昨天我們完成了需求釐清、專案命名和開發模式選擇。今天要進入 Day 2 的核心任務：PRD 文件產出和技術初步規劃。這一天的重點不是寫 code，而是把昨天模糊的想法，變成清晰可執行的文件。

為什麼需要 PRD？

很多人（包括以前的我）都覺得 PRD 是個麻煩東西，寫了也沒人看，最後變成 Word 檔案資料夾裡的裝飾品。但在 AI-DLC Sprint 中，PRD 的角色完全不同：

傳統 PRD：寫給人看的，落落長，沒人想讀

AI-DLC Sprint 的 PRD：寫給 AI 看的，結構化，可執行

這份 PRD 會是接下來 6 天的「聖經」，所有的 User Story、AC、UI 設計、程式碼實作，都會從這份文件衍生出來。

讓 AI 生成結構化的 PRD

昨天我們已經跟 AI 討論過需求了，今天要做的是把那些對話「結晶化」成一份正式的 PRD。

建立 AI 同事

使用 Claude Code Subagent 功能創造一個寫規格專家，如果用其他的工具也是用 prompt 的方式處理

讓 AI 同事理解你的需求

把昨天釐清出來的需求讓 AI 同事讀取並且讓他遵循你的規則去撰寫 PRD

需求 (spec.md)

## 背景資訊
- 目標用戶：
  1. 想要自我覺察的人
  2. 有情緒管理需求的用戶
  3. Quantified Self 愛好者
  
- 核心痛點：
  1. 傳統日記 App 太複雜，寫不到一週就放棄
  2. 想記錄情緒但不知從何開始
  3. 需要即時的情緒回饋和鼓勵

## MVP 功能（7天內完成）
1. 快速記錄今天的心情（一句話）
2. 給予一個心情印章（emoji 或圖示）
3. 日曆視圖顯示每天的心情印章
4. AI 根據日記生成鼓勵語錄

## 未來擴展
- 印章客製化或 AI 生成
- 心情趨勢分析
- 情緒分類標籤

請從以下角度分析：
1. 用戶場景分析
2. 功能優先級
3. MVP 範圍定義
4. 成功指標
5. Flutter 的技術適配性

開始請 AI 同事工作

@"agent-Spec Driven Development Expert" 讀取 spec.md 然後給我一份完整的 PRD 並寫入
  mood_stamp/docs/PRD.md，並用繁體中文產出

AI 同事完成產出

AI 生成的 PRD 精華

我不會把完整的 PRD 貼在這裡（太長了），但分享幾個 AI 生成的亮點：

1. User Personas 超具體

AI 不只是列出 3 個用戶，還給了每個用戶具體的：

• 年齡、職業、生活型態
• 使用場景（什麼時候用、為什麼用）
• 核心痛點和需求

這讓我後續設計 UI 和功能時，有很清晰的參考對象。

2. MVP Scope 分得很明確

AI 把功能分成 P0/P1/P2，還給了每個功能的預計工時：

P0 功能（必做，20 小時）

• 心情記錄（4h）
• 印章選擇（3h）
• 日曆視圖（6h）
• AI 語錄（4h）
• 本地儲存（3h）

這讓我很清楚知道，7 天只要專注做 P0 功能就好。

3. Success Metrics 可量化

AI 把成功指標分成三類：

功能完整性

• ✅ 所有 P0 功能可正常運作
• ✅ 無 Critical Bug
• ✅ 測試覆蓋率 > 70%

使用體驗

• ✅ 從開啟 App 到完成記錄 < 30 秒
• ✅ AI 語錄生成時間 < 3 秒

技術指標

• ✅ 日記資料 100% 無遺失
• ✅ AI API 呼叫成功率 > 95%

這些指標讓我在開發時有明確的目標，不會走偏。

4. Out of Scope 很重要

AI 特別列出了「這次不做」的功能：

• ❌ 多人協作
• ❌ 社群功能
• ❌ 雲端同步
• ❌ 通知提醒

這很重要！明確列出不做的功能，可以避免 scope creep（範圍薆延）。

技術初步規劃

用 Context7 查 Flutter 文件

這個專案是故意使用 Flutter，因為筆者主要是 Web 領域，對於 Flutter 並不熟悉，所以也想看看能進行到什麼程度，但是我不懂沒關係，如果 AI 同事還有幻覺那肯定是不行的，因此我們會讓他用 Context7 MCP 去獲取最新的文件避免亂講話～

為什麼用 Context7？

在開始寫 code 之前，我需要先了解：

• Flutter 的基本架構是什麼？
• Provider 怎麼用？
• Hive 的 API 長怎樣？
• table_calendar 套件怎麼整合？

以前的我會去看一堆文件、翻 Stack Overflow、找教學影片，花掉半天時間。但現在有 Context7，可以直接查最新的官方文件，而且是 AI 可以理解的格式。

技術棧最終確認

經過 Context7 的查詢和跟 AI 的討論，我確認了最終的技術棧：

# MoodStamp 技術棧

前端框架:
  - Flutter 3.x
  - Dart 3.x

狀態管理:
  - Provider 6.x
  - ChangeNotifier

本地儲存:
  - Hive 2.x
  - Type Adapters

UI 套件:
  - table_calendar 3.x (日曆視圖)
  - intl (日期格式化)

AI 整合:
  - http (內建套件)
  - OpenAI GPT-4o-mini API

測試框架:
  - flutter_test (內建)
  - mockito (測試 Mock)

這部分只是初步規劃，到了開發階段還會再與 AI 架構師進行更深入的架構規劃～

明天的計畫

今天完成了 PRD 和技術初步規劃，明天（Day 3）要進入 User Story & AC 階段：

明天的任務：

1. AI 扮演 Scrum Master：將 PRD 拆解成 User Stories
2. AI 扮演 QA Engineer：為每個 Story 撰寫 AC
3. 建立專案架構：建立 Flutter 專案
4. 第一個測試：寫 MoodEntry Model 的測試

結論

PRD 不是文件，是導航地圖

今天最大的心得是：
PRD 不是為了滿足流程而寫的文件，而是為了讓整個團隊（包括 AI）都清楚知道要去哪裡。

用 Context7 查文件的好處：

1. 最新的資訊：不會看到過時的 API
2. AI 可理解：直接給 AI，AI 就懂怎麼用
3. 節省時間：不用翻一堆文件網站

AI 說的一句話我很認同：

「好的 PRD 不是寫得多詳細，而是寫得多清晰。清晰的 PRD 讓每個人（和 AI）都知道下一步該做什麼。」