新闻资讯

AI写PRD总翻车？不是AI不可现金万博manbext体育官网app平台，而是需求文档的接口错了。现代码生成从东说念主转向AI，PRD这种“给东说念主看”的时势正在过期。本文深切领悟SPEC文档如何取代传统PRD，完了一个上昼干完五天活的遵循飞跃。

一、你有莫得发现，AI写PRD老是差点意思

好多家具司理最近都在作念归拢件事：试着让AI帮我方写需求文档。

限定频频是——写出来的东西看着疑望其事，真拿到树立眼前一问，到处都是坑。范围不清、逻辑断层、相等景象全靠脑补，临了还得我方返工重写，反而更费时分。

于是好多东说念主得出论断：AI写需求还不可，只可打个初稿，最终照旧得靠东说念主。

但这个论断可能错了。

不是AI不可，而是咱们拿错了”接口”。咱们还在用写给东说念主看的PRD时势，去喂给需要精准辅导的AI。这就像拿着软盘往USB接口里插——不是存储介质自己不好，是接口不对。

今天这篇著作想讲了了一件事：AI时间，家具司理的需求输出方式正在发生一场底层范式出动。不是”用AI帮我写PRD”，而是PRD这个形态自己，依然启动过期了。

二、三种需求坐蓐方式的本体各异

在伸开之前，咱们先把咫尺主流的三种需求坐蓐方式放在全部对比，你会坐窝看出离别在那儿。

第一种：传统PRD功课

这是已往十几年的圭臬嘱托。家具司理梳理业务需求，输出一份漂漂亮亮的PRD——包含配景、指标、用户故事、功能列表、交互原型、相等经过等等。然后丢给树立，树立看完文档，知道需求，再翻译成代码。

这个模式的中枢特征是：文档的读者是东说念主。正因为读者是东说念主，是以文档里不错有好多”一语气”的空间。树立看到一个功能形容，会自动脑补范围情况、相等处置、时刻完了的可能性。家具司理写文档时也默许对方有行业告诫、有业务知道，好多细节毋庸写得太死。

平正是天真，东说念主和东说念主之间不错通过疏浚补全信息。坏处是遵循低，一份像样的PRD动辄写一两天，中间还要反复评审、对皆、改稿。

第二种：Vibe Coding（奏凯丢需求给AI）

AI火了之后出现的新玩法，最典型的便是Andrej Karpathy在2025年头提议的”Vibe Coding”——你用当然谈话跟AI说”我想作念一个小才略”，然后AI奏凯给你生成代码，你边看边改，直到惬意为止。

放到家具侧便是：奏凯把业务需求丢给AI，让它连需求带代码全部出。

听起来很好意思，但执行用起来问题很大。莫得范围照管的AI就像一匹脱缰的野马，它照实能给你输出东西，但输出的是不是你想要的，全靠命运。需求越复杂，跑偏的概率越高。临了你花在改造方朝上的时分，可能比我方写还多。

Vibe Coding适当小demo、个东说念主款式，但放到慎重的业务产研经过里，它的可控性太差了。

第三种：Spec Coding（SPEC文档驱动）

这是咫尺工业界正在快速普及的第三种方式，亦然我我方实践下来遵循进步最夸张的一种。

粗浅说便是：家具司理不再写PRD，而是写一份SPEC文档。这份文档不是写给东说念主看的，是写给AI读的。它只保留AI生成代码着实需要的东西——中枢逻辑、业务经过、范围要求、验收圭臬。原型不再内嵌在文档里，而是用HTML方式外挂关联。

树立拿到SPEC，评估没问题后，奏凯把这份文档丢给AI，就能生成可落地的代码。中间不需要再作念一次”东说念主类谈话到AI辅导”的翻译。

你可能依然看出来了：这三种方式的根柢离别，不是器用先进度度，而是”需求的输出对象”变了。

三、着实的变化：接口依然从东说念主变成了AI

这是我认为最要害的一个判断——好多东说念主还没强劲到，需求文档的”阔绰端”依然暗暗换东说念主了。

已往写PRD，你面临的卑劣是树立工程师。东说念主有遐想力、有行业告诫、有高低文知道才调，是以文档写得污秽少量不首要，宇宙开会聊两句就对皆了。

当今不同样了。越来越多的树立依然不再我方逐行写代码，而是把需求整理成prompt丢给AI生成。这意味着，需求的最终推行者，正在从东说念主变成AI。

既然推行者变了，那给推行者的”输入时势”是不是也该变？

这便是为什么之前用AI写PRD总不好用的根柢原因。咱们抱着旧的接口念念维不放——照旧按照”给东说念主看”的圭臬写需求，然后指望AI既能读懂东说念主的弯弯绕，又能精准生成代码。这自己便是矛盾的。

3.1 东说念主需要知道，AI需要界定

东说念主读文档，会自动补全缺失的信息；AI读文档，你写什么它就推行什么，没写的它不会我方加。你给它一份写得”诗情画意”的PRD，它只可给你输出一份看起来很好意思但到处漏风的代码。

3.2 全链路都要随着变

从全链路的视角看，这个变化的影响远不啻”换个文档时势”这样粗浅。当需求的接口从东说念主变成AI，扫数这个词产研妥洽链条的每个节点都要随着颐养。需求怎么写、原型怎么出、评审怎么开、测试怎么测——每一环都要再行野心。

只改一个节点，后果诚然有限。但要是从扫数这个词链条全部发力，带来的便是数目级的遵循进步。（对于AI时间的产研全链路妥洽方式，我会单独再写一篇著作详备拆解，这里先按下不表。）

四、SPEC和结构化PRD，到底有什么本体区别

详情有东说念主会问：SPEC未便是写得更结构化的PRD吗？把范围写了了少量、时势规整少量，换个名字良友？

还真不是。这两者的底层逻辑完满不同。

4.1 PRD依赖东说念主的”遐想力补全”

PRD的默许假定是：读者是有告诫的专科东说念主士。是以文档里只需要写”作念什么”，至于”哪些情况不作念””相等怎么处置””范围在那儿”，树立会证据学问我方补。

一份PRD写出来，要是树立看完莫得任何疑问，要么是需求太粗浅，要么是树立根柢没看懂。平时情况下，PRD评审会的主要内容，便是树立一个个问范围、问相等、问特殊场景——这些都是PRD里没写了了、需要靠东说念主来补的部分。

这不是家具司理写得不厚爱，而是PRD这个形态自己的野心便是这样的。它是一份”妥洽文档”，不是一份”推行评释书”。

4.2 SPEC要求”范围锁死，不留脑补空间”

SPEC的默许假定是：读者是AI，它不会我方脑补。是以扫数的范围、扫数的相等、扫数的照管要求，都必须写死在文档里。什么情况该作念什么、什么情况不该作念、输入输出分辩是什么、造作码怎么界说——全部要明确。

一份及格的SPEC，应该是”读完之后莫得任何疑问”的。要是AI读完还有歧义，那便是SPEC写得不对格。

这也带来了一个反直观的限定：SPEC看起来比PRD”粗浅”，因为它去掉了多量形容性的内容、配景铺垫、交互页面评释；但执行上它的信息密度更高，因为每一句话都是AI推行需要的硬信息。

4.3 原型的存在方式也变了

传统PRD里，原型是文档的一部分，嵌在各个功能点支配，用来援救东说念专揽解交互。

SPEC模式下，原型不再内嵌，而是以HTML的容貌安靖存在，和SPEC文档作念关联。因为AI不需要看图片式的原型来知道交互，它奏凯读HTML结构就能修起页面逻辑。

说穿了，PRD是给东说念主看的”家具评释书”，SPEC是给AI读的”推行契约”。

前者追求的是”让东说念专揽解”，是以会加好多讲授、铺垫、暴露；后者追求的是”让机器精准推行”，是以只保留逻辑、经过、范围，过剩的内容全部砍掉。

五、粗浅聊聊SPEC的发祥

好多东说念主以为SPEC是最近才冒出来的新见解，其实它的念念想根源很深。

早在上世纪80年代，”契约式野心”（Design by Contract）的念念想就依然提议了——软件的每个模块都应该有明确的前置要求、后置要求和不变量，就像法律合归拢样，两边按契约推行。

到了2004年前后，这套念念想和测试驱动树立（TDD）结合，缓缓变成了”规格先行”的树立理念：先精准形容系统的外部举止，再证据形容来完了和考据。

但着实让Spec Coding火起来的，是2025年AI编程器用的爆发。

2025年下半年到年底，亚马逊云科技、微软GitHub Copilot团队、谷歌DeepMind Codey团队、腾讯云智服等简直扫数大厂，简直同期遭遇了归拢个问题：奏凯让AI写代码遵循太低，返工率太高。

然后宇宙殊途同归地找到了归拢个解法：先写SPEC，再让AI按SPEC写代码。

这不是某个东说念主的发明，而是工业界在实践中共同趟出来的旅途。GitHub在2025年底推出了Spec Kit器用，Thoughtworks也在当年的时刻雷达里把Spec-Driven Development列为重心表情的实践标的。

到今天，Spec Coding依然从少数东说念主的探索，变成了AI时间的圭臬树立职责流之一。

六、我用SPEC的真实体验：一个上昼干了五天的活

说回我我方的实践。

6.1 遵循进步有多夸张

前段时分我结合试了一次全SPEC模式功课，限定把我我方都惊到了：一个上昼，并行处置了5个需求。

这5个需求是什么级别？放在以前，每个需求从梳理到输出齐备PRD+原型，我至少要花一整天。树立量换算下来，每个简略是32个树立工时的级别。

放到以前，这5个需求我得整整干一周。

6.2 我是怎么作念到的

那天怎么干的？提及来也粗浅。

因为我之前依然搭建好了方位范围的知识库，接到需求后，我心里先有个决策雏形，然后奏凯开5个对话窗口，同期跟5个AI会话。每个窗口输出配景、说明决策、让AI生成SPEC文档和HTML原型，我只负责判断标的对不对、限定符不适当预期。

最耗时分的”写文档+画原型”这两步，扫数这个词被我砍掉了。

诚然老本也不低——一上昼烧了50多好意思金，用的是海外的大模子。但算一下东说念主力老本，这个参预产出比简直是赚翻了。

6.3 省下来的时分用来干什么

更清苦的是，当你不再被文档和原型的膂力活困住，你会发现你有多量的时分和元气心灵，去念念考着实清苦的问题：这个需求到底要不要作念？有莫得更优的解法？业务价值到底有多大？

七、AI正在把家具司理逼回”本体位置”

这亦然我想聊的临了一个话题：AI时间，家具司理的价值到底在那儿？

7.1 抒发层的才调正在被AI经受

已往很长一段时分，好多家具司理的中枢竞争力是”文档写得漂亮””原型画得方法””经过梳理得了了”。这些都是”抒发层”的才调——把需求澄澈地抒发出来，传递给树立。

但当今，这些才调AI简直都能作念，况且作念得比东说念主快、比东说念主方法。

那家具司快乐不会被替代？我的判断是：只会写文档画原型的家具司理，简略率会越来越难。但着实的家具司理，价值反而会被放大。

因为AI接走的是”抒发层”的职责，而家具司理着实的中枢价值，在”判断层”。

7.2 家具司理着实的中枢价值在”判断层”

什么是判断层？

——这个需求的本体是什么？用户着实的痛点在那儿？

——哪些场景值得作念，哪些看起来淆乱但莫得价值？

——决策的范围在那儿？什么该作念，什么矍铄不作念？

——怎么快速考据假定，怎么小老本试参差地？

这些事情，AI替不了你。

就像Vibe Coding为什么作念不了慎重款式？因为你只说”我想作念一个小才略”，AI长久不知说念你想要的到底是什么。但有了SPEC的照管，一切就都在你的预感中股东。

SPEC是AI的推行契约，但制定契约的东说念主，照旧你。

7.3 AI时间家具司理的两个中枢本性

是以AI时间的家具司理，中枢本性会变成两个：

第一个是兴趣。对新器用、新方法的接纳程度，决定了你能把AI用到什么程度。别东说念主还在手写PRD的时候，你依然在用SPEC并行处置5个需求了，这便是数目级的差距。

第二个是专科。对业务场景的深度知道，决定了你判断的质料。AI能帮你推行，但判断什么值得作念、什么是对的需求，只可靠你对业务的知道。

抒发才调不再是中枢壁垒，判断力才是。

八、写在临了

诚然，SPEC模式也不是开箱即用的银弹。

要着实弘扬它的威力，你还需要配套一些基础设施。比如属于我方的范围知识库——有了知识库，AI生成的SPEC才不会脱离业求执行。还有策动的Skill手段成就、MCP联接等等，这些都是让AI准确知道高低文的要害。

对于怎么梳理和构建我方的范围知识库，我背面会单独写一篇著作共享，这里先留个坑。

还有前边提到的AI时间产研全链路妥洽方式——需求怎么流转、评审怎么作念、测试怎么衔尾、上线怎么考据——扫数这个词链条都要围绕”AI是推行者”这个新接口再行野心，这个话题也很大，背面再伸开聊。

回到今天的主题。

好多东说念主研究AI对家具司理的影响，总心爱走两个顶点：要么说”家具司理要被淘汰了”，要么说”AI仅仅器用，中枢照旧东说念主”。

我认为都没说到点上。

着实发生的事情是：游戏规矩变了。

以前的规矩是，谁能把需求抒发得更了了、更方法、更漂亮，谁便是好家具司理。

新的规矩是，谁能更快地找到着实有价值的需求、更准地判断标的、更高效地调遣AI把事情落地，谁才是好家具司理。

古法写需求莫得确实”死”，但它正在快速变成一种低效的旧方式。就像汽车出现之后，马车也莫得坐窝解除，但你知说念，将来依然不属于它了。

接口依然变了。

越早稳当新接口的东说念主，越早吃到红利。

本文由 @Hank 原创发布于东说念主东说念主都是家具司理。未经作家许可，退却转载。

题图来自Unsplash，基于CC0条约。

该文不雅点仅代表作家本东说念主现金万博manbext体育官网app平台，东说念主东说念主都是家具司理平台仅提供信息存储空间干事。