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2026-06-15
2026-06-19 0
很多人让 AI 参与项目时,最早失控的地方,其实不是写代码,而是需求分析。
因为需求阶段的信息本来就模糊,如果这一步没有收住,后面的 PRD、架构、接口和页面都会跟着发散。
我前面做记账 App 时,越来越明确一件事:
需求分析特别适合沉淀成 Skill。
因为这里面的高频动作其实很稳定,只是很多人没有把它们写成固定流程。

一个很常见的场景是,用户只给一句话:
“帮我做一个个人记账 App。”
如果没有额外约束,AI 很容易马上开始输出:
看起来很快,但这时候真正重要的问题还没回答:
需求分析阶段最怕的不是慢,而是还没把问题定义清楚,就先把实现铺开。
我现在在需求分析阶段,几乎都会先让 AI 回答下面几件事:
你会发现,这些问题本身并不复杂。
真正有价值的是:它们会逼着 AI 把需求从“想法”收成“边界”。
比如同样是记账 App,光说“支持语音”很大,但一旦继续追问:
需求就会立刻具体很多。
因为它们是会反复出现的。
你不只是做这个记账 App 时会用到,之后做别的小项目、新模块、重构老功能,也一样需要先回答这些问题。
而且只要这一步做得稳,后面的很多工作都会更顺:
从这个角度看,需求分析 Skill 的价值,不是“帮你多产一份文档”,而是帮你减少后续返工。
如果让我总结,一个可用的需求分析 Skill 至少要写清四件事。
第一件,是输入模板。
也就是要求使用者至少提供:
第二件,是输出结构。
不能只让 AI 自由发挥,而是要求它按固定结构输出,例如:
第三件,是明确禁止它一上来直接写代码。
这点非常关键。因为很多跑偏,都是从“需求还没清楚,代码先出来了”开始的。
第四件,是要求它主动收边界。
比如提醒它优先回答:
我觉得它不只适合新项目。
它很适合这几类场景:
尤其是“需求很多,但还没收敛”的时候,这类 Skill 的价值会特别明显。
最大的变化不是“AI 变聪明了”。
而是它更不容易跳步骤了。
以前你可能每次都要临时补一句:
写成 Skill 以后,这些就不再依赖你每次临场记得提醒。
它会变成一种稳定工作方式。
我怎么把需求分析流程整理成一个可复用 Skill?
核心不是把需求阶段写得更重,而是把那些真正决定后面会不会返工的问题固定下来。
需求分析 Skill 最重要的作用,不是替你做产品经理,而是防止 AI 在问题还没说清楚的时候,就急着开始给答案。
先把边界收住,再让后面的方案、代码和测试跟上,整个项目会稳很多。 个可复用 Skill?
核心不是把需求阶段写得更重,而是把那些真正决定后面会不会返工的问题固定下来。
需求分析 Skill 最重要的作用,不是替你做产品经理,而是防止 AI 在问题还没说清楚的时候,就急着开始给答案。
先把边界收住,再让后面的方案、代码和测试跟上,整个项目会稳很多。