为什么 AI 给的总不是你想要的

最常见的情况是这样的：你脑子里有个想法，比如"做个待办清单"。你跟 AI 说"帮我做个待办清单"。AI 给了你一个——但不是你想要的那种。你说"不对"，AI 改了一版——还是不对。来回三五次，你烦了，AI 也"晕"了。

问题不在 AI 的能力，在你的需求没有拆解。"做个待办清单"是一个模糊想法，不是一个可执行的需求。AI 不知道你要什么样的待办清单，它只能猜——猜对了是运气，猜错了是常态。

四步法：从模糊到精确

第一步：模糊想法 → 功能清单

把"做个待办清单"拆成具体功能。问自己：这个东西要能做什么？

• 添加任务
• 标记完成
• 删除任务
• 按优先级排序
• 显示日期

这一步的关键是把"做什么"变成"有哪些功能"。每个功能是一个具体的、可描述的行为。

第二步：功能清单 → 优先级

不是所有功能都要一次性做完。把功能分三档：

• 必须有：没有它就不算待办清单（添加、完成、删除）
• 最好有：有了更好，没有也能用（优先级、日期）
• 以后再说：先不做（分类、标签、提醒）

先让 AI 做"必须有"的部分。这比一次塞一堆需求效果好得多——AI 的注意力有限，需求越聚焦，产出越精准。

第三步：优先级 → 验收标准

每个"必须有"的功能，你要能回答："什么样算做好了？"这就是验收标准。

比如"添加任务"：

• 有一个输入框，输入文字后按回车能添加
• 添加后任务显示在列表里
• 输入框清空，可以继续添加下一个

验收标准不需要写代码，只需要描述用户看到什么、能做什么。这正是 AI 能理解的语言。

第四步：组合成需求描述

把前三步的结果组合起来，就是一份 AI 能执行的需求：

做一个待办清单网页。功能：
1. 输入框 + 回车添加任务
2. 每个任务有完成按钮，点击后划线
3. 每个任务有删除按钮
先做这三个功能，不要排序和日期。

对比一下"帮我做个待办清单"——哪一个能让 AI 一次命中，一目了然。

先说"要什么"再说"怎么做"

四步法的核心原则是：先描述你要什么结果，再描述你想怎么做。

很多人习惯一上来就指挥 AI 怎么写代码——"用 React，用 Tailwind，先写一个组件……"。这是在替 AI 做它擅长的事。你只需要告诉它你要什么，怎么实现让它决定。如果它选的方案你不满意，再在反馈阶段调整。

例外：如果你有明确的技术约束（必须用某个框架、必须兼容某个环境），那要在需求里说清楚。但这是"约束"，不是"指令"。

一个常见陷阱：需求太细

和需求太模糊相反的极端，是需求太细——把每个 CSS 属性、每个函数名都指定好了。这不叫"提需求"，叫"口述代码"。

太细的问题在于：你在替 AI 做它擅长的事（写代码），而忽略了它不擅长的事（理解你的意图）。结果是你累死、AI 还不一定按你想的来。

正确的粒度是：描述行为和结果，不描述实现细节。"点击后划线"是好需求，"给 text-decoration 加 line-through"是太细了。