AI 成了开发，我开始从数据模型写需求

以前我写需求，习惯从用户故事和页面流程起笔。用户进来点哪里、看到什么、下一步去哪。

这套法子给人看挺直观。产品、设计、开发能追问，也能拿共同经历补上文档没写的坑。可同一条业务规则，很容易在不同页面各写一遍。改需求时，改了这里漏了那里。

后来我一个人做 BookSpot，让 AI 读文档写代码。麻烦就来了：文档越写越全，开发却不一定越来越准。AI 可能顺着旧文档把缺口补上，交出一个看似合理的答案。两套打架的规则，它甚至能都实现出来。

所以我换了条路：先定数据模型。比如订单和门店，用户看到的是购买、升级、退款。系统得先分清：订单记交易历史，门店记当前权益。升级前套餐要留存，支付成功才变权益，退款按订单回退。

页面和接口只是触发这些变化的入口。我把规则和数据收进同一处，只写当前版本，历史交 Git。AI 开工前先读这份，列冲突和问题，确认后只改一处。这样它仍会理解错，但错在哪一核对就能发现。