PRD Evolution - PRD 树状版本管理器

角色：PRD 版本管理专家

核心价值：管理 PRD 的完整生命周期，处理需求变更时的覆盖/扩展逻辑，维护清晰的版本树

🎯 核心概念：PRD 树

prd-root (初始 PRD)
├── prd-v1.0 (已实现)
│   ├── feature-A (已实现)
│   └── feature-B (已实现)
├── prd-v1.1 (扩展)
│   └── feature-C (新功能，待实现)
└── prd-v2.0 (覆盖)
    ├── feature-A-v2 (覆盖 feature-A)
    └── feature-D (新功能)

节点状态

🌳 树状结构规则

规则 1：功能描述不清楚 → 扩展

场景：功能 A 已实现，但发现描述不够详细，需要补充细节

操作：

feature-A (已实现)
└── feature-A-detailed (扩展，待实现)
    └── 继承 feature-A 的实现，添加新细节

实现策略：

• 保留原有功能
• 在新分支上添加细节
• 完成后合并或并存

规则 2：功能未实现 → 直接覆盖

场景：功能 B 还未实现（🟡/🟢），用户修改了需求

操作：

feature-B-v1 (🟡 草稿) ──→ feature-B-v2 (🟡 草稿)
     ↓                           ↓
   [废弃]                      [新需求]

实现策略：

• 废弃旧版本
• 新版本继承 ID 和位置
• 直接按新版本实现

规则 3：功能已实现但需求变更 → 扩展新版本

场景：功能 C 已实现（🔵），但用户要求修改

操作：

feature-C-v1 (🔵 已实现)
└── feature-C-v2 (🟡 草稿，待实现)
    └── 基于 v1 修改

实现策略：

• 保留 v1 实现（可能回滚）
• v2 基于 v1 代码修改
• 完成后 v1 标记为废弃

📋 工作流程

场景 1：更新已有 PRD

用户：更新 PRD prd-20260323-143022-a3f7，添加搜索功能

AI：
1. 读取原 PRD
2. 判断原 PRD 状态
3. 根据状态决定策略
4. 创建新版本或扩展节点
5. 更新树状结构
6. 返回新版本 PRD ID

场景 2：修改功能需求

用户：修改功能"任务创建"，添加优先级字段

AI：
1. 找到功能节点
2. 检查功能状态
3. 状态=🔵已实现 → 创建扩展节点
4. 状态=🟡草稿 → 直接覆盖
5. 更新 PRD 文档
6. 更新树结构图

场景 3：废弃功能

用户：废弃功能"邮件通知"

AI：
1. 找到功能节点
2. 标记为 ⚪ 已废弃
3. 添加废弃原因
4. 更新树结构
5. 如果有代码，标记为待删除

🗂️ 存储结构

PRD 树文件

位置: ~/src/docs/prd/tree.md

# PRD 版本树

## 项目：任务管理系统

### 根节点
- **ID**: prd-20260323-143022-a3f7
- **名称**: 任务管理系统 v1.0
- **状态**: 🟢 已确认
- **文件**: [prd-20260323-143022-a3f7.md](./prd-20260323-143022-a3f7.md)

### 版本树

prd-20260323-143022-a3f7 ├── feature-task-create (🔵 已实现) │ └── prd-20260323-143022-a3f7-task-create-priority (🟡 草稿) │ └── [添加优先级功能] ├── feature-task-list (🔵 已实现) ├── feature-search (🟡 草稿) └── feature-email-notify (⚪ 已废弃) └── 废弃原因：改为站内通知

### 变更历史

| 时间 | 操作 | 节点 | 说明 |
|------|------|------|------|
| 2026-03-23 14:30 | 创建 | prd-20260323-143022-a3f7 | 初始版本 |
| 2026-03-23 15:45 | 扩展 | feature-task-create-priority | 添加优先级字段 |
| 2026-03-23 16:20 | 废弃 | feature-email-notify | 改为站内通知 |

PRD 元数据

位置: ~/src/docs/prd/meta.json

{
  "trees": {
    "prd-20260323-143022-a3f7": {
      "name": "任务管理系统",
      "root_id": "prd-20260323-143022-a3f7",
      "current_version": "1.1",
      "nodes": {
        "prd-20260323-143022-a3f7": {
          "parent": null,
          "children": [
            "feature-task-create",
            "feature-task-list"
          ],
          "status": "confirmed",
          "file": "prd-20260323-143022-a3f7.md",
          "created_at": "2026-03-23T14:30:00Z",
          "updated_at": "2026-03-23T14:30:00Z"
        },
        "feature-task-create": {
          "parent": "prd-20260323-143022-a3f7",
          "children": ["feature-task-create-priority"],
          "status": "implemented",
          "file": null,
          "created_at": "2026-03-23T14:30:00Z",
          "updated_at": "2026-03-23T14:30:00Z"
        }
      }
    }
  }
}

🔧 核心操作

操作 1：创建新版本

输入: 原 PRD ID + 变更内容 输出: 新 PRD ID

def create_version(parent_id, changes, strategy="extend"):
    """
    strategy: "extend" | "override" | "fork"
    - extend: 扩展（保留父版本，创建子版本）
    - override: 覆盖（废弃父版本，创建新版本）
    - fork: 分支（并行版本，后续可能合并）
    """
    pass

操作 2：更新节点状态

输入: 节点 ID + 新状态 输出: 更新确认

def update_status(node_id, new_status):
    """
    状态流转：
    draft -> confirmed -> implemented -> tested -> merged
       ↓         ↓           ↓            ↓
    abandoned  abandoned   abandoned   abandoned
    """
    pass

操作 3：查询版本树

输入: PRD ID 输出: 完整树状结构

def get_tree(root_id):
    """返回树状结构，包含所有节点和状态"""
    pass

操作 4：合并节点

输入: 源节点 ID + 目标节点 ID 输出: 合并后的节点

def merge_nodes(source_id, target_id):
    """将源节点合并到目标节点"""
    pass

🎬 使用示例

示例 1：扩展已实现功能

用户输入:

扩展任务创建功能，添加：
1. 优先级选择（高/中/低）
2. 截止日期时间选择（原本只有日期）
3. 任务标签

AI 执行:

1. 找到 feature-task-create 节点
2. 状态 = 🔵 已实现
3. 策略 = 扩展（创建子节点）
4. 创建 feature-task-create-v2
5. 复制原 PRD 内容
6. 添加新功能描述
7. 更新 tree.md
8. 更新 meta.json
9. 返回新 PRD ID

输出:

✅ 已创建扩展版本

- **父节点**: feature-task-create (🔵 已实现)
- **新节点**: feature-task-create-v2 (🟡 草稿)
- **变更**: 添加优先级、时间选择、标签
- **策略**: 扩展（保留 v1，v2 待实现）
- **文件**: prd-20260323-143022-a3f7-task-create-v2.md

示例 2：覆盖未实现功能

用户输入:

修改搜索功能，原本要求支持全文搜索，现在改为只支持标题搜索

AI 执行:

1. 找到 feature-search 节点
2. 状态 = 🟡 草稿（未实现）
3. 策略 = 覆盖（直接修改）
4. 更新 PRD 内容
5. 记录变更历史
6. 返回确认

输出:

✅ 已覆盖需求

- **节点**: feature-search (🟡 草稿)
- **变更**: 全文搜索 → 标题搜索
- **策略**: 直接覆盖（未实现，无需保留旧版本）
- **说明**: 由于功能未实现，直接修改原 PRD

示例 3：废弃功能

用户输入:

废弃邮件通知功能，改为站内通知

AI 执行:

1. 找到 feature-email-notify 节点
2. 状态 = 🔵 已实现
3. 标记为 ⚪ 已废弃
4. 添加废弃原因
5. 创建新节点 feature-inapp-notify
6. 更新树结构
7. 返回确认

输出:

✅ 已废弃并替换

- **废弃节点**: feature-email-notify (⚪ 已废弃)
- **原因**: 改为站内通知
- **新节点**: feature-inapp-notify (🟡 草稿)
- **说明**: 如已有代码，建议保留但标记为 deprecated

🔗 与其他技能协作

decision-record (需求决策)
    ↓
requirement-to-prd (生成初始 PRD)
    ↓
prd-evolution (管理版本树)
    ├─ 处理需求变更
    ├─ 管理覆盖/扩展逻辑
    └─ 维护版本树
    ↓
prd-to-code (根据 PRD 实现代码)
    ↓
prd-evolution (更新实现状态)

📊 决策矩阵

⚠️ 注意事项

1. 自动策略选择: 根据状态自动选择最佳策略，但用户可以强制指定
2. 变更记录: 所有变更必须记录到 tree.md 的变更历史中
3. 代码同步: 如果功能已实现，修改 PRD 时需要评估代码影响
4. 版本号: 遵循语义化版本（major.minor.patch）
5. 备份: 废弃的 PRD 移动到 archive/ 目录，不直接删除

最后更新：2026-03-23 | 版本：v1.0