# PRD 模板 - 内容生产工作流（非编程任务）

> 基于 Ralph 模式改造，适用于视频制作、文章发布、研究分析等非编程任务。

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## 📋 prd.json - 结构化任务清单

```json
{
  "version": "1.0",
  "projectName": "项目名称",
  "projectType": "content-production | video | research | multi-step-task",
  "created": "YYYY-MM-DD",
  "description": "项目简要描述",
  "userStories": [
    {
      "id": "1",
      "title": "任务描述（动宾结构，越具体越好）",
      "branchName": "feature/xxx",
      "passes": false,
      "assignedTo": "agentId 或 human",
      "qualityGate": {
        "type": "file-exists | command-output | human-review | llm-judge",
        "description": "如何判断此任务完成",
        "command": "（可选）验证命令",
        "expected": "（可选）预期输出"
      },
      "notes": "执行过程中的备注/心得"
    }
  ],
  "qualityCheckCommands": {
    "description": "项目级质量检查命令（非 story 级别）"
  }
}
```

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## ✅ Quality Gate 类型说明

| 类型 | 适用场景 | 判断方式 |
|------|---------|---------|
| `file-exists` | 文件生成类任务 | 检查文件是否生成 |
| `command-output` | 命令执行类 | 验证命令退出码或输出 |
| `human-review` | 创意/审核类 | 需要人工确认（不可完全消除） |
| `llm-judge` | 内容质量评估 | LLM 评估输出质量 |

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## 📄 适用场景模板

### 场景 A：视频制作

```json
{
  "projectName": "AI 工具对比视频",
  "projectType": "video",
  "userStories": [
    {
      "id": "1",
      "title": "撰写 3 分钟视频脚本（AI 工具对比）",
      "qualityGate": {"type": "file-exists", "description": "脚本文件存在且 > 500 字"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "2",
      "title": "收集/生成视频素材片段",
      "qualityGate": {"type": "file-exists", "description": "素材文件夹存在且包含 > 3 个片段"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "3",
      "title": "FFmpeg 剪辑拼接成完整视频",
      "qualityGate": {"type": "command-output", "description": "ffprobe 检查视频时长 3min±10s"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "4",
      "title": "生成封面图",
      "qualityGate": {"type": "file-exists", "description": "封面图存在"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "5",
      "title": "上传到 B 站",
      "qualityGate": {"type": "human-review", "description": "人工确认视频已发布"},
      "notes": ""
    }
  ]
}
```

### 场景 B：文章发布公众号

```json
{
  "projectName": "公众号文章 - AI 趋势分析",
  "projectType": "content-production",
  "userStories": [
    {
      "id": "1",
      "title": "使用 Last30Days 研究 AI 趋势",
      "qualityGate": {"type": "file-exists", "description": "生成的研究报告存在"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "2",
      "title": "生成摘要、金句、观点提炼",
      "qualityGate": {"type": "command-output", "description": "输出包含摘要+3个以上金句"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "3",
      "title": "生成文章配图",
      "qualityGate": {"type": "file-exists", "description": "配图文件存在"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "4",
      "title": "排版并预览（HTML/Markdown）",
      "qualityGate": {"type": "human-review", "description": "人工预览确认格式无误"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "5",
      "title": "发布到公众号",
      "qualityGate": {"type": "human-review", "description": "人工确认已群发"},
      "notes": ""
    }
  ]
}
```

### 场景 C：竞品动态追踪

```json
{
  "projectName": "竞品分析 - Cursor vs Windsurf",
  "projectType": "research",
  "userStories": [
    {
      "id": "1",
      "title": "Last30Days 搜索两个竞品近 30 天动态",
      "qualityGate": {"type": "file-exists", "description": "生成两个研究文件"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "2",
      "title": "抓取竞品官网更新页面",
      "qualityGate": {"type": "file-exists", "description": "页面内容已保存"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "3",
      "title": "生成对比分析报告",
      "qualityGate": {"type": "command-output", "description": "报告文件 > 1000 字"},
      "notes": ""
    },
    {
      "id": "4",
      "title": "保存到 Obsidian 知识库",
      "qualityGate": {"type": "file-exists", "description": "笔记存在于知识库"},
      "notes": ""
    }
  ]
}
```

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## 🔄 Ralph 执行循环（简化版）

不使用 Claude Code 的情况下，可通过 OpenClaw sub-agent 模拟：

```
每次循环：
  1. 读取 prd.json
  2. 选取 id 最小的 passes:false 的 story
  3. 生成 fresh sub-session 执行该 story
  4. 运行 quality gate 检查
  5. 通过 → passes:true，追加 notes
  6. 重复直到全部完成
```

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## 📝 progress.txt 格式

```
[YYYY-MM-DD HH:mm] Story #N 完成: <title>
  心得: <执行过程中的学到的东西>
  耗时: <N 分钟>
---
```

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## 💡 与编程任务 PRD 的核心区别

| 维度 | 编程任务 PRD | 非编程任务 PRD |
|------|------------|--------------|
| 工具链 | git, npm, typecheck, test | FFmpeg, 爬虫, LLM |
| 质量门 | 自动（CI/CD） | 混合（自动+人工） |
| 人工介入 | 极低（代码审查） | 中等（创意审核） |
| Story 大小 | 极小（单次完成） | 中等（可包含创意工作） |
| 迭代速度 | 快（机器执行） | 慢（人机混合） |

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## 🦞 OpenClaw Native Ralph 架构（2026-04-11 实测验证）

### 核心发现

| 问题 | 结论 |
|------|------|
| Ubuntu1 上无 skill（0个） |  Skill 密集型任务 → MacMini；系统任务 → Ubuntu1 |
| sessions_spawn + node 参数 | ✅ 可跨节点派生子 agent |
| prd.json 状态机 | ✅ 落地验证通过 |
| progress.txt 追加日志 | ✅ 追加验证通过 |
| Gateway REST API | ❌ 未开启，改用 sessions_spawn |

### 架构图

```
星枢（MacMini / 主会话）
  └── Ralph Engine（Python 脚本 / 星枢派生子 agent）
        │
        ├── 读取 prd.json
        ├── 选取 passes:false 的 story
        ├── 判断 targetNode：skill密集型 → MacMini / 系统任务 → Ubuntu1
        ├── sessions_spawn(mode=run, node=目标节点)
        │     └── 子 agent 执行 story + quality gate
        ├── 更新 prd.json (passes:true / notes)
        ├── 追加 progress.txt
        └── 循环直到全部完成 → Telegram 通知
```

### 节点 Skill 地图

| 节点 | Skill 可用性 | 适合任务类型 |
|------|------------|------------|
| MacMini (192.168.3.189) | 全部（Last30Days, n8n, OpenCode, image_generate 等） | 研究、内容生产、编码 |
| Ubuntu1 (192.168.3.47) | 无 | 系统运维、Docker、巡检 |
| Ubuntu2 (192.168.3.45) | 部分 | n8n 工作流、中间层处理 |

### sessions_spawn 调用格式（OpenClaw Native）

```python
# Ralph Engine 内核心调用
sessions_spawn(
    task=f"""你是 {node} 上的执行者。执行以下 story：
    Story: {story_title}
    Quality Gate: {qg_type} - {qg_desc}
    工作目录: {work_dir}
    目标文件: {target_path}
    
    步骤：
    1. [执行命令]
    2. [quality gate 验证]
    3. [落地 marker 文件或输出]
    """,
    runtime="subagent",
    mode="run",
    node="ubuntu1 | (default MacMini)",
    runTimeoutSeconds=600,
    label=f"ralph-story-{story_id}"
)
```

### Quality Gate 落地标准（实测有效）

```python
# ✅ 有效类型
"type": "file-exists"      # touch marker 文件
"type": "command-output"   # 命令退出码 0
"type": "human-review"     # 人工确认（不可省）

# ⚠️ 限制
# - Last30Days 等 skill 必须确认目标节点有装
# - human-review 类型需要人工发送确认指令
```

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## 🦀 Ralph Engine 脚本（Python）

> 路径：`~/.openclaw/scripts/ralph_engine.py`
> 运行环境：MacMini（协调层）
> 依赖：OpenClaw sessions_spawn（通过 API 或 CLI）

```python
#!/usr/bin/env python3
"""
Ralph Engine - OpenClaw Native
Coordinator: MacMini
Execution: 按 story 分配到对应节点
PRD: ${WORK_DIR}/prd.json
Progress: ${WORK_DIR}/progress.txt
"""

import json, subprocess, time, sys
from datetime import datetime

WORK_DIR = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "./ralph-test"
PRD_FILE = f"{WORK_DIR}/prd.json"
PROGRESS_FILE = f"{WORK_DIR}/progress.txt"

# Skill → Node 映射
NODE_MAP = {
    "last30days": "macmini",      # skill 密集型
    "n8n": "ubuntu2",
    "image_generate": "macmini",
    "video_generate": "macmini",
    "opencode": "macmini",
    "docker": "ubuntu1",           # 系统任务
    "system": "ubuntu1",
    "default": "macmini"
}

def get_node_for_story(story):
    """根据 story 内容判断执行节点"""
    title = story.get("title", "").lower()
    for key, node in NODE_MAP.items():
        if key in title:
            return node
    return NODE_MAP["default"]

def spawn_story(story, work_dir):
    """通过 openclaw sessions CLI 派生子 agent"""
    story_id = story["id"]
    title = story["title"]
    qg = story.get("qualityGate", {})
    node = get_node_for_story(story)
    
    prompt = f"""Task: {title}
Quality Gate: {qg.get('type')} - {qg.get('description', '')}

Work dir: {work_dir}
Output file: {qg.get('path', f'{work_dir}/story_{story_id}_out.txt')}

Steps:
1. Execute the task
2. Run quality gate check
3. Report PASS or FAIL with details
4. Create marker file if pass: touch {work_dir}/story_{story_id}_done
"""

    # 调用 openclaw acp sessions 或者通过 CLI
    cmd = [
        "openclaw", "acp", "sessions",
        "--session", f"ralph-{story_id}",
        "--require-existing"
    ]
    # 实际通过 sessions_spawn tool 调用，此处仅作架构说明
    return True  # placeholder

def main():
    prd = json.load(open(PRD_FILE))
    pending = [s for s in prd["userStories"] if not s.get("passes")]
    
    for story in pending:
        spawn_story(story, WORK_DIR)
        # 更新 prd.json + progress.txt
    
    print("Ralph complete")

if __name__ == "__main__":
    main()
```

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## ⏰ 自主循环触发设计

### 方式一：Cron 触发（定时拉起 Ralph Engine）

```bash
# MacMini crontab
0 2 * * * openclaw agent --task "检查 ~/ralph-queue/ 目录，有 prd.json 则启动 Ralph Engine" --agent xingshu
```

### 方式二：目录监听（文件触发）

```bash
# inotifywait 或 launchd WatchPath
# 检测到 ~/ralph-queue/*.json → 自动启动 Ralph Engine
```

### 方式三：用户指令触发（最简单）

```
比利哥：开始执行 ralph prd.json
星枢 → 派生子 agent → 启动 Engine
```

---

## 📁 标准目录结构

```
~/ralph/
├── queue/              # 待执行的 prd.json 放这里
├── active/             # 正在执行的项目
├── archive/            # 完成的项目归档
│   └── YYYY-MM-DD-projectName/
│       ├── prd.json
│       ├── progress.txt
│       └── [outputs...]
└── ralph_engine.py    # 执行引擎
```


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## ✅ 实测验证记录（2026-04-11）

### 测试：Ubuntu1 系统巡检
- **结果**：3/3 stories ✅ 完成
- **落地文件**：`sysinfo.txt`(1116B), `docker_status.txt`(835B), `audit_report.md`(2347B), `prd.json`(345B ✅ passes:true), `progress.txt`(188B ✅ 3条追加)
- **耗时**：1分43秒

### 关键验证点
| 验证项 | 结果 |
|--------|------|
| prd.json passes:true 更新 | ✅ 成功 |
| progress.txt 追加日志 | ✅ 成功 |
| 跨节点 sessions_spawn | ✅ Ubuntu1 正常 |
| skill 路径（Last30Days） | ⚠️ Ubuntu1 无 skill，改用模拟 |
| 文件落地 | ✅ 实际验证 |

### 架构修正（对比原设计）
1. **Python Ralph Engine 无法直接调用 sessions API** → 改用 "Ralph Engine as sub-agent task"
2. **skill 全在 MacMini** → 任务智能路由：系统任务→Ubuntu1/内容生产→MacMini
3. **Gateway REST API 限制** → sessions_spawn 是运行时工具，非 API

### 最终架构（已验证）
```
用户/星枢主会话
  └── sessions_spawn → Ralph Engine sub-agent
        ├── 读取 prd.json
        ├── exec 执行 story（node 本地）
        ├── quality gate 检查
        ├── 更新 prd.json + progress.txt
        └── 循环 → 完成后通知
```