Sintetiza la conversación actual y el contexto del código en un PRD (Documento de Requisitos del Producto), luego lo escribe o publica según el destino solicitado. Úsalo cuando el usuario solicite convertir una idea, plan o conversación ya discutida en un PRD; usa `grilling` primero si aún hay decisiones clave sin resolver.
Esta habilidad permite a un agente de IA, como Claude Code, Cursor o Codex, tomar el contexto completo de la conversación actual y del código abierto en el entorno de trabajo, y sintetizarlo en un Documento de Requisitos del Producto (PRD). Es especialmente útil cuando el usuario ya ha discutido una idea, plan o funcionalidad, pero necesita formalizarla en un PRD estructurado. La habilidad admite diferentes destinos de salida, como escribir el PRD en un archivo local o publicarlo en un sistema externo (por ejemplo, Notion, GitHub Wiki, etc.). Es importante notar que si las decisiones clave sobre el producto aún no están resueltas, se recomienda usar primero la habilidad `grilling` para aclarar los requisitos antes de generar el PRD. De esta manera, se asegura que el documento generado sea completo, coherente y accionable para el equipo de desarrollo.
npx skills add https://github.com/chonamdoo/agent-flow/tree/main/skills/to-prdInstalled? Explore more Redacción y edición skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
Sintetiza la conversación actual y el contexto del código en un PRD (Documento de Requisitos del Producto), luego lo escribe o publica según el destino solicitado por el usuario. Úsalo cuando el usuario solicite convertir una idea, plan o conversación ya discutida en un PRD; usa grilling primero si aún hay decisiones clave sin resolver.
This repo contains 5 individual skills — each has its own dedicated page.
Common code generation and code modification discipline for agent-flow. Use before and during implementation, TDD red/green/refactor, fix-loop, bug fixes, feature work, and any task where Codex, Claude, OMP, or another agent writes or changes code. Enforces start-before, during-implementation, and after-implementation checks without a scoring rubric.
Apply comment-quality criteria during implementation and the final comment-quality pass before final-review, multi-review, or architecture-review after code changes. Applies equally in Codex, Claude, and OMP for Python, Kotlin, React Web, React Native, iOS, Swift, and SwiftUI.
Flutter implementation and review checklist. Use only when writing, modifying, or reviewing Flutter widget code, layout constraints, adaptive sizing, navigation and routing, platform channels, platform views, background entry points, list and image performance, async gaps across `BuildContext`, disposal, theme and design tokens, accessibility, localization, offline and error states, or Flutter test and golden coverage. Do not use for Dart language generalities, native Android or iOS internals beyond the engine and channel-registration seam a Dart entry point depends on, or broad rewrites.
Use when implementing or reviewing iOS app-wide error handling where SwiftUI views/ViewModels notify common errors and an @main App, WindowGroup AppShell, NavigationStack coordinator, or UIKit AppCoordinator owns root navigation, tab/session flow switching, alerts, sheets, toast hosts, SessionExpired handling, Maintenance handling, and root reset behavior.
Use when creating, modifying, or reviewing an iOS Clean Architecture presentation layer with SwiftUI/UIKit state holders, explicit UiState, UiModel mapping, dependency injection, and state-based presentation code review.
Notion CLI/API for pages, Markdown content, data sources, files, comments, search, Workers, and raw API calls.
The agent engineering platform.
Use this skill when the user requests to generate, create, or produce podcasts from text content. Converts written content into a two-host conversational podcast audio format with natural dialogue.
Analyze and optimize tweets for maximum reach using Twitter's open-source algorithm insights. Rewrite and edit user tweets to improve engagement and visibility based on how the recommendation system ranks content.
Extracts and analyzes competitors' ads from ad libraries (Facebook, LinkedIn, etc.) to understand what messaging, problems, and creative approaches are working. Helps inspire and improve your own ad campaigns.
Context7 Platform -- Up-to-date code documentation for LLMs and AI code editors