在软件需求工程领域，一个根本性的范式转移正在悄然发生。传统做法要求需求方或产品经理具备精妙的 prompt 编写能力，才能从大语言模型中获得有效的技术规格文档。然而，这种对 “提示词技巧” 的依赖本身构成了准入门槛 —— 非技术背景的创始人、设计师或早期创业者往往难以准确表达技术需求，导致 AI 输出的文档要么过于笼统，要么偏离实际开发场景。IdeaForge 提出了一种截然不同的思路：不再让用户绞尽脑汁编写提示词，而是让 AI 扮演主动的访谈者，通过多轮对话式提问逐步澄清需求细节，最终生成可直接用于开发的工程规格文档。
从被动响应到主动追问
传统 prompt 工程的本质是 “用户给出指令，AI 执行响应”。在这个交互模式中，AI 始终处于被动位置，其输出质量高度依赖输入的完整性。用户需要在提示词中预先涵盖产品定位、目标用户、核心功能、边界条件、技术约束等所有必要信息，任何遗漏都可能导致文档关键部分的缺失。更棘手的是，非技术用户往往无法预判哪些信息对开发团队是重要的 —— 他们可能详细描述了愿景却忽略了数据模型，或者强调了用户体验却遗漏了错误处理逻辑。
对话式访谈范式将这一关系彻底翻转。AI 不再等待完整的指令，而是像资深产品经理一样主动追问，通过层次化的提问逐步填补需求空白。这种设计借鉴了需求工程中的经典访谈方法论，但将其自动化并规模化。系统会根据用户给出的初始想法，判断哪些维度尚未明确，进而生成针对性的探询问题。例如，当用户输入 “我想做一个背单词的 App” 时，AI 可能会依次追问：目标用户是学生还是职场人士？主要使用场景是系统性学习还是碎片化复习？是否需要覆盖特定考试如 IELTS 或托福？是否需要离线功能？每一次追问都指向开发团队真正需要但用户可能忽略的决策点。
自适应提问策略的设计逻辑
实现有效的 AI 访谈并非简单地将一系列预设问题逐个抛出。关键在于提问策略的自适应性 —— 系统需要根据用户的回答动态决定下一步问什么，以及何时转向下一个主题域。这种自适应性的实现通常依赖几个核心机制。
第一是需求维度优先级排序。成熟的需求访谈不会在同一个维度上无限深入，而是确保覆盖所有必要维度后转向其他领域。系统需要内置一个需求维度框架，包含产品定位、目标用户、核心功能流程、数据模型、API 接口、UX 状态、边界条件与异常处理等关键类别。当用户对某一维度的回答足够完整时，系统自动评估其他维度的覆盖状态，选择信息缺口最大的维度进行追问。
第二是上下文感知的追问生成。简单的规则引擎可能生成机械化的提问序列，而基于大语言模型的能力，系统可以将用户的表述理解后转化为更自然、更具引导性的追问。例如，用户提到 “希望用户能上传图片识别单词”，系统不仅可以追问 “图片识别的准确率要求是多少”，还可以进一步挖掘 “识别失败时的降级处理方案” 或者 “是否需要支持批量识别”。这种追问的生成依赖于模型对产品开发全貌的理解，以及对常见疏漏模式的归纳。
第三是信息饱和度判断。当用户对某个功能点的描述已经足够支撑技术实现时，系统需要识别这一点并转向其他维度。这涉及对 “足够” 的定义 —— 通常包括：核心流程无歧义、参与者角色明确、主要场景路径清晰、边界条件已覆盖至少一种处理方案。技术上，这可能通过要求模型在内部评估当前维度的完整性分数来实现，当分数超过阈值时触发维度切换。
输出格式：从访谈记录到工程规格
对话式访谈的最终产物不是访谈记录本身，而是可直接用于开发的工程规格文档。这一转化过程同样需要系统具备结构化输出能力。
一份完整的工程规格通常包含以下核心章节：项目概述与核心价值定位，明确产品解决的问题和差异化价值；目标用户画像与使用场景，定义谁在什么情况下使用产品；核心功能流程与页面结构，描述主要用户旅程和界面组织方式；数据模型与 API 草案，定义核心实体及其关系、接口签名；UX 状态与边界条件，涵盖正常流程、异常流程、错误提示与降级策略。IdeaForge 的示例文档展示了对每个维度的详细展开，例如在数据模型章节中，不仅定义了 User、Word、UserWord、ReviewLog 等实体及其字段，还明确了字段类型、主键策略和关联关系。
这种结构化输出的价值在于其 “可直接执行” 的特性。传统的 AI 生成文档往往停留在需求描述层面，开发团队仍需自行推导数据模型和 API 设计。而访谈式生成的文档将需求直接映射到技术实现层面，输出内容对应 PRD、ERD 和技术规格的组合体。这种做法并非要取代技术架构决策，而是将常见的默认选项预先填充，减少技术团队的重复劳动。
与开发工具链的集成
孤立的规格文档价值有限，真正发挥作用的场景是将文档与开发工作流无缝衔接。IdeaForge 的设计明确指向与主流 AI 辅助编程工具的集成 —— 包括 Claude Code、Codex、Cursor、Bolt.new、Windsurf、v0.dev 与 GitHub Copilot 等。这意味着生成的规格文档不应该是一份静态 PDF，而应该是可直接被开发工具引用的结构化数据。
从工程实现角度，这种集成涉及几个层面。首先是格式标准化，文档需要以开发工具能够解析的格式输出，JSON 或 YAML 可能是比 Markdown 更合适的选择，因为后者需要额外解析而前者可以直接映射到对象结构。其次是增量更新支持，当用户基于已有规格继续补充需求时，系统应该能够保留已确认的内容，仅对新增维度进行访谈和更新。第三是版本化与历史记录，产品需求往往经历多轮迭代，访谈式系统需要能够回溯到任意历史版本并展示演进轨迹。
适用场景与局限性
对话式访谈范式并非万能解药，其适用性取决于具体情境。对于 MVP 阶段的早期产品规划、创始人向技术合伙人或开发团队传达愿景、非技术背景产品经理向设计和技术团队同步需求等场景，这种方式能够显著降低沟通成本并提升需求文档的完整性。然而，当需求已经高度明确且只需快速生成文档模板时，传统的结构化提示词可能更加高效。在已有详细竞品分析或历史需求文档的情况下，访谈式方法的边际收益也会下降。
技术实现层面也面临若干挑战。对话轮次的控制是核心难题 —— 过少则信息不足，过多则导致用户疲劳。系统需要在信息获取效率与用户体验之间找到平衡点，通常可以通过限制单次访谈的总轮数或时长来实现。另一个挑战是多轮对话中的上下文保持，特别是在跨越多个需求维度时，系统需要确保早期维度的关键信息不会丢失或被后续对话稀释。此外，对于高度技术性的需求（如性能约束、安全合规要求），非技术用户可能无法提供准确信息，此时系统需要能够识别这种局限性并给出技术建议而非继续追问。
实践建议
如果决定采用对话式访谈方式生成需求规格，以下实践要点可供参考。首次交互应该足够简洁 —— 只要求用户提供一句话产品描述，系统基于这句话启动第一轮追问，避免给用户造成填写长表单的心理负担。追问的措辞应当避免技术术语，使用用户能够理解的语言进行引导。系统应该在访谈过程中主动提供默认值或示例，当用户对某个专业问题不确定时，预设选项可以显著降低回答难度。访谈完成后，系统应该生成预览让用户确认关键决策点，而非直接输出最终文档。规格文档的生成应该与主流开发工具的输入格式对齐，减少二次转换的工作量。
从更宏观的视角看，对话式 AI 访谈代表了一种人机协作的新思路：不要求人类成为提示工程专家，而是让 AI 系统承担更多的认知劳动 —— 理解产品逻辑、识别需求缺口、引导用户思考、最后将模糊想法转化为结构化文档。这一范式的成熟可能会重新定义 AI 辅助开发的入口位置，从 “用户需要懂 AI” 转向 “AI 主动理解用户”，这或许是 AI 原生成熟度的又一个重要标志。
参考资料
- IdeaForge 官方网站：https://ideaforge.chat/