PRD → Goal → After-Goal：AI 主导全流程研发实践

📌 一句话摘要

本文通过真实案例展示了如何利用 Claude Code 的 /prd、/goal、/after-goal 三个斜杠命令，实现从需求拆解到代码合入的全自动化开发流程。

📝 详细摘要

文章详细记录了作者在百度内部研发场景中，利用 Claude Code 的 Skill 机制和三个斜杠命令，实现产品特性「自我演化」功能的全流程自动化开发。流程分为三个阶段：/prd 阶段将模糊需求转化为结构化 PRD 文档并自动拆分为 iCafe 卡片；/goal 阶段逐卡实现代码并自动编写测试；/after-goal 阶段自动完成代码提交、Gerrit 推送、打分合入、卡片更新和关闭。文章总结了 PRD 先行、卡片粒度控制、CLI 优于浏览器、Skill 作为流程知识载体等最佳实践，并对比了与 Autoresearch 方案的差异，为 AI 辅助研发提供了一个可复用的轻量级全自动解决方案。

💡 主要观点

1. PRD 先行是 AI 高效开发的前提，避免需求偏差和返工。 直接让 AI 写代码容易偏离需求，先用 /prd 生成结构化 PRD 文档，明确用户故事、验收标准和 Non-Goal，再拆分为粒度适中的卡片，AI 才能高效准确实现。
2. 卡片粒度需适中且依赖关系决定实现顺序。 本次拆出的卡片各自独立、验收标准清晰，AI 能一次实现到位。按依赖顺序实现，避免同时改多个包产生冲突，确保每个卡片完成后可独立验证。
3. CLI 工具优于浏览器操作，Skill 是流程知识的有效载体。 凡是能用 CLI 完成的操作不要用浏览器，效率提升巨大。将「提交→推送→打分→合入→更新→关闭」的完整流程固化为 Skill，实现流程自动闭环和知识沉淀。
4. 三阶段协作模式实现从需求到上线的全流程自动化。 /prd 人类主导方向 AI 辅助拆解，/goal AI 主导实现人类验收结果，/after-goal AI 全自动执行流程闭环，形成可复用的轻量级全自动开发流程。

💬 文章金句

• 直接让 AI 写代码，容易出现需求理解偏差、边界条件遗漏。PRD 强制你先想清楚。
• 凡是能用 CLI 完成的操作，不要用浏览器。
• 写 Skill 的过程本身就是梳理流程、沉淀知识的过程。
• 踩坑即修正，不要留到后面。早期修正成本最低。
• 三个阶段各有侧重：/prd 人类主导方向 AI 辅助拆解，/goal AI 主导实现人类验收结果，/after-goal AI 全自动执行流程闭环。

📊 文章信息

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