为什么让AI生成的需求文档总是不咋地？

最近很多产品朋友都开始用AI在工作中提效，使用AI帮助生产需求文档、原型图。但问题是：

为什么AI生成的需求文档准确度总是不太行呢？

经过我这段时间的尝试，我发现提升AI的准确度有3个关键点：
1.足够多的context
2.任务足够细分
3.真的把AI当作智能，而非一个执行机器人

1.足够多的context

想让AI提升准确度，不仅是提供一些业务背景、功能需求点，还需要你把功能模块、功能边界都想得明明白白。

但问题在于，需求方是一句话需求，咱们也确实没想清楚。

这时候我们拆一个skill：专门帮我们分析需求，拆解功能点，定义功能边界等等。

它的作用是不断和你对话，了解足够多的context后整合成AI可读的文档传递给下一个agent。

如何做这个skill？
直接调用skill- creator（每个IDE编程工具里都有），告诉他：帮我做一个需求分析skill，他需要帮助我xxx，达到xxx的效果。产出xxx，传递给下一个agent写需求文档。

2.skill足够细分

AI本身的注意力机制，会让AI集中在某一个特定的事情上时表现效果更好。

所以我们的skill需要拆得足够细分，这样大模型的注意力能集中在这件事上。

错误的用法：AI完成整个链路，让他分析、收纳功能点，再写需求文档，又给你画原型。

另外有个小坑是，AI本身对自己的能力过于自信，所以他产出了一份文档后，通常不会自我检查，就觉得自己的东西应该是OK的。你可以做一个review的skill，专门去审查他的问题。

3.真的把AI当作智能，而非一个执行机器人。

当AI的输出效果不尽人意时，我们往往会更明确地提出要求，严格地要求按照我们的想法来输出。

但结果往往会发现：跟它澄清需求的功夫，我们自己也差不多能写完文档了，就是麻烦了点。

这样虽然能提效，但提的不够多。

更好的思路是：只告诉它你想要的结果，让它自己思考为什么存在偏差？让AI自我修复和修正。

这样既能省时省力，同样也能不断让AI优化自身的产出准确率。

大家也可以尝试下，看是否能提升自己AI的输出准确度。

欢迎对AI提效感兴趣的朋友，来加入#图二 产品经理AI提效裙，我们一起交流心得。