夜雨聆风我用AI三天做了个工作小工具，才明白"提需求"这件事到底难在哪
一个会计的Excel表格，变成了一个能模糊匹配、批量管理、反向查询的网页小程序。但真正有价值的不是这个工具本身，而是开发过程中我学到的东西。
手头有一张Excel表格，记录了144所学校分别由24位会计负责。每个月催报数据的时候，总有几十所学校没交。我的日常操作是：拿到未填报的学校名单，然后对着Excel一个一个查出是由哪几个会计负责的。
这个操作每个月重复N次，烦不胜烦。
于是我找到AI，说："帮我做一个网页小程序。"
三天后，一个功能齐全的工具诞生了。但这不是重点。重点是——我和AI沟通需求的这个过程，比工具本身更有意思。
我的第一版需求，其实写得挺清楚的
我当时给AI的需求是这样的：
"我这边想做一个网页版的小程序，功能如下：每次哪些学校没有上交（没填报）的话，我把这些学校名称发给你，你可以直接告诉我这几个学校分别是由哪几个会计负责的。也就是我给你未填报的学校名单，你告诉我对应的学校名称和负责会计。"
同时还上传了Excel表格。
你看，这个需求其实写得很完整：输入→输出→数据源，三要素都在。
AI也确实理解了，不到五分钟就做出了第一版工具——粘贴学校名单，点查询，结果显示每个学校的负责会计，还能一键复制。
但这不是结束，这只是开始。
真正的需求，是用出来的
接下来的两天里，我一共追加了8轮需求。每次都是"用着用着，发现了问题"。
8轮需求迭代
核心洞察：为什么一次性说不清需求？
⚡ 核心发现
不是因为我说得不够清楚，而是因为很多东西，不用一下根本想不到。
回头看，我第一版的需求描述其实已经很好了——有输入、有输出、有数据源。那为什么后面还是改了8轮？
"名字写不全"是在粘贴名单时才发现的。
"导出打不开"取决于当时的网络环境。
"一个关键词多所学校"是加了模糊匹配后才暴露的新问题。
需求不是'想'出来的，是'用'出来的。
给AI提需求的4条实操建议
基于这次三天八轮迭代的经验，总结了几条真正有用的策略：
💡 1. 先给"骨架"，再长"血肉"
不要试图一次性写完美需求文档。先告诉AI三件事就够了：**我有什么（数据）、我要什么（功能）、怎么用（场景）**。第一版出来后马上拿去用，每个"不对劲"就是下一轮需求的起点。
💡 2. 截图比打字管用十倍
当结果不对时，"不对啊"加一张截图，比写200字描述有效得多。第三次导入失败和第八次匹配过多，都是直接截图，AI秒懂。
💡 3. 把真实使用场景说清楚
姓名不完整、数据会变动、网络可能不好——这些具体的场景信息，比抽象的需求描述更有用。比如我说"少几个字或者多几个字"，AI就知道这不是简单的精确匹配，而是需要智能模糊匹配。
💡 4. 容忍"边用边改"，这是正常的
一次性能说清楚所有需求几乎不可能。不是因为你不专业，而是需求本身就是在使用中不断发现的。把过程看作搭积木而不是盖房子，每轮迭代就是一个新积木。
这个小工具现在能做哪些事？
经过三天八轮迭代，功能清单如下：
| 功能 | 说明 |
|---|---|
| 智能匹配 | 输入不完整的学校名也能找到 |
| 一词多匹配 | 一个关键词匹配多所学校全部显示 |
| 按会计查 | 反向查找会计负责的所有学校 |
| 数据管理 | 网页上直接编辑、新增、删除 |
| 批量操作 | 全选/筛选后批量删除 |
| 导入导出 | Excel和CSV双格式，纯前端，不依赖网络 |
| 查询历史 | 自动保存最近5次查询，一键回填 |
| 结果导出 | 查询结果直接导出为Excel |
这一个HTML文件，拷到任何电脑上都能用——不需要安装、不需要服务器、不需要数据库。
如果你也在用AI做工作小工具，希望这篇文章能给你一点启发。不是"如何写好需求文档"，而是"如何跟AI一起，把需求慢慢养出来"。
本文由一位基层工作者分享，AI辅助记录整理
