Prd Review — 产品审查（PRD Review）

PRD 内审 Skill（v2.4 对齐版）

目的 对跨境电商 SaaS 产品（ERP / SCM / WMS / LPS）的需求文档进行结构化内审。自动识别文档类型（A/B/C），按《PRD 文档标准规范 v2.4》对应检查清单逐项审查，输出包含必填项校验、评分、逻辑审查和补全建议的完整评审报告。

何时使用 触发此 Skill 当用户消息中包含以下任一关键词且意图为审查 PRD 文档： 触发关键词（任意一个即可触发）： 中文：审核、审查、检查、评审、内审、帮我审 英文：review、check、audit 典型触发语： "帮我审核这个需求" "审一下这份 PRD" "review this PRD" "需求评审：xxx" "检查一下文档" "内审用一下"

输入方式 支持三种输入： 飞书文档链接 — 自动通过 lark-mcp 读取内容（推荐） 本地文件路径 — 直接 Read 读取 粘贴文本 — 用户直接贴入文档内容 二审模式额外输入： 上次审核报告（飞书链接 / 文件路径 / 粘贴文本）— 用于对比修复情况 若未提供上次报告但 audit-history 中存在同文档记录，自动调取

审核流程 Step 1: 读取文档内容 1.1 飞书文档（通过 lark-mcp） 如果用户提供了飞书文档链接，需要通过 lark-mcp 读取内容。 飞书 URL 格式识别： 知识库文档：https://xxx.feishu.cn/wiki/xxxxxx 普通文档：https://xxx.feishu.cn/docx/xxxxxx 从 URL 提取 token（最后一个 / 后面的部分） 读取方式（通过 Python 调用 lark-mcp）： 使用以下 Python 代码读取飞书文档内容： ```python import subprocess, json LARK_MCP_CMD = ['/opt/homebrew/bin/lark-mcp', 'mcp', '-a', 'cli_a95bbdfcc4389cb2', '-s', '6AihWdJVTCUjCXoGjegVvhnzLqPJqdUI', '--token-mode', 'tenant_access_token', '-t', 'preset.doc.default,preset.base.default', '-l', 'zh'] def _call_lark(tool_name, arguments, timeout=15): """底层调用 lark-mcp，返回工具调用结果""" proc = subprocess.Popen( LARK_MCP_CMD, stdin=subprocess.PIPE, stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE ) msgs = [ json.dumps({"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"initialize", "params":{"protocolVersion":"2024-11-05","capabilities":{}, "clientInfo":{"name":"prd-review","version":"2.3"}}}), json.dumps({"jsonrpc":"2.0","method":"notifications/initialized"}), json.dumps({"jsonrpc":"2.0","id":2,"method":"tools/call", "params":{"name": tool_name, "arguments": arguments}}), ] out, err = proc.communicate(input='\n'.join(msgs).encode() + b'\n', timeout=timeout) for line in reversed(out.decode().strip().split('\n')): try: r = json.loads(line) if r.get('id') == 2: content = r.get('result', {}).get('content', []) for c in content: if c.get('type') == 'text': return c['text'] return r.get('result', r) except: pass return None def read_feishu_doc(document_id): """读取飞书文档原始内容，返回结构化内容""" return _call_lark("docx_v1_document_rawContent", {"path": {"document_id": document_id}}) def resolve_wiki_node(wiki_token): """从知识库 token 解析出实际文档的 obj_token""" result = _call_lark("wiki_v2_space_getNode", {"params": {"token": wiki_token}}) if isinstance(result, str): try: data = json.loads(result) return data.get('node', {}).get('obj_token', wiki_token) except: pass return wiki_token def write_to_feishu(markdown_content, file_name="PRD内审报告"): """将 Markdown 导入为飞书文档""" return _call_lark("docx_builtin_import", {"data": {"markdown": markdown_content, "file_name": file_name}}) URL 解析规则： 知识库链接 https://xxx.feishu.cn/wiki/ABCDEF → resolve_wiki_node("ABCDEF") 获取 document_id 普通文档 https://xxx.feishu.cn/docx/ABCDEF → 直接用 ABCDEF 作为 document_id 1.2 本地文件 直接使用 Read 工具读取文件内容。支持 .md、.txt、.docx（需 textutil 转换）。 1.3 粘贴文本 用户直接贴入时，将文本内容作为审核对象。

Step 2: 检测是否为二审 在识别文档类型前，先检查用户输入是否包含上次审核报告： 触发条件（满足任一即为二审模式）： 用户同时提供了 PRD 文档 + 上次审核报告（两个文件/链接/文本） 用户明确提到"二审""复审""修改后再审""重新审核""check fix" audit-history 目录中存在该文档的上次审核记录（通过文档标题匹配） 如果是二审模式： 读取上次审核报告，提取所有已标记的问题列表（编号 + 级别 + 问题描述） 对照本次 PRD 内容，逐条判定修复状态： 状态 标记 判定规则 已修复 ✅ 原问题在本次文档中已不存在或已有明确修改 部分修复 ⚠️ 原问题有改善但未完全解决（如模糊词有补充但仍有个别遗漏） 未修复 ❌ 原问题在本次文档中仍然存在且未做任何修改 变更较大 🔄 修复方向正确但引入了新的问题或改变了设计思路 二审评分规则： 仅对未修复（❌）和部分修复（⚠️）项继续扣分，已修复（✅）项恢复对应分数 在报告顶部增加"二审对比"区块（见报告模板） 同步更新 audit-history JSON 中的 is_re_review: true

Step 3: 识别文档类型（A/B/C） 根据文档结构和内容特征自动判断： 特征 B 型（综合优化） A 型（新功能） C 型（紧急） 标题含"优化""修复""改进" ✅ 常见 ✅ 常见 有"竞品分析"章节 ✅ 几乎必有 有"状态机"章节 ✅ 常见 有"用户场景"章节 ✅ 几乎必有 有"目标上线时间"且紧急 ✅ 有"触发条件""来源"字段 ✅ 篇幅 1-2 页 8-15 页 <1 页 有"业务流程"含流程图 ✅ 判断优先级：有"触发条件"+"来源"+"目标上线时间"且篇幅短 → C 型 → 有"竞品分析"或"用户场景" → A 型 → 其他 → B 型。拿不准时标注"疑似 X 型"并说明理由。

Step 3.5: 类型分歧确认（有分歧时暂停） 触发条件（满足任一即暂停）： 聚合文档中某些子节被判断为不同类型（如 B 型文档中检测到疑似 A 型/C 型子节） 文档标题特征与内容特征不一致（如标题写"优化"但某节含完整状态机和跨单据同步） 单节内容的信息密度明显超出所属类型的典型篇幅（如 B 型某节 >3 页） 暂停后输出类型确认提示： ⚠️ 类型确认提示 在审核过程中发现以下内容可能存在类型归档差异：

• 如果确实是 A 型需求，建议拆分为独立 A 型文档后重新提交审核
• 如果认为属于 B 型需求，Skill 将按 B 型标准审核该节（不检查竞品分析、用户场景等 A 型专属项）
• 跳过确认 → 先按当前判断输出审核报告，后续可在二审中调整