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一次关于 AI 需求交付Skills的优化升级

发布日期:2026-06-30 07:16:18 浏览次数: 1518
作者:Vibe With Agents

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AI需求交付工具v4.0.0重磅升级,针对澄清漏项和Token冗余问题,重构三层架构实现精准控制。

核心内容:
1. 重构三层架构:跨阶段规则、项目路径、阶段门控
2. 解决核心问题:需求澄清漏项与Token使用优化
3. 具体规则示例:禁止字段猜测、统一文档编号等

杨芳贤
53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

01|这次优化,来自后台的一条留言

最近收到后台朋友的留言,核心反馈很直接:

需求在澄清阶段、文档完成阶段,总会有一些缺失;而且整个过程 Token 量有点大。

这其实是很多 AI 需求分析工具都会遇到的问题。

不是模型不会写,而是它太“勤快”了:

  • 需求没完全澄清,它会尝试补全;
  • 字段没给清楚,它会根据经验猜一个;
  • 文档缺一节,它可能继续往下推进;
  • 每个阶段都把所有背景重新加载一遍,Token 自然越跑越大。

所以这次我们没有只做“提示词优化”,而是把整个项目结构做了一次重构。

v4.0.0 的核心目标只有一句话:

让 AI 在该停的时候停下来,在该读的地方精准读取,在该校验的时候被机器拦住。

02|v3.0.0 已经能跑,为什么还要做 v4.0.0?

v3.0.0 更像是一个“能把流程跑起来”的版本。

它补齐了大量工具链能力,比如:

  • ASCII 流程图转 Mermaid / Draw.io;
  • VSCode 扩展雏形;
  • 多行业示例;
  • README 和使用说明;
  • 基础的 SQL、字段、QA 检查脚本。

这些能力解决了“能不能用”的问题。

但后台朋友提到的两个问题,属于另一个层面:

  1. 需求澄清和文档完成容易漏项
    :这是阶段边界和门控的问题;
  2. Token 量偏大
    :这是上下文加载模型的问题。

如果继续在 v3.0.0 上堆更多说明,短期会好一点,但长期会越来越臃肿。

所以 v4.0.0 选择把项目拆成三层:

  • Rules
    :跨阶段都必须遵守的规则;
  • Paths
    :项目自己的知识库、技术栈、合规、命名路径;
  • Gates
    :阶段推进前的机器校验和用户签字。

这三个概念,是 v4.0.0 和 v3.0.0 最大的区别。

03|Rules:把“经验提醒”变成“跨阶段规则”

以前很多规则散落在不同 Skill 里。

比如:

  • 不要猜字段;
  • 不要自创表名和状态码;
  • SQL 方言要对齐 Oracle / PostgreSQL / MySQL;
  • 文档编号不要冲突;
  • 流程图用 ASCII;
  • 阶段未签字不能推进。

这些不是某一个阶段的小提示,而是整个交付过程都要遵守的“不变式”。

所以 v4.0.0 把它们统一迁移到了 rules/ 目录。

当前包括:

Rule
作用
stage-gate
控制 9 阶段、开发子流程、子任务三层门控
no-field-guessing
禁止根据业务词随意猜数据库字段 / API 字段
no-self-invent
禁止自创表名、状态码、业务常量
ascii-flowchart
统一流程图表达,避免 Mermaid 在终端里不可读
sql-dialect
SQL 必须标注目标数据库,禁止方言混用
doc-numbering
01-09 文档编号固定,防止文档引用错乱
context-pointer
只读项目声明的上下文,缺失就问,不允许编造
goal-boundary
明确本次做到什么程度、什么不做、如何验收

这带来的变化是:

规则不再靠“模型记得”,而是靠文件声明和脚本检查。

例如 dev-design 阶段需要字段、技术栈、SQL 和目标边界,就声明自己需要哪些规则;compliance-review 阶段不需要 SQL,就不会额外加载 SQL 规则。

这就是 v4.0.0 控制 Token 的第一步:只加载当前阶段需要的规则。

04|Paths:让项目知识跟着项目走,而不是跟着工具走

光有rules是不够的,第二个变化是 paths/,没有paths是没有办法让rules走到他应该去的位置

很多需求文档缺失,本质上不是 AI 不会写,而是它没有读到真实项目上下文。

比如:

  • 真实字段在哪里?
  • 数据字典在哪里?
  • 技术栈约束在哪里?
  • 合规条款在哪里?
  • 这个项目文档到底放在哪个目录?

v3.0.0 里也有类似配置,但 v4.0.0 把它们规范成了 canonical paths/层

Path
作用
knowledge-path
指向业务术语、数据字典、既有流程文档
tech-stack-path
指向后端、前端、数据库、集成约束
compliance-path
指向通用合规、行业规则、隐私规则
doc-naming-path
指向项目文档命名、编号、输出目录规范

这里有一个重要设计:

Paths 不存放大段知识正文,只存放“去哪里读”的指针。

这样做有三个好处。

第一,真实项目知识不会污染工具仓库。每个团队、每个项目可以有自己的知识库。

第二,Token 不会爆炸。当前阶段只读当前阶段需要的路径,不会把全部背景一次性塞进上下文。

第三,后台朋友、团队成员、业务方提出的建议,都可以沉淀进项目自己的知识源,再通过 paths/*.md 引入。

例如:

  • 有人反馈“字段经常写错”,可以把字段映射表补进 knowledge-path 指向的数据字典;
  • 有人反馈“PRD 验收标准太虚”,可以把验收模板补进项目知识库,并由 goal-boundary 门控检查;
  • 有人反馈“合规评审漏了隐私条款”,可以在 compliance-path 里启用隐私规则文档;
  • 有人反馈“文档命名不符合团队习惯”,可以在 doc-naming-path 中覆盖默认文件名。

也就是说,用户建议不是临时加进提示词,而是可以变成项目资产。

05|门控:不再让 AI “感觉差不多就继续”

第三个关键词是门控。

v4.0.0 里,门控分成三类:

  1. 阶段门控
    :上一个阶段没有签字,不能进入下一个阶段;
  2. 内容门控
    :文档缺章节、缺验收、缺字段对齐,不能通过;
  3. 目标边界门控
    :没有说清楚“本次做到什么程度”,不能往后写。

这次重点补强的是需求澄清和文档完成两个位置。

需求澄清阶段:TASK_CONFIRM 必须完整

v4.0.0 增加并强化了 task-confirm-check.py

它会检查:

  • 状态字段是否已经确认;
  • 是否还残留 TBD / TODO / 待确认等红线词;
  • TASK_CONFIRM 是否包含必要章节;
  • REVIEW 文档里是否还有未关闭的问题;
  • 字段对齐里是否还有红色阻断或未知项。

并且,进入 BRD 需要用户明确签字。

不是“好”“继续”“OK”就自动通过,而是要使用白名单话术,例如:

  • 我已全部确认,可以进入下一步;
  • 确认通过,进入 BRD;
  • 全部完成,继续;
  • approved, proceed to next stage。

这样做不是为了麻烦用户,而是为了防止 AI 把模糊回复误判为授权。

文档完成阶段:目标边界必须可验收

另一个新增重点是 goal-boundary

很多 PRD 写到最后会失控,是因为一开始没有明确:

  • 最终业务目标是什么;
  • 本次交付完成定义是什么;
  • 成功指标怎么量化;
  • 明确不解决哪些问题;
  • 如果分阶段,MVP / Phase 1 / Phase 2 分别交付什么。

v4.0.0 会把这些内容前置到 TASK_CONFIRM,并在 PRD、测试用例、HANDOVER 中继续追踪。

这意味着一个需求不能只写“做完核心流程”。

它必须变成类似这样的表达:

本次交付:完成收货主流程 MVP。
不解决:报表导出、批量导入、复杂权限配置。
验收指标:主流程 E2E 通过,关键接口 P95 < 3s,字段对齐阻断项为 0。

这就是门控的价值:

把“看起来写完了”变成“可以被检查地完成了”。

06|v4.0.0 相比 v3.0.0,到底变了什么?

可以用一张表概括。

维度
v3.0.0
v4.0.0
核心目标
工具链增强,流程跑通
结构治理,减少漏项和 Token 浪费
规则组织
规则散落在 Skill / discipline 中
统一迁移到 canonical rules/
项目上下文
有配置思路,但入口不够统一
统一为 canonical paths/
加载方式
容易加载过多背景
选中 Skill 后只加载声明的 rules / paths
需求澄清
主要靠模板和人工确认
TASK_CONFIRM
 + REVIEW + 字段对齐 + 白名单签字
文档完整性
部分脚本检查
多阶段门控脚本 + goal-boundary 追踪
Token 控制
依赖人为克制
通过 thin root router 和按需加载控制
用户建议沉淀
容易停留在提示词层
可以沉淀到项目知识源,再由 paths 引入
兼容性
v3 结构
保留 legacy wrapper,逐步迁移

一个比较明显的代码层变化是:根 SKILL.md 被压缩成 thin router。

它不再试图塞进所有规则,而只做四件事:

  1. 选择具体 Skill;
  2. 读取该 Skill 声明的 Required rules
  3. 读取该 Skill 声明的 Required paths
  4. 禁止一次性全量加载所有规则和路径。

这就是 v4.0.0 对 Token 的核心处理方式。

07|一个更实际的例子

假设我们要做一个“收货管理优化”。

在 v3.0.0 里,AI 可能会把大量项目背景、规则说明、工具说明一起读进来,然后开始写需求文档。

在 v4.0.0 里,流程会更像这样:

用户提出需求 │ ▼选择 grill-task 阶段 │ ├─ 读取 Required rules: │ stage-gate / no-field-guessing / context-pointer / goal-boundary │ ├─ 读取 Required paths: │ knowledge-path / doc-naming-path │ ▼生成 TASK_CONFIRM + REVIEW │ ▼运行 task-confirm-check / goal-boundary-check │ ├─ 通过:用户明确签字,进入 BRD │ └─ 不通过:停下来补齐,不自动推进

注意这里没有加载 sql-dialecttech-stack-pathcompliance-path

因为需求澄清阶段暂时不需要它们。

等进入开发设计阶段,才会加载 SQL、技术栈、数据模型相关规则。

这就是按需加载带来的直接收益:

  • 上下文更短;
  • 输出更聚焦;
  • 漏项更容易被定位;
  • 用户建议更容易被沉淀到正确位置。

08|这次优化想解决的,不只是“写文档”

很多人会把 AI 需求工具理解为“帮我写 BRD / PRD”。

但实际做项目时,真正痛的不是写,而是:

  • 哪些信息没问清楚;
  • 哪些边界没锁住;
  • 哪些字段是猜的;
  • 哪些验收标准不可测;
  • 哪些文档看起来完成,其实不能交付;
  • 哪些项目经验没有沉淀,下次还会再错。

v4.0.0 想解决的是这些问题。

所以它不是单纯加了几个脚本,而是把工作流从“生成文档”往“可控交付”推进了一步。

09|最后:欢迎继续把问题丢给我

这次 v4.0.0 的优化,起点就是后台朋友的一条留言。

如果你在使用过程中也遇到类似问题,比如:

  • 某个阶段经常漏项;
  • 某类字段总是被猜错;
  • 某个行业合规规则需要加入;
  • 某种文档格式希望固定下来;
  • 某个门控太松或太严;
  • Token 消耗还有进一步压缩空间。

都可以继续留言。

接下来我会优先把这些反馈分成两类处理:

  1. 通用规则
    :沉淀进 rules/,变成所有项目都能复用的约束;
  2. 项目知识
    :通过 paths/ 引入,让每个团队保留自己的上下文和规范。

一句话总结 v4.0.0:

少一点“AI 自己发挥”,多一点“项目真实约束”;少一点“文档看起来完整”,多一点“每一步都能被检查”。



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