AI 写代码需求对齐模式详解
在 AI 辅助编程中，需求理解偏差常导致代码返工。本文介绍一种名为'需求对齐 Skill'的交互模式，旨在让 AI'先理解，后动手'，减少歧义。
核心原则
该模式遵循三个核心原则：
- 只理解，不解决：AI 先充当倾听者，不急于给出方案。
- 只复述，不扩展：严格按用户原话复述，不添油加醋。
- 只提问，不猜测：一旦有不确定性，立即追问确认。
执行流程
通过三步流程拆解需求：
步骤一：需求复述 (A1)
AI 列出'希望做的事'和'明确条件'，等待用户确认。例如：'覆盖单个新生成和重新生成两种场景'。
步骤二：意图识别 (A2)
AI 区分显性需求（如功能补全）和潜在目标（如用户体验优化），并排除非目标范围。
步骤三：约束与前提 (A3)
AI 提出具体实现方案（如 UI 布局、数据持久化），寻求用户同意后再开始编码。
实战示例
以视频生成工具添加'提示词修改功能'为例：
- 需求复述：在生成或重新生成时提供界面修改提示词，修改后直接用于本次任务。
- 意图识别：显性需求为生成前拦截编辑 Prompt；潜在目标是精细控制结果；非目标为批量修改。
- 约束与前提：建议在现有裁剪弹窗增加编辑框，避免多次弹窗；修改后的提示词自动保存。
通过上述三步确认，模糊需求可转化为可执行方案，显著降低返工率。
应用指南
- 加载模式：在支持该模式的 AI 平台中启用'需求对齐 Skill'。
- 触发指令：描述需求后，附加'进入需求对齐模式'。
- 逐步确认：跟随 A1-A3 步骤回答确认问题。
- 拆分需求：按功能模块拆分需求，避免一次性提交大型需求。
该模式不仅是技术工具，更是一种沟通哲学，有助于加速整体开发效率。
