promptdriven/pdd

解決的問題

PDD（Prompt-Driven Development）解決了 AI 輔助程式設計中的「規格漂移」問題，即實際程式碼與預期設計產生偏離。它將主要的來源從實作程式碼（Python、TypeScript、Go 等）轉移至由人類撰寫的 .prompt 檔案，這些檔案定義了持久的意圖、限制、範例與測試。

工作原理

PDD 將提示詞視為來源語言，將傳統程式碼視為產生的資產。開發者在 .prompt 檔案中撰寫規格說明，然後將其「編譯」為實作語言。系統提供 CLI 與 Web 界面，以自動化開發流程，包括實作 GitHub 問題、產生架構與 UI 測試、修復提示詞。它與多種代理型 CLI（如 Claude Code、Antigravity 和 Codex）整合，並使用 LiteLLM 將請求路由至不同的 LLM 提供商。

適用對象

希望超越簡單的 AI 程式碼補全，邁向一種以高階意圖與規格說明為主要、可審查來源的系統化開發方式的軟體開發者。

主要亮點

• 提示詞原生工作流程：使用 .prompt 檔案作為來源，而非原始程式碼。
• 代理型 CLI 命令：針對實作功能請求（pdd change）、修復 bug（pdd bug → pdd fix）和拆分大型開發單元（pdd split）的專用工作流程。
• 多提供者支援：透過 LiteLLM 與多個 LLM 提供商整合，支援雲端與本機執行模式。
• 自動化品質門檻：包含提示詞 lint、合約檢查與覆蓋率矩陣等工具，以確保提示詞品質。