PRD 分解と実行ツール(prd-breakdown-execute)

AI/ML

概要

prd-breakdown-execute は、PRD(Product Requirement Document:製品要件書)を入力に取り、要件を分解して実行可能なタスク群に落とし込み、さらにそれらを実際に「実行」するためのフローを設計することを目的としたプロジェクトのスケルトンです。リポジトリには README、ARCHITECTURE.md、CLAUDE.md、および docs ディレクトリなど、設計とプロンプトに関する資料が含まれており、Anthropic の Claude のような LLM を用いたプロンプト設計やアーキテクチャの考察が中心になっています。実装は最小限で、プロトタイプや設計テンプレートとして使える構成です。GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 5
  • メインの言語: 未指定

主な特徴

  • PRD をタスク単位へ分解するための設計ドキュメント(ARCHITECTURE.md)を提供
  • Claude 向けプロンプトや運用ルールをまとめた CLAUDE.md を含む
  • docs ディレクトリに追加の説明や利用手順を想定した資料が存在
  • リポジトリ自体はプロトタイプ/設計中心で、実装は最小限(拡張の余地あり)

技術的なポイント

このプロジェクトの技術的注目点は「ドキュメント中心のLLMオーケストレーション設計」にあります。コード実装は限定的ですが、ARCHITECTURE.md が存在することでシステムコンポーネント(入力:PRD、分解エンジン、タスクグラフ生成、実行エージェント、状態管理、ログ/監査)をどのように分けて実装すべきかの指針が示されていると想定できます。CLAUDE.md と .claude ディレクトリは、Anthropic Claude 向けのプロンプト形式、コンテキスト管理、レスポンスの正規化ルール、リトライやエラーハンドリング方針など、LLM を運用するためのベストプラクティスを格納する場所として設計されています。

具体的には以下の設計観点が重要です:

  • プロンプト設計とテンプレート化:PRD をどの粒度でタスクへ分解するかはプロンプトの設計次第になるため、プロンプトテンプレートと評価ルール(品質判定基準)がドキュメント化されている点が実務適用で有用。
  • タスクグラフのモデリング:分解後のタスクは依存関係を持つことが多く、有向非巡回グラフ(DAG)として表現し、並列実行や優先度管理を可能にする設計方針が推奨される。
  • 実行エージェントとツールチェイン:タスクは単純なアウトプット生成だけでなく、CI/CD、ドキュメント生成、プロトタイプ作成など外部ツールの操作が必要となるため、エージェントのプラグイン設計や安全に外部操作を行うための権限管理が要点。
  • 状態管理と再現性:タスク実行結果や途中の状態を記録して再試行やロールバックができるようにすること。LLMの出力は非決定的なので、期待値との比較や差分取りが重要。
  • 可観測性と監査:誰が、いつ、どのプロンプトで何を実行したかを記録するログ設計。特にプロダクト要件の変化を追跡できることが重要。

リポジトリは実装よりも「設計と運用ルール」に重きを置いているため、実際に運用に移す際は以下が拡張ポイントになります:LLM 呼び出し用 SDK、タスクキュー(例:Celery/Temporal 等)、データストア(状態保存)、アクセス制御、UI(タスク確認・承認ワークフロー)。CLAUDE.md にあるプロンプトや指示セットを基に、他モデル(OpenAI GPT 系)への移植や、ハイブリッドプランナー+エグゼキューター構成の実装も容易に考えられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ:

  • .claude: dir
  • ARCHITECTURE.md: file
  • CLAUDE.md: file
  • README.md: file
  • docs: dir

まとめ

PRD を AI で分解して実行に移すための設計ドキュメント群を中心としたプロトタイプ。実装はこれから拡張するフェーズ。

リポジトリ情報:

READMEの抜粋:

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