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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
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:
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。
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:
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:
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:
这三个概念,是 v4.0.0 和 v3.0.0 最大的区别。
以前很多规则散落在不同 Skill 里。
比如:
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:
stage-gate | |
no-field-guessing | |
no-self-invent | |
ascii-flowchart | |
sql-dialect | |
doc-numbering | |
context-pointer | |
goal-boundary |
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。
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:
v3.0.0 里也有类似配置,但 v4.0.0 把它们规范成了 canonical paths/层:
knowledge-path | |
tech-stack-path | |
compliance-path | |
doc-naming-path |
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:
knowledge-path 指向的数据字典;goal-boundary 门控检查;compliance-path 里启用隐私规则文档;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。
第三个关键词是门控。
v4.0.0 里,门控分成三类:
这次重点补强的是需求澄清和文档完成两个位置。
v4.0.0 增加并强化了 task-confirm-check.py。
它会检查:
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:
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。
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:
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”。
可以用一张表概括。
rules/ | ||
paths/ | ||
TASK_CONFIRM | ||
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:
Required rules;Required paths;这就是 v4.0.0 对 Token 的核心处理方式。
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-dialect、tech-stack-path、compliance-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:
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:
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。
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:
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:
rules/,变成所有项目都能复用的约束;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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