Documento de Requisitos de Produto (PRD)

Visão Geral

Crie Documentos de Requisitos de Produto (PRDs) abrangentes e prontos para produção que preencham a lacuna entre a visão de negócios e a execução técnica. Essa habilidade funciona para sistemas de software modernos, garantindo que os requisitos sejam claramente definidos.

Quando Usar

Use esta habilidade quando:

• Iniciar um novo ciclo de desenvolvimento de produto ou funcionalidade
• Traduzir uma ideia vaga em uma especificação técnica concreta
• Definir requisitos para funcionalidades com inteligência artificial
• As partes interessadas precisam de uma "fonte única de verdade" para o escopo do projeto
• O usuário pedir para "escrever um PRD", "documentar requisitos" ou "planejar uma funcionalidade"

Fluxo de Trabalho Operacional

Fase 1: Descoberta (A Entrevista)

Antes de escrever uma única linha do PRD, você DEVE interrogar o usuário para preencher lacunas de conhecimento. Não assuma contexto.

Pergunte sobre:

• O Problema Central: Por que estamos construindo isso agora?
• Métricas de Sucesso: Como saberemos que funcionou?
• Restrições: Orçamento, pilha de tecnologia ou prazo?

Fase 2: Análise e Escopo

Sintetize a entrada do usuário. Identifique dependências e complexidades ocultas.

• Mapeie o Fluxo do Usuário.
• Defina Não-Metas para proteger o cronograma.

Fase 3: Redação Técnica

Gere o documento usando o Esquema Estrito de PRD abaixo.

Padrões de Qualidade de PRD

Qualidade dos Requisitos

Use critérios concretos e mensuráveis. Evite "rápido", "fácil" ou "intuitivo".

# 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.

Esquema Estrito de PRD

Você DEVE seguir esta estrutura exata para a saída:

1. Resumo Executivo

• Declaração do Problema: 1-2 frases sobre o ponto de dor.
• Solução Proposta: 1-2 frases sobre a correção.
• Critérios de Sucesso: 3-5 KPIs mensuráveis.

2. Experiência do Usuário e Funcionalidade

• Personas de Usuário: Para quem é isso?
• Histórias de Usuário: As a [user], I want to [action] so that [benefit].
• Critérios de Aceitação: Lista com marcadores de definições de "Concluído" para cada história.
• Não-Metas: O que NÃO estamos construindo?

3. Requisitos do Sistema de IA (Se Aplicável)

• Requisitos de Ferramentas: Quais ferramentas e APIs são necessárias?
• Estratégia de Avaliação: Como medir a qualidade e precisão da saída.

4. Especificações Técnicas

• Visão Geral da Arquitetura: Fluxo de dados e interação de componentes.
• Pontos de Integração: APIs, bancos de dados e autenticação.
• Segurança e Privacidade: Manuseio de dados e conformidade.

5. Riscos e Roteiro

• Lançamento em Fases: MVP -> v1.1 -> v2.0.
• Riscos Técnicos: Latência, custo ou falhas de dependência.

Diretrizes de Implementação

FAÇA (Sempre)

• Defina Testes: Para sistemas de IA, especifique como testar e validar a qualidade da saída.
• Itere: Apresente um rascunho e peça feedback sobre seções específicas.

NÃO FAÇA (Evite)

• Pule a Descoberta: Nunca escreva um PRD sem fazer pelo menos 2 perguntas esclarecedoras primeiro.
• Alucine Restrições: Se o usuário não especificou uma pilha de tecnologia, pergunte ou rotule como TBD.

Exemplo: Sistema de Busca Inteligente

1. Resumo Executivo

Problema: Usuários têm dificuldade em encontrar trechos específicos de documentação em repositórios massivos. Solução: Um sistema de busca inteligente que fornece respostas diretas com citações de origem. Sucesso:

• Reduzir o tempo de busca em 50%.
• Precisão da citação >= 95%.

2. Histórias de Usuário

• História: Como desenvolvedor, quero fazer perguntas em linguagem natural para não ter que adivinhar palavras-chave.
• AC:
  • Suporta esclarecimento de múltiplos turnos.
  • Retorna blocos de código com botão "Copiar".

3. Arquitetura do Sistema de IA

• Ferramentas Necessárias: codesearch, grep, webfetch.

4. Avaliação

• Benchmark: Teste com 50 perguntas comuns de desenvolvedores.
• Taxa de Aprovação: 90% devem corresponder às citações esperadas.