Metodologia od PRD przez plan do listy zadan

Masz zadanie w Jira, ktore mowi “Dodaj powiadomienia uzytkownika”. Twoj PM chce to na piatek. Otwierasz Cursor, Claude Code lub Codex, wklejasz opis zadania i naciskasz enter. AI generuje 400 linii kodu, ktory wyglada wiarygodnie, ale pomija polowe wymagan, wymysla schemat tabeli powiadomien kolidujacy z twoja istniejaca baza danych i calkowicie ignoruje konwencje API twojego zespolu.

Problem nie lezy w AI. Problem polega na tym, ze pominales faze planowania i poprosiles system probabilistyczny o podejmowanie decyzji architektonicznych, do ktorych nie jest uprawniony.

Czego sie nauczysz

Powtarzalny trzyfazowy przeplyw pracy (PRD, Plan, Lista zadan), ktory dziala w Cursor, Claude Code i Codex
Gotowe do skopiowania prompty na kazda faze, ktorych mozesz uzyc przy nastepnej funkcjonalnosci
Strategia utrzymywania AI skupionego na implementacji, podczas gdy ty odpowiadasz za architekture
Techniki zapisywania planu jako artefaktu wielokrotnego uzytku, ktory przetrwa resety kontekstu

Trzy fazy

Metodologia od PRD przez plan do listy zadan oddziela myslenie od dzialania. Inwestujesz 15-20 minut w ustrukturyzowane planowanie, aby zaoszczedzic godziny debugowania i przerobek.

Faza 1: Wchlonienie PRD

Kazda funkcjonalnosc zaczyna sie od wymagania. Moze to byc formalny dokument wymagan produktu (PRD), historia uzytkownika, wiadomosc na Slack od twojego PM lub zgloszenie bledu. Bez wzgledu na forme, musisz wprowadzic to do narzedzia AI jako fundamentalny kontekst.

Kluczowa zasada: AI czyta wymaganie, ale ty walidujesz jego zrozumienie, zanim napisze chocby jedna linie kodu.

Umiesc PRD w repozytorium (np. docs/notifications-prd.md). Otworz tryb Agent i odwolaj sie do niego bezposrednio:

Read @docs/notifications-prd.md and summarize the key requirements.
List any ambiguities or missing details I should clarify before we plan.
Do not write any code yet.

Agent Cursor przeczyta plik, porówna go z twoja baza kodu za pomoca wyszukiwania semantycznego i zasygnalizuje pytania, o ktorych mozesz nie pomyslec. Uzyj @codebase, zeby pozwolic mu przeskanowac istniejace wzorce.

Trzymaj PRD w repozytorium lub przekieruj go bezposrednio. Uzyj Plan Mode (Shift+Tab do przelaczania), zeby zapobiec jakimkolwiek modyfikacjom plikow:

Read docs/notifications-prd.md. Summarize the requirements and
identify anything ambiguous or underspecified. Cross-reference
against the existing codebase to find related code.
Do not make any changes yet.

Claude Code przeszuka baze kodu, przeczyta odpowiednie pliki i zlozy raport. Plan Mode zapewnia, ze nic nie zostanie zmodyfikowane podczas tej fazy eksploracji.

Odwolaj sie do PRD w swoim prompcie. Codex moze pracowac z poziomu aplikacji, CLI, IDE lub chmury:

Read docs/notifications-prd.md and summarize the requirements.
Identify any ambiguities and list what existing code is related.
Do not make any code changes.

W aplikacji Codex mozesz rowniez dolaczyc obrazy makiet lub zrzuty ekranow obok PRD jako dodatkowy kontekst. Codex przeanalizuje zarowno tekst, jak i materialy wizualne, zanim zaproponuje plan.

Read the requirements in @docs/[feature]-prd.md. Before we start planning:

1. Summarize the core requirements in your own words
2. List any ambiguities or gaps in the requirements
3. Identify existing code, patterns, and database tables that are relevant
4. Flag any potential conflicts with the current architecture

Do not write any implementation code. We are in the planning phase.

Faza 2: Wspolne planowanie

Po zrozumieniu wymagan wspolnie tworzycie plan implementacji. To miejsce, gdzie twoja wiedza architektoniczna ma najwieksze znaczenie. AI proponuje, ty oceniasz i razem udoskonalacie, az plan bedzie solidny.

Pozostan w trybie Agent. Popros o ustrukturyzowany plan i iteruj nad nim:

Based on the PRD and your analysis of the codebase, create a
high-level implementation plan covering:

1. Database schema changes (migrations)
2. Backend API endpoints (following our existing patterns in src/api/)
3. Frontend components (following our component patterns)
4. Integration points with existing notification systems

Do not write code. Output the plan as a markdown document.

Przejrzyj plan dokladnie. Kwestionuj decyzje architektoniczne:

The plan proposes a new notifications table, but we already have
an events table that could be extended. What are the trade-offs
of each approach? Which aligns better with our existing patterns?

Kontynuuj w Plan Mode. Popros Claude o stworzenie planu i nacisnij Ctrl+G, zeby edytowac plan bezposrednio w edytorze tekstu:

Create a detailed implementation plan for the notifications feature.
Cover database changes, API endpoints, frontend components, and
integration points. Follow the patterns you found in the codebase.

Output as a structured markdown plan I can review.

Uzyj techniki wywiadu dla zlozonych funkcjonalnosci:

Before writing the plan, interview me about the requirements.
Ask about edge cases, performance requirements, and constraints
I might not have mentioned. Use the AskUserQuestion tool.

Codex doskonale radzi sobie z planowaniem na roznych powierzchniach. Uzyj aplikacji do zlozonego planowania, poniewaz oferuje najlepsze doswiadczenie przegladania:

Create an implementation plan for the notifications feature based
on the PRD. Analyze the existing codebase for patterns to follow.
Cover: database, API, frontend, and integration points.

Output the plan as docs/notifications-plan.md so the team can review.

Dzieki integracji Codex z GitHub mozesz poprosic go o utworzenie wersji roboczej PR zawierajacej tylko dokument planu do przegladania przez zespol, zanim rozpocznie sie jakakolwiek implementacja.

Create an implementation plan for this feature. Follow these constraints:

1. Reuse existing patterns from the codebase (show me which files you're using as references)
2. Minimize new dependencies -- prefer what's already in package.json
3. Break the work into layers: database, backend, frontend
4. For each layer, describe WHAT changes and WHY
5. Call out any decisions where there are meaningful trade-offs

Save the plan to docs/[feature]-plan.md. Do not implement anything yet.

Faza 3: Wygeneruj liste zadan

Plan staje sie lista kontrolna. Kazdy element powinien byc na tyle maly, aby mozna go bylo zaimplementowac i zweryfikowac w pojedynczej interakcji z AI. To wlasnie sprawia, ze metodologia jest niezawodna: zamiast prosic AI o zbudowanie calej funkcjonalnosci, dajesz mu jedno skupione zadanie na raz.

Convert the implementation plan into a detailed, ordered todo list.
Each task should:
- Be implementable in a single focused session
- Have clear acceptance criteria
- Include the specific files to modify
- Be ordered so each task builds on the previous one

Save this as docs/notifications-todo.md

Cursor natywnie sledzi elementy listy zadan. Mozesz odwolywac sie do pliku listy zadan przez cala implementacje za pomoca @docs/notifications-todo.md i prosic Cursor o oznaczanie elementow jako ukonczone w miare postepu.

Wyjdz z Plan Mode (Shift+Tab), aby pozwolic Claude utworzyc plik:

Convert our plan into an actionable todo list. Requirements:
- Each task is a single, verifiable unit of work
- Tasks include the files that need modification
- Tasks are ordered by dependency (database first, then API, then UI)
- Include test tasks after each implementation task

Save to docs/notifications-todo.md

Narzedzie TodoWrite w Claude Code moze zarzadzac tymi elementami miedzy sesjami. Uzyj --continue, zeby wrocic do miejsca, w ktorym skonczyles.

Convert the plan into an ordered todo checklist in
docs/notifications-todo.md. Each item should be:
- A single implementable task
- Include files to create or modify
- Include verification steps (tests to run, behavior to check)
- Ordered by dependency

Format as markdown checkboxes so I can track progress.

Codex moze nastepnie systematycznie pracowac przez liste. W aplikacji kazdy element listy zadan moze stac sie wlasnym watkiem, utrzymujac kontekst skupiony i czysty.

Read @docs/[feature]-todo.md. Implement the next unchecked task.

After implementing:
1. Run the relevant tests
2. Mark the task as complete in the todo file
3. Show me what you changed and why

Stop after completing this single task so I can review before continuing.

Petla wykonawcza

Z lista zadan w reku implementacja staje sie przewidywalna petla:

Wybierz nastepne nieodznaczone zadanie z listy
Daj AI zadanie z planem jako kontekstem referencyjnym
Pozwol AI je zaimplementowac
Zweryfikuj (uruchom testy, przejrzyj diff)
Commituj zmiane
Powtorz

Kazda iteracja jest mala, mozliwa do przegladniecia i odwracalna. Jesli AI zejdzie z kursu przy zadaniu 7, tracisz tylko prace z tego jednego zadania, a nie calej funkcjonalnosci.

Kiedy to nie dziala

PRD jest zbyt ogolnikowy. Jesli wymaganie brzmi “ulepsz powiadomienia”, zadna metodologia cie nie uratuje. Poproś PM o doprecyzowanie lub sam napisz bardziej szczegolowe PRD. AI moze pomoc: popros go o wygenerowanie szablonu PRD i wypelnienie tego, co wiesz.

Plan jest zbyt ambitny. Jesli twoj plan ma 40+ elementow listy zadan, funkcjonalnosc jest za duza na jeden cykl. Podziel ja na kamienie milowe, z ktorych kazdy dostarcza widoczna dla uzytkownika wartosc. Dostarcz kamien milowy 1, zanim zaczniesz planowac kamien milowy 2.

AI odchodzi od planu. Ograniczenia okna kontekstowego oznaczaja, ze AI moze “zapomniala” o wczesniejszym planowaniu w dlugich sesjach. Odwoluj sie jawnie do pliku planu w kazdym prompcie (@docs/notifications-plan.md). W Claude Code uzyj /clear miedzy zadaniami i ponownie odwolaj sie do planu. W Codex uzywaj oddzielnych watkow na kazde zadanie.

Pomijasz faze planowania “tylko tym razem”. Kazdy programista, ktory probowal przeskoczyc prosto do implementacji, nauczyl sie tej samej lekcji: czas, ktory oszczedzasz pomijajac plan, spedzasz potrojnie na debugowaniu. 15-minutowa inwestycja w planowanie zwraca sie przy kazdej funkcjonalnosci wiekszej niz zmiana w jednym pliku.

Co dalej

Programowanie sterowane testami Dodaj TDD do przepływu PRD-Plan-Todo dla wbudowanej weryfikacji na kazdym kroku.

Czlowiek w petli Dowiedz sie, kiedy interweniowac podczas wykonywania, a kiedy pozwolic AI dzialac.

Okna kontekstowe Zrozum, jak limity tokenow wplywaja na dlugie sesje planowania i implementacji.