作者小怪兽我们团队最近在用一个很有意思的套路来启动新项目，核心工具就是 AI Agents。一开始我也觉得，PRD、任务拆解、技术评审这种东西，又繁琐又官僚，交给 Agent 靠谱吗？但真跑完一轮之后，我发现只要把流程设计得当，AI 不仅能省下大量整理文档的时间，还能把需求里的漏洞提前逼出来。这篇文章就把我们是怎么从 PRD 一路走完技术评审、最终落到可执行任务清单的完整过程拆给你看。
如果你正准备启动一个新项目，或者被老板丢来一句“你先写个 PRD”却不知道从哪下手，这篇内容会非常对胃口。我会把文档类型的选择、Agent 的角色设定、任务拆解的方式、技术评审的落地要点，以及我们踩过的坑全部整理出来。不搞花架子，全部是这几天实操下来的经验。
1. 项目启动：为什么从 PRD 出发，而不是直接开始写代码
很多开发团队拿到一个想法后的第一反应是“先搭个框架再说”，但我强烈建议你在动手之前，先把 PRD 这个环节做扎实。原因很简单：代码写错了可以重构，需求理解错了，整个项目的走向就偏了。尤其是当你要用 AI Agents 来辅助开发的时候，AI 本身是没有“常识”的，它只能基于你给的信息做推理，如果 PRD 不清晰，拆出来的任务一定乱七八糟。
1.1 需求端的核心问题：零散想法如何变成结构化需求
我们接手的新项目是一个内部数据看板系统，需求来源非常零散——有产品经理的只言片语、有运营提的“能不能加个导出功能”、还有老板随口说的“数据要实时更新”。这些需求堆在一起，直接去写代码肯定不行，必须得要一个结构化的过程把它们收敛下来。
PRD 就是一个强制收敛的工具。它逼着你把每一个需求用“用户故事 + 验收标准”的形式写出来，每一个功能点都要回答三个问题：这个功能给谁用？解决什么问题？做到什么程度算完成？比如运营说“要导出”，那就要追问：导出什么格式？是当前筛选结果还是全量数据？导出的数据量上限是多少？这些细节如果不在 PRD 阶段敲死，开发阶段就会变成无穷无尽的“需求变更”。
这时候 AI Agents 能帮上大忙。我会建一个“产品经理 Agent”，把零散的需求描述丢给它，让它基于我的提示词模板生成一份初版 PRD。但这不意味着“甩手掌柜”，Agent 生成的第一版绝对不能直接用，它只是帮我们完成从无到有的过程，而真正的需求澄清和细节打磨需要人来完成。我的经验是，写 PRD 的过程本身就是对需求的二次审视，Agent 可以在格式和结构上帮我们节省时间，但需求背后的业务逻辑只能靠人来把控。
1.2 PRD、ADR、Spec、RFC：这些文档到底怎么选
在做项目初始化的时候，你一定会遇到一堆缩写：PRD、ADR、Spec、RFC。它们的定位不一样，混着用会让你后面越来越乱。
PRD 是 Product Requirements Document 的缩写，它解决的是“做什么、为什么做”的问题，主要面向产品经理、设计师和开发人员，描述的是用户需求和功能特性。
ADR 是 Architecture Decision Records，即架构决策记录。它的定位是记录“这个系统为什么这么设计”，每次出现一个重要的架构选择（比如用 MySQL 还是 PostgreSQL、走微服务还是单体），就写一条 ADR，把背景、决策、结果记录下来。这样做的好处是，三