Vibecoding 产品需求对齐框架

要解决的问题

当 AI 直接开始写代码或输出技术方案时，偏差往往已经发生：它可能用技术语言替代业务语言，也可能把“做出来”当成“做对了”。传统人机协作里，人负责提需求，AI 负责实现，交接点是一份偏向 AI 侧的设计文档，人类很难在早期识别理解偏差。

如何工作

该技能把实现前阶段拆成两重检查。阶段一：需求对齐 要求 AI 先复述需求、追问关键约束，并用业务语言确认目标、场景和验收标准。阶段二：批判性规划 再要求 AI 对方案进行自我审查，指出隐含假设、遗漏风险、依赖缺口和可能偏航点。两个 prompt 形成“理解验证”和“自我批判”的闭环，把错误暴露在尚未进入代码实现的低成本阶段。

适用边界

适合新产品想法、新功能需求或重大项目调整前的需求澄清，不适合直接替代架构设计、安全审查或合规判断。如果需求本身模糊，它只能提高讨论质量，仍需要用户提供关键业务事实；如果目标是快速演示或一次性脚本，额外流程可能显得过重。