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🚀 產品需求提示 (PRP) 概念

在軟件開發中，過度明確要構建的內容，卻未充分說明背景信息和構建方式，這正是許多由人工智能驅動的編碼嘗試在完成 80% 時停滯不前的原因。產品需求提示（Product Requirement Prompt，簡稱 PRP）通過將經典產品需求文檔（Product Requirements Document，簡稱 PRD）嚴謹的範圍界定與現代提示工程中“上下文至上”的理念相結合，成功解決了這一問題。

🚀 快速開始

產品需求提示（PRP）是一種結構化的提示，它為人工智能編碼代理提供了交付一個完整可用軟件切片所需的一切信息，不多也不少。

✨ 主要特性

與 PRD 的區別

傳統的 PRD 明確了產品必須具備的功能以及客戶需要該產品的原因，但刻意避免涉及產品的構建方式。而 PRP 保留了 PRD 中的目標和理由部分，同時增加了三個對人工智能至關重要的層面：

上下文

• 精確的文件路徑和內容、庫版本及庫上下文、代碼片段示例。當大語言模型（LLMs）在提示中獲得直接的參考信息，而非寬泛的描述時，能夠生成更高質量的代碼。可以使用 ai_docs/ 目錄來引入庫和其他文檔。

實現細節與策略

• 與傳統的 PRD 不同，PRP 明確說明了產品的構建方式。這包括使用的 API 端點、測試運行器，或採用的代理模式（如 ReAct、Plan - and - Execute）。通過使用類型提示、依賴項、架構模式和其他工具，確保代碼的正確構建。

驗證關卡

• 諸如 pytest、ruff 或靜態類型檢查等確定性檢查，即“左移”質量控制，能夠儘早發現缺陷，且比後期返工成本更低。例如：每個新函數都應單獨進行測試，驗證關卡為所有測試通過。

PRP 層存在的原因

• PRP 文件夾用於準備 PRP 並將其提供給智能編碼器。

🔧 技術細節

為何上下文不可或缺

大語言模型的輸出受其上下文窗口的限制；不相關或缺失的上下文會佔用有用的標記位。在提示工程中，尤其是在智能工程領域，行業格言“輸入垃圾，輸出垃圾”體現得更為明顯：輸入質量不佳會導致生成的代碼不穩定。

📚 詳細文檔

總結

PRP 是 PRD 加上精心整理的代碼庫信息以及代理/操作手冊，是人工智能首次就能合理交付可投入生產的代碼所需的最小可行數據包。

PRP 可以規模較小，專注於單個任務；也可以規模較大，涵蓋多個任務。PRP 的真正強大之處在於能夠在一個 PRP 中將多個任務串聯起來，從而構建、自我驗證並交付複雜的功能。