第 13 章 怎么提需求：从模糊的想法到 AI 一次做对

同一个 AI，有人指挥它像开挂，有人指挥它像抽奖。差别几乎全在需求怎么提。

先看对比。差的版本："给管理后台加个搜索。"好的版本："在管理后台的凭证列表页顶部加一个搜索框：按凭证编号精确匹配、按用户邮箱模糊匹配；输入时即时过滤，无结果时显示'未找到，请检查拼写'；样式跟现有筛选器保持一致；不要动后端接口。"前者 AI 要靠猜，猜错一次你返工一次；后者它一次就能做对。

好需求有个万能骨架，四块：背景（我在做什么、相关代码在哪）、目标（做成什么样、怎么算成功）、约束（不能动什么、必须用什么、红线在哪）、例子（给一组"输入 → 期望输出"，一个好例子顶三段描述）。不必每次都写全，但卡壳时按这四块补齐，几乎总能解开。

再给两个立刻能用的招。第一，大活拆小：别说"把整个网站重构了"，说"第一步，先把登录页拆出来，做完我看一眼再继续"——一次一个可验证的小步，AI 和人一样，步子太大容易扯着。第二，先要计划，再要代码："先告诉我你打算怎么做，列出要改哪些文件，先别动手。"看过计划再放行，能免掉一半返工——计划里就能看出它有没有误解你。

关键领悟

提需求的本质，是把你脑子里的画面传进 AI 脑子里。画面越清晰，成品越像。

试一试

把你最近一次让 AI 返工两次以上的需求找出来，用"背景/目标/约束/例子"重写一遍，对比一下差距。