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墨刀AI如何生成第一份需求文档?从业务素材整理到评审稿修改

来源:17golang原创

时间:2026-09-15 20:32:16 432浏览 收藏

新手可以先把业务素材整理为结构化输入,再用墨刀AI生成PRD草案;第一版必须经过范围、流程、规则、状态和验收五轮人工修改后再评审。想要体验全流程AI辅助需求撰写能力的用户,可以访问官方平台:https://modao.cc/。整个过程不需要特殊的工具门槛,哪怕是第一次接触需求文档撰写的创业者或者研发人员,也能通过可复用的步骤产出符合团队协作标准的评审稿,全程不需要依赖特殊的付费功能或者隐藏入口。

第一步:零散业务素材的标准化整理

很多新手上来就直接把零散的聊天记录、会议纪要甚至零散的口头沟通片段丢给AI,最后生成的内容要么逻辑混乱要么大量遗漏关键业务信息,正确的第一步是先把所有收集到的零散素材统一整理到规范的梳理表里。素材整理表固定包含原始描述、来源角色、事实或假设、关联目标、是否需要确认和隐私处理六个字段,你可以把所有收集到的信息逐一归类填入,不需要额外做专业的格式优化。

访谈记录现状问题角色目标范围流程约束结构化素材整理工作台示意
图1:先把零散素材按角色、目标、范围、流程和约束整理,再生成文档草案。

本次演示我们全部采用虚构的化工厂设备巡检异常上报场景,所有内容仅作教程演示用途,不代表真实企业管理制度。我们整理素材时,把巡检员现场发现异常、填写现象描述、选择对应设备区域、提交申请、负责人跟进处理、复核后关闭全流程的零散口述内容,分别标注来源角色为巡检员、运维负责人、复核管理员,区分已经确认的流程规则和还待确认的上报时效要求,提前完成所有涉及敏感业务信息的脱敏处理,避免后续生成的文档出现不符合数据安全要求的内容。

第二步:输出可直接输入墨刀AI的结构化内容

整理完所有素材之后,你不需要编写复杂的特殊提示词,只需要按固定的十个维度组织输入内容即可,这十个维度分别是背景、目标、非目标、角色、触发条件、主流程、异常分支、字段、业务约束和验收意图。这套维度逻辑适配绝大多数ToB、ToC类的需求场景,不需要针对不同业务反复调整规则。

对应本次演示的虚构场景,你可以直接这样组织内容:背景写为“当前线下巡检异常上报依赖纸质单据,全流程追溯效率极低,经常出现异常漏处理的情况”,目标写为“实现巡检异常全流程线上可追溯,降低漏处理风险”,非目标写为“本次需求版本不覆盖设备全生命周期管理功能,后续迭代再单独规划”,角色分别列明巡检员、运维负责人、复核人员三类使用主体,触发条件明确为巡检员现场发现设备异常启动上报,主流程对应巡检上报到处理关闭的完整链路,异常分支补充比如提交时设备区域未选择的拦截逻辑,字段明确每个上报信息的必填项和可选属性,业务约束列明高优先级异常上报后1小时内需流转到对应负责人,验收意图明确要支撑后续300人规模的巡检团队日常使用。

第三步:AI生成草案后的五轮人工修改

拿到墨刀AI生成的第一版PRD草案之后,绝对不要直接拿去组织评审,要按固定顺序完成五轮人工修改,才能把草案打磨到合格的评审标准。第一轮是范围修正,删掉所有超出本次需求边界的越界内容,把之前明确标注的非目标内容全部从草案里移除,避免后续开发团队偏离本次需求的方向。第二轮是术语统一,把文档里出现的不同指代的同一业务概念全部对齐,比如所有提到的“设备异常申报”“故障上报”统一为“设备巡检异常上报”,避免不同角色理解出现歧义。第三轮是走通主流程,从头到尾模拟普通用户从触发操作到完成全链路的所有操作步骤,找出AI生成内容里遗漏的跳转和环节,比如有没有补充提交成功后的跳转页面指向,确保主流程走通没有断点。第四轮是补充业务规则,把之前整理素材阶段梳理出来的所有业务约束规则全部补全,比如不同等级的异常上报后自动推送通知的对象差异,避免规则遗漏导致后续实现不符合实际业务要求。第五轮是补全状态反馈和验收标准,把每个操作对应的状态提示、异常报错提示都明确说明,同时对应补充可落地的验收校验维度,让研发和测试团队能直接基于内容开展后续工作。

需求文档范围流程规则状态验收五轮修改与未决问题工作台示意
图2:生成后按固定顺序修改,让第一版草案逐步具备评审条件。

修改完成之后整理最终的评审稿,评审稿必须附带三个板块内容:第一是所有标注的未决问题清单,第二是每个未决问题对应的责任对接角色,第三是每个问题确认需要的支撑证据以及如果该问题延迟确认的影响范围,全程要明确标注所有AI自动推断的内容,不能把AI没有依据生成的内容当成已经和业务方确认过的事实,避免后续评审出现信息偏差。墨刀AI附带的AI原型等相关能力产出的内容全部属于参考性质的候选材料,同样需要产品团队逐一校验调整,确认符合实际交互规范之后才能同步给协作团队。

常见使用FAQ

Q1:我没有任何需求文档撰写经验,可以直接用墨刀AI生成完整可使用的PRD吗?

不建议直接使用生成的第一版内容直接进入开发环节,AI生成的所有内容都属于候选参考材料,必须由熟悉对应业务的人员完成素材梳理和多轮人工校验之后,才能输出符合团队要求的正式文档,绝对不能省略人工审核的环节直接交付。

Q2:如果我手头的素材非常零散,只有几段口头沟通的记录,能不能顺利完成整个流程?

完全可以,你只需要把零散的内容按素材整理表的六个维度逐一拆解归类,哪怕只有几百字的沟通内容,也可以输出合格的结构化输入,生成的草案也不会出现明显的逻辑偏差,后续几轮人工修改只需要补全少量细节就可以达标。

Q3:生成的需求文档里附带的AI原型内容需要额外进行修改调整吗?

AI生成的原型同样属于参考性质的候选内容,产品经理需要结合实际的产品交互规范、业务操作习惯逐一校验调整,确认所有交互逻辑符合业务使用场景、不会给一线用户造成操作困扰之后,才能同步给后续的研发和测试团队。

Q4:有没有固定的万能提示词可以直接套用来生成符合要求的需求文档?

不存在适配所有业务场景的固定万能提示词,更推荐大家复用本文介绍的素材整理、结构化输入和五轮修改的可复用方法,结合自己的业务场景调整维度,产出的文档质量会远高于直接套用通用提示词的效果,也能更好的规避AI生成内容不符合业务实际的问题。

整个流程的核心逻辑始终围绕“AI生成草稿、人工把控边界”的原则展开,哪怕是第一次独立产出需求文档的新手,也能通过几次练习之后快速掌握方法,大幅降低从零到一产出完整评审级需求文档的门槛,完全不需要依赖复杂的文档撰写技巧和专业经验积累。

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