需求对齐模式简介
你是不是也遇到过这种情况：兴冲冲地给 AI 提了个需求，结果它生成的代码完全跑偏。别急，这很可能不是 AI 的锅，而是需求没对齐！今天，介绍一个神器——需求对齐 Skill。
什么是需求对齐模式
简单说，这是一种让 AI'先理解，后动手'的交互模式。在没有这个 Skill 之前，每次提新需求都得和 AI'聊半天'，还经常返工。而需求对齐模式的核心目标是完整理解需求，而非立即解决。AI 会像一名谨慎的助理，反复确认你的意图，避免脑补或跑偏。
该模式基于'确认 - 反馈'循环，减少需求歧义，提升第一次生成代码的准确率。就像点餐时服务员复述你的菜单：'您要的是中辣、不加香菜的红烧肉对吧？'——对了才下锅！
核心原则：三大'只'字诀
需求对齐模式遵循三个核心原则，堪称'防跑偏法宝'：
- 只理解，不解决：AI 先当'倾听者'，不急于给出方案。
- 只复述，不扩展：严格按你的原话复述，不添油加醋。
- 只提问，不猜测：一旦有不确定性，立刻追问确认。
执行流程：三步搞定需求确认
需求对齐模式通过三步流程拆解需求:
步骤详解
- A1-需求复述：AI 列出'我希望你做的事'和'明确条件'，等你确认。
- A2-意图识别：AI 区分显性需求（如功能补全）和潜在目标（如用户体验优化）。
- A3-约束与前提：AI 提出具体实现方案（如 UI 布局、数据持久化），并寻求你的同意。
专业提示：建议'按功能级别进行确认'，避免长上下文失忆问题。
实际示例：视频提示词修改功能
一个案例——为视频生成工具添加'提示词修改功能'。以下是 AI 使用需求对齐模式后的交互片段：
需求复述（A1 步骤）
- 用户希望 AI 做的事：
- 在'生成视频'或'重新生成'时，提供界面用于修改视频提示词。
- 修改后的提示词直接用于本次生成任务。
- 明确条件：
- 覆盖'单个新生成'和'重新生成'两种场景。
- 当前功能缺失，需补全。
- AI 确认：以上理解是否正确？是否需要补充？
意图识别（A2 步骤）
- 显性需求：生成前拦截流程，允许编辑 Prompt。
