用兩份 Markdown 範本(create-prd.md、generate-tasks.md)把「丟一坨需求給 AI」改成可控流程:先生 PRD、再拆成可勾選任務清單,然後一次只做一個子任務、做完停下來等你點頭再繼續。
# AI 開發三步流:PRD → 任務 → 逐項實作(改寫自 snarktank/ai-dev-tasks)
## 步驟 1:產生 PRD(產品需求文件)
你是一位產品工程助理。針對我描述的功能,先別寫程式,請產出一份 PRD,至少包含:目標與動機、目標使用者、功能性需求(編號條列)、明確的非目標(不做什麼)、驗收標準、開放問題。產出前若有不清楚之處,先列問題問我。
我要建的功能:{{FEATURE_DESCRIPTION}}
技術 / 環境背景:{{TECH_CONTEXT}}
## 步驟 2:把 PRD 拆成任務清單
根據上面確認好的 PRD,產出一份 Markdown 任務清單:
- 先列出「父任務」(高層步驟),等我說「Go」再展開子任務。
- 每個任務都用可勾選框 `- [ ]` 表示,採父任務/子任務兩層結構並編號(1.0 / 1.1 / 1.2 …)。
- 最後附一個「相關檔案(Relevant Files)」區塊,列出預計新增或修改的檔案與用途。
## 步驟 3:逐項實作(核心紀律)
依任務清單實作,但嚴格遵守:
1. **一次只做一個子任務**,做完就停下來,回報你做了什麼,然後等我回覆「yes / y / 繼續」才能動下一個子任務。
2. 完成一個子任務後,把它從 `- [ ]` 改成 `- [x]`。
3. 當某父任務底下所有子任務都完成時:先跑測試/驗證,確認沒壞,再更新「相關檔案」區塊,然後才把該父任務也標記為 `- [x]`,並做一次有意義的提交(commit message 講清楚這步做了什麼)。
4. 全程保持任務清單檔案與實際進度同步,禁止一口氣連做多個子任務。
---
📎 來源:snarktank/ai-dev-tasks(Apache-2.0 授權)— 本篇內容經改寫整理。原專案提供 create-prd.md 與 generate-tasks.md 兩份範本,搭配上述「逐子任務、做完等確認」的執行紀律;實際用法是在 Cursor / Claude Code 等工具中以 @檔名 引用這些範本。把方括號 [ ] 內的變數換成你的內容,丟進 Claude Code / Codex。
不用離開網站,直接看這組 prompt 跑出來長怎樣(AI 即時生成,扣 1 點)。
不只複製貼上 — 下載後放到 ~/.claude/skills/ai-dev-tasks-prd-to-tasks-incremental-build/SKILL.md,之後每個 session 自動可用(觸發時自動載入)。
mkdir -p ~/.claude/skills/ai-dev-tasks-prd-to-tasks-incremental-build && mv ~/Downloads/SKILL.md ~/.claude/skills/ai-dev-tasks-prd-to-tasks-incremental-build/SKILL.mdNew-Item -ItemType Directory -Force "$env:USERPROFILE\.claude\skills\ai-dev-tasks-prd-to-tasks-incremental-build" | Out-Null; Move-Item "$env:USERPROFILE\Downloads\SKILL.md" "$env:USERPROFILE\.claude\skills\ai-dev-tasks-prd-to-tasks-incremental-build\SKILL.md"## 這是什麼/解決什麼痛點 ai-dev-tasks 是一組「給 AI 編碼工具用的 Markdown 工作流範本」。它要解決的痛點很具體:直接把一大段需求丟給 AI,它常常一次改太多檔、走偏方向、又難以中途煞車。這套流程把開發切成有檢查點的小步——先寫 PRD(產品需求文件)對齊目標,再把 PRD 拆成可逐項勾選的任務清單,最後**一次只做一個子任務**、做完暫停等你確認,才能繼續。 ## 為什麼這個來源值得用 Apache-2.0 授權、可自由商用與修改;做法簡單到不需要安裝任何 CLI——就是幾份 Markdown 範本加一套執行紀律,任何支援 @檔案引用的 AI 編碼工具(Cursor、Claude Code、Windsurf、Amp 等)都能用。它把「可控、可驗收」這件事拆得夠細,特別適合剛開始用 AI 寫功能、還抓不準節奏的人。 ## 怎麼用(步驟) 1. 取得專案中的兩份範本:`create-prd.md`、`generate-tasks.md`。 2. 用 `@create-prd.md` 引用第一份,描述要建的功能,讓 AI 產出 PRD(會先反問澄清問題)。 3. 用 `@你的功能-PRD.md` 搭配 `@generate-tasks.md`,把 PRD 轉成帶 `- [ ]` 勾選框的父/子任務清單。 4. 請 AI 從第一項開始實作,並嚴守「一次一個子任務、做完停下來等你回 yes」的規則;完成的項目改成 `- [x]`,父任務全完成後跑測試+提交。 ## 何時用 適合「要逐步、可中途檢查、希望 AI 別自作主張一次寫太多」的功能開發;對只想要 AI 一次性吐個小片段的場景則太重。 ## 誠實補充 此專案早期曾有第三份 process-task-list.md 描述任務執行協定;目前倉庫根目錄實際可見的工作流檔為 create-prd.md 與 generate-tasks.md 兩份,而「一次一個子任務、做完等確認、標 [x]、父任務完成後測試+提交」這套執行紀律仍是其核心精神,已整理進上方 full_prompt 供你直接套用。 📎 來源:snarktank/ai-dev-tasks(Apache-2.0 授權)— 本篇內容經改寫整理,原始內容見 source_url。
[FEATURE_DESCRIPTION]你要建的功能描述,作為產生 PRD 的輸入
[TECH_CONTEXT]技術或環境背景(語言、框架、既有專案結構等),幫 AI 產出貼合現況的 PRD 與任務
填下面的欄位,上方 prompt 會即時替換 [方括號] 內容。填好後按「複製組好的 prompt」直接丟進工具。
# AI 開發三步流:PRD → 任務 → 逐項實作(改寫自 snarktank/ai-dev-tasks)
## 步驟 1:產生 PRD(產品需求文件)
你是一位產品工程助理。針對我描述的功能,先別寫程式,請產出一份 PRD,至少包含:目標與動機、目標使用者、功能性需求(編號條列)、明確的非目標(不做什麼)、驗收標準、開放問題。產出前若有不清楚之處,先列問題問我。
我要建的功能:{{FEATURE_DESCRIPTION}}
技術 / 環境背景:{{TECH_CONTEXT}}
## 步驟 2:把 PRD 拆成任務清單
根據上面確認好的 PRD,產出一份 Markdown 任務清單:
- 先列出「父任務」(高層步驟),等我說「Go」再展開子任務。
- 每個任務都用可勾選框 `- [ ]` 表示,採父任務/子任務兩層結構並編號(1.0 / 1.1 / 1.2 …)。
- 最後附一個「相關檔案(Relevant Files)」區塊,列出預計新增或修改的檔案與用途。
## 步驟 3:逐項實作(核心紀律)
依任務清單實作,但嚴格遵守:
1. **一次只做一個子任務**,做完就停下來,回報你做了什麼,然後等我回覆「yes / y / 繼續」才能動下一個子任務。
2. 完成一個子任務後,把它從 `- [ ]` 改成 `- [x]`。
3. 當某父任務底下所有子任務都完成時:先跑測試/驗證,確認沒壞,再更新「相關檔案」區塊,然後才把該父任務也標記為 `- [x]`,並做一次有意義的提交(commit message 講清楚這步做了什麼)。
4. 全程保持任務清單檔案與實際進度同步,禁止一口氣連做多個子任務。
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📎 來源:snarktank/ai-dev-tasks(Apache-2.0 授權)— 本篇內容經改寫整理。原專案提供 create-prd.md 與 generate-tasks.md 兩份範本,搭配上述「逐子任務、做完等確認」的執行紀律;實際用法是在 Cursor / Claude Code 等工具中以 @檔名 引用這些範本。這組 prompt 專為 Claude Code / Codex 設計。把 prompt 內 2 個方括號 [變數] 換成你自己的內容,貼進 Claude Code / Codex 執行即可。難度為入門,新手可以直接套用。
完整 prompt 免費開放閱讀,不用註冊;登入後可一鍵複製、收藏與留言。
prompt 文字本身你可自由使用與修改。但 AI 生成物(圖/音樂/影片/文字)的商用授權,取決於你在 Claude Code / Codex 使用的方案與其官方服務條款,請以該工具的授權規範為準。
Studio engineer 視角拆解 Suno 致命弱點(油炸 vocals、高頻 artifact)+ 4 步驟 DAW workflow + Suno Studio 修音 prompt
提案產生器 / 會議處理器 / 內容再利用 / 週五回顧 / 收工 reset — 試了 40 個只有這 5 個沒被丟掉、各省 30+ 分鐘 / 次。
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六個月在 Claude / GPT-4 / Gemini 上用人工 rater A/B 測 200+ prompt 後寫的。包含 persona+constraint stacking / anti-example / role reversal QA / cognitive scaffold / emotional priming / uncertainty CoT / steelman first。
一年的 role-play system prompt + 14-step framework 後總結:真正改變品質的是 5 個單行 prompt。沒有 role、沒有 markdown、沒有「you are an expert」。