17｜需求与设计：在框架中演练，从模糊想法到清晰的spec.md
Tony Bai
你好，我是 Tony Bai。
在上一讲，我们完成了整个实战篇最关键的奠基工作——设计并搭建了一套完整的 AI 原生开发“驾驶舱”。我们的 my-issue2md-project 目录已经拥有了标准的骨架、注入了灵魂的 constitution.md 和 CLAUDE.md，以及坚固的 settings.json 安全防线。
现在，驾驶舱已就位，引擎已预热。从这一讲开始，我们将正式启动这台机器，踏上 AI 原生开发工作流的征程。
我们的第一站，是软件工程的起点——需求与设计。在传统的开发模式中，这个阶段往往充满了不确定性。产品经理的想法常常是模糊的，开发者的理解常常是有偏差的，最终导致“做出来的东西不是想要的”。
而在 AI 原生开发范式中，我们将扮演一个新的角色——“需求编译器”。我们将学习如何通过一系列结构化的 Prompt，指挥我们的 AI 伙伴，将那个模糊的想法，一步步地“编译”和“精炼”成一份清晰、结构化、可被机器精确执行的需求规范（spec.md）。
如果你只把它视为一次文档生成，那就显得狭隘了。实际上，它更像是一次将人类创造力转化为工程蓝图的质的飞跃。
为什么我们不直接用 spec-kit？
在开始之前，我想先回答一个你可能有的疑问：既然已经有了 GitHub spec-kit 以及 openspec 这样优秀的工具，为什么我们不直接拿来用，而是要自己用 Prompt 来生成 spec.md 呢？
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AI
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1. AI原生开发中的需求与设计阶段是关键的起点，通过结构化的Prompt指挥AI伙伴，将模糊的想法编译成清晰、可被机器精确执行的需求规范（`spec.md`）。 2. 自定义Prompt可以根据项目需求定制规范格式，而不受专用工具的固定模板限制。 3. 在启动AI之前，需要关闭Plan Mode，以便进行多轮探索式对话，而不是让AI急于产出结果。 4. 利用框架红利，省去繁琐的上下文注入步骤，直接基于已加载的“宪法”和“手册”开始工作，体现了AI原生开发的高效性。 5. 通过赋予AI“产品经理”的视角，引导其关注需求而非实现，明确了“提问-澄清”的协作模式。 6. AI原生开发的目标是掌握“如何与AI协作生成高质量规范”的通用方法论，而不是学会使用某个具体的SDD工具。 7. 通过实战验证自己打造的框架是否足够强大，体验AI原生开发的力量。 8. AI在接收到指令后，会基于它对GitHub生态的理解，结合“宪法”中“简单性原则”的要求，向你提出一系列高质量的问题。 9. 这轮对话，就是将模糊想法“具象化”的过程. 10. 在规范阶段就将未来的需求纳入考虑，对于后续的“架构设计”和“代码实现”有深远的价值，帮助避免“走一步看一步”带来的架构重构成本。
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