当你状况欠安、脑子杂沓时开yun体育网，最难的往往不是履行，而是“理清到底要作念什么”。这篇著作共享我用AI扶植梳理需求的实战阵势，并附上可径直套用的请示词模板，帮你在杂沓中找回显著、在低效中重建节律。
当状况欠安、毫无念念绪时，如何让AI帮咱们理清需求
一、为什么状况不好时，更需要AI帮你“理清念念路”家具司理经常面对这么一种期间：
精神尴尬、脑子一团乱、疏导会堆在目下，但又必须输出显著的需求文档。
比如你仅仅隐隐地料到：
“我但愿后台能拆除某个账号的在线状况，让其他东说念主能再行登录。”
但问题是——
这并不是一个“需求”，而是一团隐隐的念头。它还没被结构化成能落地的描述。
在这种状况下，连接硬写只会越写越乱、越证明越糊。
这时，最佳的作念法不是“逼我方想”，而是——让AI来带着你沿路想。
二、AI需求通晓的底层逻辑：从“隐隐”到“结构化”咱们在面容实操中，用了一套绵薄却高效的对话式框架，不错称作：AI五步需求通晓法。
这套阵势既能帮你我方念念考，也能让AI带着你一步步把隐隐的主见“长成”尺度PRD。
第一步：地方通晓（Why）先不谈功能，先问为什么要作念这个。
举例：
“这个主见但愿处置什么问题？”
“已毕后，遐想的效力是什么？”
AI会帮你索取出背后的动机，比如安全隐患、并发限度、客户体验等。
这时隐隐的主见驱动“聚焦成问题”。
第二步：变装与范畴通晓（Who & Where）AI会连接问：
“这个后台是会员经管平台一经里面系统？”
“谁有权履行？经管员、销售一经客户我方？”
这一步相当要津，它帮你开发用户变装模子和系统鸿沟，是后续功能遐想的地基。
第三步：场景细化（What）在变装服气后，AI会连接追问操作场景：
“你但愿看到哪些字段？是否撑握筛选？是否记载操作日记？”
通过这种连环追问，你脑中那团隐隐的雾气驱动化为结构化的功能点。
最终酿成显著的功能描述：
“在会员列表中选中某个会员，可稽查账号在线状况、最近登录时期、登录IP，并可点击‘踢下线’立即拆除登录状况。”
这，即是尺度的PRD“功能描述段落”。
第四步：逻辑补全（How）AI会帮你进一步完善：
畸形请示如何遐想？是否要端正同期在线东说念主数？是否撑握批量操作？这让需求具备“可开发性”，不是一句空论，而是能交给研发的落地决策。
第五步：彭胀与进化（Next）临了，AI会回顾出潜在彭胀项：
“异日可加入操作日记、地舆位置、开导信息、批量踢下线功能。”
于是，你不仅处置了当下的需求，还顺带完成了家具迭代预案。
三、案例：从一段隐隐描述到好意思满PRD的演化咱们把前边的确实对话过程简化成一个“对照表”，望望AI是如何一
步步帮咱们理清念念路的：
短短5轮对话，从“毫无念念绪”变成一份可请托的功能确认。
四、阵势论背后的底层念念维这其实是一种结构化念念考外化法。
当咱们状况不好时，脑中短时驰念容量不及，容易被信息大水兼并。
而AI能饰演“结构镜像”的变装——帮你把隐隐的主意倒出来、分类、重组。
从心情学角度，这访佛一种外部化念念考过程。
你无用强行“想领会”，你只需要让AI不停发问、你不停回复，念念路就当然被清算出来。
五、实操淡薄：当你“想不出需求”时，怎么让AI帮你想？不错径直复制底下这个请示词模板
我当今对一个需求唯有一个隐隐的主见。
请你饰演“需求通晓群众”，通过一系列分层发问，匡助我一步步理清念念路。
你的发问需遵从以下阶段结构：
1）地方通晓（Why）：沟通主见背后的动机、痛点、遐想效力。
2）对象与场景（Who / Where）：明确需求针对的用户、使用场景、触发条目。
3）功能与鸿沟（What）：拆解中枢功能、非地方、输入输出、鸿沟范畴。
4）旅途与优先级（How）：识别可行决策、已毕旅途、阶段折柳与优先级。
5）考据与测度（Success）：明确得胜贪图、考据阵势、可能风险。
每次只提2～3个要津问题，恭候我回复后再激动下一阶段。
淌若我描述暧昧，请帮我用更显著、结构化的言语复述与补充。
这个模板的神奇之处在于：它能把“我当今脑子一团乱”这种无序状况，协调成一个有节律、有反映的对话过程。
你不再孤立寡与，而是与AI共同建模念念考。
六、写在临了：AI不是器具，而是念念维镜子AI不会替你念念考，但它能让你的念念考变得有形、有逻辑、可复盘。
在状况欠安的时候，它就像一个满足的对话伙伴——
不催你、不打断你，仅仅问出那些让你“终于理顺”的问题。
你会发现，原来写不出来的需求、画不出来的经由、理不清的逻辑，在一次次AI联接中，齐被你我方“再行想领会了”。
这，才是AI合作的信得过价值。
本文由 @尤里卡高 原创发布于东说念主东说念主齐是家具司理。未经作家许可，辞让转载
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