来源:互联网 更新时间:2026-07-11 13:30
需求分析这事儿,说起来容易,做起来是真不容易。最容易掉进去的坑无非两种:一种是“想太粗”,边界漏了一堆,开发吭哧吭哧干到一半,回过头来说“这个场景我们没考虑到”;另一种是“想太细”,在一个无关紧要的细节里绕了两小时,结果大方向还悬在半空。
说实话,这个问题困扰过不少人。所以我干脆把需求分析的流程拆成了一个九步框架,做成一个skill文件开源了。AI会按这个步骤陪你走一遍,帮你在正确的时间聚焦正确的问题,一点点把遗漏的场景和边界补上。
做产品的朋友,直接拿去用,地址在这里:github.com/qili80193-collab/pm-req-clear
这个skill说白了,就是你跟AI之间的一套对话规则。它不会替你拍板,但会像一位耐心的顾问,按步骤追问你。第一步没对齐目标之前,坚决不让你想方案;方案定了,才去讨论页面细节。每个阶段都有明确的验收标准——做完、锁定、确认无误,才推进到下一步。
首先要搞清楚一件事:我们到底为什么要做这个?
先问三个核心问题:
这三个问题答完,AI会帮你整理成一段完整的“问题陈述”。格式很明确:在某个场景下,某个用户尝试完成某个任务时,遇到了什么痛点,导致了什么影响。四个要素缺一不可。如果回答里漏了任何一项,它会追问到补齐为止。
等你确认了,它才会告诉你:WHY已对齐,进入下一步。
这一步看起来基础,但很多需求翻车,根子就在这个阶段没对齐。团队各想各的,开发做完了才发现产品要的根本不是这个。
把一个大需求拆成小块。可以按用户故事拆、按功能模块拆、按角色拆。
拆完之后,你会得到几个子需求,每个都是可管理的小问题。AI会让你确认是不是这些,确认了才往下走。
这一步解决的是“不知道从哪开始”的难题。面铺得太广,就容易盯着整体发呆。拆成小块之后,每一块都能着手去做了。
针对每个子需求,逐一检查四个维度:
一个子需求查完了,进入下一个。全部查完,进入下一步。
每个子需求值不值得做?优先级怎么排?
全部评估完,AI会输出一个完整的优先级排序:P0是必须做的,P1是应该做的,P2是有空再做的。
重点来了。它不会直接替你把P0全扔进设计流程。它会先问你:优先级排好了,哪些进下一步?你来定。
这一步是人为决策。AI帮你想清楚优先级,但选不选,你说了算。
对选中的子需求,逐个设计方案。
AI会先问你:你目前想到的方案是什么?你把想法说出来,大概方向就行。然后它会帮你想想,还有没有其他思路?如果有,列出来对比;没有,不强求。
接着是砍MVP:第一版做什么、不做什么?能不能切得更小?最小的可验证方案是什么?
最后锁定方案。
这一层解决的是“过度设计”的通病。方案阶段就忍不住想得太细的人,应该不少。框架的逻辑是:先定大方向,再扣细节。
方案锁定后,就该让功能跑起来了。
涉及哪些角色?每个角色做什么?从开始到完成分几步?每步做什么?有几条路径:主路径、分支路径、异常路径?现有线下流程是什么样?上下游有哪些依赖?
AI会引导你一步步把这些想清楚。
针对流程中的每个节点,逐个设计具体页面。
AI的策略是:先出一版示例让你改,不让你从零描述。每次只讨论一个节点。先看看AI出的示例,你来说哪里不对。改完。然后穷举这个节点的所有场景:正常状态、空状态、第一次进来、数据异常、权限不足。每一个场景都过一遍。
所有节点设计完之后,AI会帮你做信息取舍。每个信息项它都会问:这个用户需要吗?去掉影响决策吗?能不能合并?
最后它会问你要不要生成HTML原型,可以直接拿来做评审和走查。
方案、流程、页面都锁定了。这一步不做修改,只做检查。
这一步看着轻,实际价值很大。很多项目到开发阶段才发现逻辑矛盾,就是因为少了这个全局检查。
前面八步的所有结论,汇总成一份结构化的需求文档。按WHY、拆解、验证与评估、设计范围、方案、流程、页面七段输出。
PRD不再是一张空白文档前绞尽脑汁憋出来的,而是八步结论的自然汇总。
以上,就是这套九步需求分析框架的全部逻辑。如果你正在为一个复杂的需求发愁,不妨试试让它陪你走一遍。
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