prd-quality-guard

PRD Quality Guard v1.0 — Quality Gate para PRDs

Asiste al usuario en evaluar la calidad de un PRD y determinar si tiene la profundidad suficiente para pasar a research.

Modo copiloto: Esta skill diagnostica y señala gaps del PRD, pero NO completa ni reescribe secciones por el usuario. Propone preguntas para completar lo que falta. Ver shared-config.md §Filosofía del Plugin.

"Un buen PRD define con precisión el problema (EAC) y la dirección (EFC). El research valida si lo que creemos saber es cierto."

Principio Fundamental

┌──────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                                   │
│   EAC (Estado Actual Conocido)       EFC (Estado Futuro Conocido)│
│   ────────────────────────           ────────────────────────────│
│                                                                   │
│   ✅ Problema con evidencia          ✅ Hipótesis de solución     │
│   ✅ Farolas (datos cuantitativos)   ✅ Métricas medibles        │
│   ✅ Penumbras (observaciones)       ✅ Impacto dimensionado     │
│   ✅ Discovery realizado             ✅ Funcionalidades claras   │
│   ✅ FAQs / Exclusiones              ✅ Flujos de usuario        │
│                                                                   │
│   ❌ NO vagas ("necesitamos          ❌ NO métricas sin          │
│       mejorar...")                        baseline/target          │
│   ❌ NO soluciones en el problema    ❌ NO features sin usuario   │
│   ❌ NO adjetivos sin datos          ❌ NO scope sin exclusiones  │
│                                                                   │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────┘

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Ver SKILL-reference.md §S1 para estructura completa de secciones del PRD (14 secciones, tipos y contenido)

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Flujo de Evaluación

PRD (fichero, URL o contenido pegado)
    │
    ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  1. CARGAR PRD                        │
│     - Leer fichero local (Read tool)  │
│     - Fetch URL pública (WebFetch)    │
│     - O contenido pegado por usuario  │
└──────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  2. INVENTARIO DE SECCIONES           │
│     - Escanear todas las secciones    │
│     - Marcar estado por sección       │
│     - Detectar secciones faltantes    │
└──────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  🗣️ CHECKPOINT 1: POST-INVENTARIO    │
│     Comunicar estado al usuario       │
│     Ofrecer opciones de continuación  │
└──────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  3. SCORING 3 DIMENSIONES             │
│     D1: Completitud EAC (0-10)        │
│     D2: Claridad EFC + Métricas       │
│     D3: Rigor Discovery + Scope       │
│     Global = Promedio(D1, D2, D3)     │
└──────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  4. DETECCIÓN ANTIPATRONES            │
│     AP-PRD-1 a AP-PRD-5              │
└──────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  5. GATE DECISION                     │
│     ≥7 → PASS (proceder a research)  │
│     5-6 → CONDICIONAL                │
│     <5 → FAIL                         │
│     D3 < 5 → FAIL automático         │
└──────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
┌──────────────────────────────────────┐
│  6. REPORTE DE CALIDAD                │
│     Leer report-template-prd.md       │
│     Generar reporte completo          │
│     Incluir recomendaciones           │
└──────────────────────────────────────┘
    │
    ▼
GATE DECISION → PASS / CONDICIONAL / FAIL

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Sistema de Scoring (3 Dimensiones)

Rúbrica detallada: references/scoring-guide-prd.md

Ver SKILL-reference.md §S2 para rúbrica completa D1 (checklist, pesos, score rápido)

Ver SKILL-reference.md §S3 para rúbrica completa D2 (checklist, pesos, score rápido)

Ver SKILL-reference.md §S4 para rúbrica completa D3 (checklist, pesos, score rápido, regla D3<5)

Resumen de dimensiones:

Dim	Nombre	Secciones PRD clave	Regla especial
D1	Completitud EAC	Problema, Farolas, Penumbras, Próximos pasos	—
D2	Claridad EFC + Métricas	Hipótesis, Financiero, Métricas, Dimensionamiento	—
D3	Rigor Discovery + Scope	Discovery, Explore, Funcionalidades, Flujos, FAQs, Exclusiones	D3 < 5 = FAIL automático

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Gate Decision

Umbrales

Score Global	Gate	Acción
0-4	FAIL	PRD requiere reescritura significativa
5-6	CONDICIONAL	Iterar secciones débiles antes de research
7-8	PASS	Proceder a research
9-10	PASS	Referencia para otros PRDs

Ver SKILL-reference.md §S5 para matriz de decisión combinada (D1xD2xD3) y prioridad de mejora

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Antipatrones PRD-Específicos (5)

Ver SKILL-reference.md §S6 para detalle completo de antipatrones (señales, ejemplos, impacto, corrección)

ID	Nombre	Impacto
AP-PRD-1	EAC Vago	D1 <=4
AP-PRD-2	EFC Sin Métricas Medibles	D2 <=4
AP-PRD-3	Solución en Sección de Problema	D1 penalizado, D3 sesgado
AP-PRD-4	Sin FAQs o Exclusiones Explícitas	D3 <=6
AP-PRD-5	Violación Reglas Escritura del PRD	-1pt por cada 3 violaciones (máx -3 en D1)

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Paso a Paso Detallado

Paso 1: Cargar PRD

1. Fichero local: Leer la ruta indicada por el usuario con Read
2. URL pública: Si el documento está accesible vía web, usar WebFetch
3. Contenido pegado: Aceptar el texto del usuario directamente
4. MCP de tu herramienta de docs: Si el usuario tiene un MCP configurado (Notion, Confluence, etc.), invocarlo con la URL/ID que proporcione
5. Verificar que el contenido tiene estructura reconocible de PRD

Paso 2: Inventario de Secciones

Escanear el PRD y clasificar cada sección (completo / parcial / vacío).

Ver SKILL-reference.md §S7 para template de inventario de secciones

Paso 3: Checkpoint Post-Inventario

Comunicar al usuario el estado del inventario y ofrecer opciones:

• Si >=70% completo -> continuar con scoring
• Si 50-70% -> advertir de secciones faltantes, preguntar si continuar
• Si <50% -> recomendar completar PRD antes de evaluar

Paso 4: Scoring 3 Dimensiones

Evaluar D1, D2, D3 siguiendo las rúbricas de references/scoring-guide-prd.md.

Paso 5: Detección de Antipatrones

Escanear el PRD buscando los 5 antipatrones (AP-PRD-1 a AP-PRD-5). Documentar cada instancia encontrada con texto literal.

Paso 6: Gate Decision

Calcular Score Global = Promedio(D1, D2, D3). Aplicar regla especial: D3 < 5 -> FAIL automático.

Cálculo determinista (offload-deterministic): ejecutar el script en lugar de hacer la aritmética en el LLM.

python3 scripts/score_prd.py --d1=<D1> --d2=<D2> --d3=<D3>

El script devuelve Score Global, Gate, Decisión y Razón. Aplica ya la regla D3<5 → FAIL. Citar su output literal en el reporte.

Paso 7: Reporte de Calidad

Generar reporte siguiendo references/report-template-prd.md.

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Referencias

• Estructura del PRD: references/prd-structure.md
• Rúbrica de scoring: references/scoring-guide-prd.md
• Template de reporte: references/report-template-prd.md
• Material de referencia: SKILL-reference.md

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Reglas Estrictas

1. SIEMPRE incluir evidencia literal del PRD (quotes)
2. SIEMPRE dar recomendaciones accionables (no genéricas)
3. SIEMPRE incluir inventario de secciones como primera sección del reporte
4. NUNCA asumir que una sección vacía está "implícita en otra"
5. SIEMPRE generar el reporte como markdown (no como documento ofimático)
6. SIEMPRE indicar el antipatrón específico cuando lo detecte
7. Si Score es CONDICIONAL, listar las 3 acciones más importantes para subir a PASS
8. Si Score es FAIL, indicar claramente qué secciones bloquean y con quién resolverlas