探索中：需求的快速转化
这是我们正在尝试的方向，欢迎一起探讨。
问题的提出
AI 辅助编码已经验证可行，但有一个前置环节仍然是瓶颈：
如何让客户的模糊需求，快速转化为可执行的业务逻辑？
典型场景
客户说：
"我们中央厨房收海鲜，每次到货的重量都对不上采购单， 有时候多了，有时候少了，财务要求按实际入库， 但采购合同是按下单量算的，现在每次都要人工去平账，很麻烦..."
传统做法：
- 开发者反复追问（2-3 轮沟通，耗时 2 天）
- 写需求文档（半天）
- 客户确认（1 天）
- 开始编码（3 天）
总计： 约 6-7 天
我们在尝试的方法
步骤 1：结构化提问（30 分钟） 不是自由对话，而是用预设的问题模板引导客户：
- 这个流程涉及哪些角色？（采购员、仓管、财务）
- 正常情况下的流程是？（下单 → 收货 → 入库 → 结算）
- 异常情况有哪些？（重量多、重量少、质量问题）
- 每种异常如何处理？（多的退回？少的扣款？）
步骤 2：绘制流程图（30 分钟） 当场用 Mermaid 画出流程图，让客户确认：
步骤 3：逻辑表格化（30 分钟） 把每个节点的判断条件写成表格：
| 条件 | 动作 | 备注 |
|---|---|---|
| 实际重量 = 采购重量 ± 2% | 直接入库 | 允许 2% 误差 |
| 实际重量 > 采购重量 + 2% | 通知采购员决策 | 可能需要退货 |
| 实际重量 < 采购重量 - 2% | 生成损耗单 | 需要财务审核 |
客户当场确认，进入编码。
总计： 约 1.5 小时（从模糊需求到可编码逻辑）
初步效果
在 3 个项目中试用，效果：
- ✓ 需求沟通时间从 2 天缩短到 1.5 小时
- ✓ 需求变更减少 70%（因为前期沟通得更清楚）
- ✓ 客户满意度提升（"终于有人听懂我说什么了"）
仍在探索的问题
如何标准化？
不同行业的问题模板如何设计？如何工具化？
能否做一个"需求结构化工具"，让客户自助填写？AI 能否辅助？
能否让 AI 参与"结构化提问"环节？（目前尝试效果一般）
欢迎共创
如果您有类似的痛点（需求沟通困难、理解偏差），欢迎与我们一起探索。