Sintetiza a conversa atual e o contexto do código em um PRD, escrevendo-o ou publicando-o conforme o destino de saída solicitado. Use quando o usuário pedir para transformar uma ideia, plano ou conversa já discutida em um PRD; use `grilling` primeiro se ainda houver decisões importantes não resolvidas.
Este skill, denominado 'to-prd', automatiza a criação de um Documento de Requisitos do Produto (PRD) a partir do contexto da conversa atual e do código-fonte. Ele é particularmente útil para desenvolvedores e engenheiros de software que utilizam agentes de IA como Claude Code, Cursor ou Codex, pois elimina a necessidade de elaborar manualmente um PRD após discussões e análises. O skill funciona coletando informações da conversa em andamento e do repositório de código, sintetizando-as em um documento estruturado. Em seguida, ele pode escrever o PRD em um arquivo local ou publicá-lo em uma plataforma externa, conforme especificado pelo usuário. Uma funcionalidade importante é a recomendação de usar o skill `grilling` primeiro para refinar decisões importantes antes de gerar o PRD, garantindo que o documento final seja preciso e abrangente. Plataformas suportadas incluem ambientes de desenvolvimento integrados a agentes de IA.
npx skills add https://github.com/chonamdoo/agent-flow/tree/main/skills/to-prdInstalled? Explore more Escrita e Edição skills: steipete/notion, langchain-ai/langchain, bytedance/podcast-generation · View all 6 →
Sintetiza a conversa atual e o contexto do código em um PRD, escrevendo-o ou publicando-o conforme o destino de saída solicitado. Use quando o usuário pedir para transformar uma ideia, plano ou conversa já discutida em um PRD; use grilling primeiro se ainda houver decisões importantes não resolvidas.
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