AI写PRD总翻车？不是AI不可，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”的时势正在落伍。本文入解析SPEC文档如何取代传统PRD成都塑料挤出设备，收尾个上昼干完五天活的率飞跃。

、你有莫得发现，AI写PRD老是差点原理

许多家具司理近都在作念同件事：试着让AI帮我方写需求文档。

效果频频是——写出来的东西看着有模有样，真拿到缔造眼前问，到处都是坑。限制不清、逻辑断层、稀奇景象全靠脑补，后还得我方返工重写，反而费时候。

于是许多东说念主得出论断：AI写需求还不可，只可个初稿，终如故得靠东说念主。

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，去喂给需要精准教导的AI。这就像拿着软盘往USB接口里插——不是存储介质自身不好，是接口不合。

今天这篇著作想讲表示件事：AI时期，家具司理的需求输出式正在发生场底层范式滚动。不是”用AI帮我写PRD”，而是PRD这个形态自身，仍是启动落伍了。

二、三种需求分娩式的本色各别

在张开之前，咱们先把咫尺主流的三种需求分娩式放在起对比，你会坐窝看出辞别在那边。

种：传统PRD功课

这是昔日十几年的尺度法。家具司理梳理业务需求，输出份漂漂亮亮的PRD——包含布景、办法、用户故事、列表、交互原型、稀奇进程等等。然后丢给缔造，缔造看完文档，剖析需求，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，是以文档里不错有许多”解析”的空间。缔造看到个面貌，会自动脑补限制情况、稀奇责罚、技艺收尾的可能。家具司理写文档时也默许对有行业劝诫、有业务剖析，许多细节无谓写得太死。

平允是纯真，东说念主和东说念主之间不错通过交流补全信息。坏处是率低，份像样的PRD动辄写两天，中间还要反复评审、对皆、改稿。

二种：Vibe Coding（径直丢需求给AI）

AI火了之后出现的新玩法，典型的即是Andrej Karpathy在2025岁首建议的”Vibe Coding”——你用当然话语跟AI说”我想作念个小要领”，然后AI径直给你生成代码，你边看边改，直到陶然已矣。

放到家具侧即是：径直把业务需求丢给AI，让它连需求带代码起出。

听起来很好意思，但实践用起来问题很大。莫得限制束缚的AI就像匹脱缰的野马，它如实能给你输出东西，但输出的是不是你想要的，全靠运说念。需求越复杂，跑偏的概率越。后你花在改换进取的时候，可能比我方写还多。

Vibe Coding适小demo、个东说念主样式，但放到持重的业务产研进程里，它的可控太差了。

三种：Spec Coding（SPEC文档驱动）

这是咫尺工业界正在快速普及的三种式，亦然我我方实践下来率普及夸张的种。

简便说即是：家具司理不再写PRD，而是写份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生成代码信得过需要的东西——中枢逻辑、业务进程、限制条目、验收尺度。原型不再内嵌在文档里，而是用HTML式外挂干系。

缔造拿到SPEC，评估没问题后成都塑料挤出设备，径直把这份文档丢给AI，就能生成可落地的代码。中间不需要再作念次”东说念主类话语到AI教导”的翻译。

你可能仍是看出来了：这三种式的根柢辞别，不是用具进程，而是”需求的输出对象”变了。

三、信得过的变化：接口仍是从东说念主变成了AI

这是我认为要道的个判断——许多东说念主还没意志到，需求文档的”浪费端”仍是偷偷换东说念主了。

昔日写PRD，你濒临的下贱是缔造工程师。东说念主有假想力、有行业劝诫、有转折文剖析智商，是以文档写得朦拢点不紧要，灵通会聊两句就对皆了。

当今不样了。越来越多的缔造仍是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，需求的终实行者，正在从东说念主变成AI。

既然实行者变了，那给实行者的”输入时势”是不是也该变？

这即是为什么之前用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——如故按照”给东说念主看”的尺度写需求，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。这自身即是矛盾的。

3.1 东说念主需要剖析，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，你写什么它就实行什么，没写的它不会我方加。你给它份写得”诗情画意”的PRD，它只可给你输出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”这样简便。当需求的接口从东说念主变成AI，通盘这个词产研合作链条的每个节点都要随着诊治。需求怎样写、原型怎样出、评审怎样开、测试怎样测——每环都要再行蓄意。

只改个节点，果固然有限。但淌若从通盘这个词链条起发力，带来的即是数目的率普及。（对于AI时期的产研全链路合作式，我会单再写篇著作良好拆解，这里先按下不表。）

四、SPEC和结构化PRD，到底有什么本色区别

确定有东说念主会问：SPEC不即是写得结构化的PRD吗？把限制写照切点、时势规整点，换个名字汉典？

还真不是。这两者的底层逻辑不同。

4.1 PRD依赖东说念主的”假想力补全”

PRD的默许假定是：读者是有劝诫的业东说念主士。是以文档里只需要写”作念什么”，至于”哪些情况不作念””稀奇怎样责罚””限制在那边”，缔造会凭据学问我方补。

份PRD写出来，淌若缔造看完莫得任何疑问，要么是需求太简便，要么是缔造根柢没看懂。浅薄情况下，PRD评审会的主要内容，即是缔造个个问限制、问稀奇、问特别场景——这些都是PRD里没写照切、需要靠东说念主来补的部分。

这不是家具司理写得不崇拜，而是PRD这个形态自身的蓄意即是这样的。它是份”合作文档”，不是份”实行说明书”。

4.2 SPEC要求”限制锁死，不留脑补空间”

SPEC的默许假定是：读者是AI，它不会我方脑补。是以通盘的限制、通盘的稀奇、通盘的束缚条目，都须写死在文档里。什么情况该作念什么、什么情况不该作念、输入输出分袂是什么、无理码怎样界说——沿途要明确。

份格的SPEC成都塑料挤出设备，应该是”读完之后莫得任何疑问”的。淌若AI读完还有歧义，那即是SPEC写得不格。

这也带来了个反直观的效果：SPEC看起来比PRD”简便”，因为它去掉了多半面貌的内容、布景铺垫、交互页面说明；但实践上它的信息密度，因为每句话都是AI实行需要的硬信息。

4.3 原型的存在式也变了

传统PRD里，原型是文档的部分，嵌在各个点傍边，用来赞助东说念左右解交互。

SPEC模式下，原型不再内嵌，塑料挤出机设备而是以HTML的形势立存在，和SPEC文档作念干系。因为AI不需要看图片式的原型来剖析交互，它径直读HTML结构就能页面逻辑。

说穿了，PRD是给东说念主看的”家具说明书”，SPEC是给AI读的”实行契约”。

前者追求的是”让东说念左右解”，是以会加许多讲明、铺垫、暗意；后者追求的是”让机器精如实行”，是以只保留逻辑、进程、限制，饱胀的内容沿途掉。

五、简便聊聊SPEC的发源

许多东说念主以为SPEC是近才冒出来的新看法，其实它的念念想根源很。

早在上世纪80年代，”契约式蓄意”（Design by Contract）的念念想就仍是建议了——软件的每个模块都应该有明确的前置条目、后置条目和不变量，就像法律相通，双按契约实行。

到了2004年前后，这套念念想和测试驱动缔造（TDD）结，慢慢造成了”规格先行”的缔造理念：先精准面貌系统的外部活动，再凭据面貌来收尾和考据。

但信得过让Spec Coding火起来的，是2025年AI编程用具的爆发。

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、腾讯云智服等简直通盘大厂，简直同期遭受了同个问题：径直让AI写代码率太低，返工率太。

然后大殊途同归地找到了同个解法：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年底出了Spec Kit用具，Thoughtworks也在当年的技艺雷达里把Spec-Driven Development列为柔顺的实践向。

到今天，Spec Coding仍是从少数东说念主的探索，变成了AI时期的尺度缔造使命流之。

六、我用SPEC的简直体验：个上昼干了五天的活

说回我我方的实践。

6.1 率普及有多夸张

前段时候我蚁合试了次全SPEC模式功课，效果把我我方都惊到了：个上昼，并行责罚了5个需求。

这5个需求是什么别？放在以前，每个需求从梳理到输出好意思满PRD+原型，我至少要花整天。缔造量换算下来，每个简略是32个缔造工时的别。

放到以前，这5个需求我得整整干周。

6.2 我是怎样作念到的

那天怎样干的？提及来也简便。

因为我之前仍是搭建好了场所域的知识库，接到需求后，我心里先有个案雏形，然后径直开5个对话窗口，同期跟5个AI会话。每个窗口输出布景、证明案、让AI生成SPEC文档和HTML原型，我只负责判断向对不合、效果符不符预期。

耗时候的”写文档+画原型”这两步，通盘这个词被我掉了。

固然资本也不低——上昼了50多好意思金，用的是国际的大模子。但算下东说念主力资本，这个进入产出比简直是赚翻了。

6.3 省下来的时候用来干什么

蹙迫的是，当你不再被文档和原型的膂力活困住，你会发现你有多半的时候和元气心灵，去念念考信得过蹙迫的问题：这个需求到底要不要作念？有莫得的解法？业务价值到底有多大？

七、AI正在把家具司理逼回”本色位置”

这亦然我想聊的后个话题：AI时期，家具司理的价值到底在那边？

7.1 抒发层的智商正在被AI经受

昔日很长段时候，许多家具司理的中枢竞争力是”文档写得漂亮””原型画得方法””进程梳理得表示”。这些都是”抒发层”的智商——把需求表示地抒发出来，传递给缔造。

但当今，这些智商AI简直都能作念，并且作念得比东说念主快、比东说念主方法。

那家具司答理不会被替代？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。但信得过的家具司理，价值反而会被放大。

因为AI接走的是”抒发层”的使命，而家具司理信得过的中枢价值，在”判断层”。

7.2 家具司理信得过的中枢价值在”判断层”

什么是判断层？

——这个需求的本色是什么？用户信得过的痛点在那边？

——哪些场景值得作念，哪些看起来吵杂但莫得价值？

——案的限制在那边？什么该作念，什么坚定不作念？

——怎样快速考据假定，怎样小资本试杂乱地？

这些事情，AI替不了你。

就像Vibe Coding为什么作念不了持重样式？因为你只说”我想作念个小要领”，AI永恒不知说念你想要的到底是什么。但有了SPEC的束缚，切就都在你的预见中进。

SPEC是AI的实行契约，但制定契约的东说念主，如故你。

7.3 AI时期家具司理的两个中枢特色

是以AI时期的家具司理，中枢特色会变成两个：

个是酷好。对新用具、新法的经受进程，决定了你能把AI用到什么进程。别东说念主还在手写PRD的时候，你仍是在用SPEC并行责罚5个需求了，这即是数目的差距。

二个是业。对业务场景的度剖析，决定了你判断的质地。AI能帮你实行，但判断什么值得作念、什么是对的需求，只可靠你对业务的剖析。

抒发智商不再是中枢壁垒，判断力才是。

八、写在后

固然，SPEC模式也不是开箱即用的银弹。

要信得过弘扬它的威力，你还需要配套些基础设施。比如属于我方的域知识库——有了知识库，AI生成的SPEC才不会脱离业求实践。还有有关的Skill手段成立、MCP长入等等，这些都是让AI准确剖析转折文的要道。

对于怎样梳理和构建我方的域知识库，我背面会单写篇著作共享，这里先留个坑。

还有前边提到的AI时期产研全链路合作式——需求怎样流转、评审怎样作念、测试怎样衔尾、上线怎样考据——通盘这个词链条都要围绕”AI是实行者”这个新接口再行蓄意，这个话题也很大，背面再张开聊。

回到今天的主题。

许多东说念主盘考AI对家具司理的影响，总心爱走两个端：要么说”家具司理要被淘汰了”，要么说”AI仅仅用具，中枢如故东说念主”。

我以为都没说到点上。

信得过发生的事情是：游戏端正变了。

以前的端正是，谁能把需求抒发得表示、方法、漂亮，谁即是好家具司理。

新的端正是，谁能快地找到信得过有价值的需求、准地判断向、地诊治AI把事情落地，谁才是好家具司理。

古法写需求莫得果然”死”，但它正在快速变成种低的老式。就像汽车出现之后，马车也莫得坐窝灭绝，但你知说念，畴昔仍是不属于它了。

接口仍是变了。

越早相宜新接口的东说念主，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，拦阻转载。

题图来自Unsplash，基于CC0公约。

该文不雅点仅代表作家本东说念主，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作事。Q Q：183445502相关词条:离心玻璃棉     塑料挤出机     钢绞线厂家    铝皮保温    pvc管道管件胶

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