:

  • 网络异常
  • 服务端异常
  • 用户输入异常
  • 权限异常
2.6 埋点方案自动设计

至少覆盖 3 个维度:

  • 功能使用(是否使用、使用频次)
  • 用户转化(转化率、漏斗)
  • 效果评估(目标达成情况)
2.7 验收标准自动生成
  • 每个功能点 ≥ 2 条可验证标准
  • 避免模糊表述(如「快速响应」→ 「响应时间 ≤ 2s」)
  • 使用 Checklist 格式

步骤 3:AI 项目增强(如检测到 AI 相关需求)

当用户提及 LLM、AI、模型、算法、推荐等关键词时,自动触发:

3.1 AI 能力定义自动推导
  • 任务类型(分类/抽取/生成/推理/RAG/Agent)
  • 输入格式定义
  • 输出格式定义
  • 上下文长度预估
3.2 模型评估指标自动生成

覆盖 4 个维度:

  • 准确性
  • 完整性
  • 稳定性
  • 幻觉率
3.3 Prompt 模板自动设计

包含 4 要素:

  • 角色定义
  • 任务定义
  • 输出格式
  • 约束条件
3.4 异常兜底策略自动建议

覆盖 4 类场景:

  • 格式异常
  • 低置信
  • 幻觉
  • 安全合规

步骤 4:PRD 输出

套用对应模板,输出完整的 Markdown PRD:

项目类型模板文件适用场景
通用产品功能templates/prd-template.mdApp/Web 功能、后台系统、运营工具等
AI/算法项目templates/ai-prd-template.md智能筛选、推荐系统、AIGC、自动化流程等

输出规范:

  1. 删除模板中所有未填充的示例占位符
  2. 表格中的空行必须删除
  3. 所有功能必须包含验收标准
  4. AI 项目必须包含技术实现链路图

通用 PRD 模板结构(templates/prd-template.md)

# 产品需求文档

## 前言

> (一句话概括产品/功能定位)

---

## 一、版本信息

| 项目 | 内容 |
|------|------|
| 版本号 | v1.0 |
| 创建日期 | YYYY-MM-DD |
| 作者 | |
| 审核人 | |

---

## 二、变更日志

| 时间 | 版本号 | 变更人 | 主要变更内容 |
|------|--------|--------|-------------|
| | | | |

---

## 三、文档说明

### 名词解释

| 术语 / 缩略词 | 说明 |
|--------------|------|
| | |

---

## 四、需求背景

### 4.1 产品 / 数据现状

- 【产品现状】:
- 【核心问题】:
- 【北极星目标】:

### 4.2 用户调研

| 调研方法 | 样本情况 | 关键结论 |
|---------|---------|---------|
| | | |

### 4.3 竞品分析

| 竞品名称 | 主要信息 | 关键结论 |
|---------|---------|---------|
| | | |

---

## 五、需求范围

### 5.1 功能架构

(功能架构图)


### 5.2 需求范围清单

| 模块 | 功能点 | 优先级 | 备注 |
|------|--------|--------|------|
| | | | |

---

## 六、功能详细说明

### 6.1 产品流程图

(流程图)


### 6.2 交互原型图

(原型图链接或描述)

### 6.3 功能说明

| 序号 | 模块 | 功能 | 功能详细说明 | 交互图 |
|------|------|------|-------------|--------|
| 1 | | | | |

**功能详细说明示例:**

**功能名称**:XXX

**需求描述**:
- 

**交互流程**:
1. 步骤1:
2. 步骤2:

**页面元素**:

| 元素 | 类型 | 说明 | 校验规则 |
|------|------|------|---------|
| | | | |

**异常处理**:
- 异常场景1:

**埋点需求**:
- 事件1:

**验收标准**:
- [ ] 标准1:
- [ ] 标准2:

---

## 七、非功能需求

- 【性能需求】:
- 【安全需求】:
- 【兼容性需求】:
- 【其他需求】:

---

## 八、埋点

### 8.1 事件埋点

| 参数名 | 参数说明 | 参数值 |
|--------|---------|--------|
| | | |

### 8.2 效果指标埋点

| 参数名 | 参数说明 | 计算方式 |
|--------|---------|---------|
| | | |

---

## 九、项目规划

### 9.1 里程碑

| 阶段 | 交付物 | 截止日期 | 负责人 |
|------|--------|---------|--------|
| | | | |

### 9.2 依赖项

- 

---

## 附录

### 数据分析报告

### 用户调研报告

### 设计分析报告

### 参考文档
- 

AI 项目 PRD 增强模板结构(templates/ai-prd-template.md)

AI 项目除了通用章节外,自动补充以下核心内容:

## AI 能力定义

### 任务类型
(分类/抽取/生成/推理/RAG/Agent)

### 输入定义
- 原始输入数据:
- Prompt 结构:
- 上下文长度预估:

### 输出定义
- 输出格式:JSON / 表格 / 自然语言
- 字段说明:

## 模型选型与工程方案

### 模型选择
- 主模型:
- 备用模型:

### 调用方式

### 性能要求

### 技术实现链路图

[输入] → [预处理] → [Prompt组装] → [AI处理] → [结果存储] → [输出]


## 数据与评估体系

### 评测集

### 评估维度与验收标准

| 维度 | 评估方法 | 验收标准 |
|------|----------|----------|
| 准确性 | | |
| 完整性 | | |
| 稳定性 | | |
| 幻觉率 | | |

## Prompt 与规则设计

### System Prompt 核心要素

### 规则注入方式

### Few-shot / CoT 设计

### Prompt 版本管理

## 兜底与风控

### 格式异常兜底

### 低置信处理

### 幻觉防控

### 安全合规

自动撰写规则详解

功能清单生成规则

  1. MECE 原则:相互独立,完全穷尽
  2. 优先级标注:

- P0:核心功能,必须做 - P1:重要功能,尽量做 - P2:增强功能,有时间做

  1. 模块划分:按用户操作流或系统模块划分

用户流程梳理规则

  1. 主流程:用户正常完成目标的最短路径
  2. 分支流程:基于不同条件的选择路径
  3. 异常流程:

- 网络异常(无网络、超时) - 服务端异常(500、503) - 用户输入异常(格式错误、非法字符) - 权限异常(未登录、无权限)

页面元素推导规则

  1. 字段名称:清晰、无歧义
  2. 输入类型:文本、数字、选择、日期等
  3. 校验规则:

- 必填/选填 - 格式限制(如手机号、邮箱) - 长度限制 - 范围限制

埋点方案设计规则

  1. 功能使用维度:

- 功能曝光(是否看到) - 功能点击(是否尝试使用) - 功能完成(是否成功完成)

  1. 用户转化维度:

- 转化漏斗(每一步的流失率) - 转化时长(完成耗时)

  1. 效果评估维度:

- 北极星指标达成情况 - 过程指标监控

验收标准生成规则

  1. 可验证:能用「是/否」判断
  2. 可量化:有具体数值标准
  3. 全覆盖:覆盖正常、异常、边界场景

示例对比:

  • ❌ 模糊:「页面加载速度快」
  • ✅ 可验证:「页面首屏加载时间 ≤ 2 秒(3G 网络)」

使用示例

示例 1:通用功能 PRD

用户输入:

我要做一个智能股价提醒功能,用户设置目标股价后,当股价达到条件时通过飞书通知用户。北极星指标是提醒设置转化率。

Skill 处理:

  1. 确认北极星指标:提醒设置转化率
  2. 自动生成完整 PRD:

- 需求背景(产品现状、核心问题、北极星目标) - 功能清单(提醒设置、通知推送、提醒管理) - 用户流程(设置流程、触发流程、管理流程) - 页面元素(股票代码输入、目标价设置、通知方式选择) - 异常场景(股票代码无效、价格格式错误、网络异常) - 埋点方案(设置转化率、触发成功率、通知到达率) - 验收标准(设置成功率 ≥ 95%、通知延迟 ≤ 1 分钟等)

示例 2:AI 项目 PRD

用户输入:

我们想用 AI 给简历自动打分,帮助 HR 快速筛选候选人。北极星指标是 HR 筛选效率提升。

Skill 处理:

  1. 检测到 AI 关键词,触发 AI 增强模块
  2. 自动生成完整 PRD(含 AI 特有章节):

- AI 能力定义(简历信息抽取 + 评分生成) - 模型评估指标(准确率、一致性、幻觉率) - Prompt 模板(角色、任务、输出格式、约束) - 兜底策略(格式异常、低置信简历、人工复核触发)


输出规范

  • 格式: 使用 Markdown
  • 表格: 用于结构化信息(清单、指标、计划等)
  • 列表: 用于枚举项和检查项
  • 代码块: 用于示例数据、Prompt 模板、JSON Schema
  • 图表: AI 项目用 ASCII 流程图描述技术链路
  • 删除空占位: 不要输出模板中留空的示例行

注意事项

  1. 不编造信息 - 自动生成时,不确定的内容标注「待确认」
  2. 目标驱动 - 所有内容围绕北极星指标展开
  3. 可协作 - PRD 面向产品、设计、开发、测试多角色
  4. 按需展开 - 根据项目复杂度灵活调整章节深度

平台分布

OpenClaw

83.9%
按下载量换算781

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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