夜雨聆风上篇文章讲了产品说明书——愿景、蓝图、方向。但蓝图再漂亮，没有施工图纸，房子也盖不起来。今天聊聊软件需求说明书：怎么把"做什么"变成"怎么做"。
1 | 产品说明书的局限
产品说明书解决的是"做什么"的问题。比如，你要开发一个财务总账系统，产品说明书会告诉你：这个系统要支持凭证录入、报表生成、期末结账。它的目标用户是财务人员，核心流程是从业务单据到凭证再到报表。
但怎么支持凭证录入？
用户打开界面看到什么？点击"新增"按钮后发生什么？凭证日期是自动带出当天还是可以选择历史日期？摘要字段最多多少字符？科目编码是下拉选择还是弹出窗口选择？如果用户输错了科目，系统怎么提示？
这些问题，产品说明书回答不了。产品说明书是概念设计，是方向性的。你再往下走，就需要更细的规范。
这就是软件需求说明书。
2 | 软件需求说明书是施工图纸
如果说产品说明书是建筑师的设计方案——这个楼要几层、什么风格、多大面积，那软件需求说明书就是施工队的图纸。
施工队是另外一拨人，设计这件事和他们没啥关系，他们只看施工图纸。图纸上说：这面墙砌多厚、砌多高、这个墙和那个墙中间要留多少间隔。工人们不需要猜，不需要想，按图施工就行。
软件需求说明书也是这个逻辑，它是最接地气的规范。程序员（或AI编程工具）拿到它，不需要问产品经理"这里是什么意思"，不需要猜"这个地方该怎么处理"。图纸上写得明明白白，照着做，一行行代码去实现就行了，不用动脑子。
如果有变更怎么办？提出来，评审，看清楚对其他地方有什么影响，然后改图纸。牵一发动全身，这是施工图纸的特点。
下图就是海龙老师在开发时，要求AI先写软件需求，别急着开发，先写文档。
3 | 软件需求说明书写什么
软件需求说明书的核心，是把每一个功能拆到不能再拆。
用例——用户怎么用这个功能？一步步操作是什么？从打开界面到完成任务，中间经过哪些步骤？
UI元素——界面上有什么元素？如何新增、保存按钮在哪、输入框有几个、用户点击"提交"后，页面怎么跳转？
字段要求——每个输入字段是什么类型？字符、数字、日期还是下拉选择？如果是下拉框，有几个选项？每个选项的值是什么？输入不符合要求，怎么校验？
CRUD——这个功能支持哪些操作？新增、查询、修改、删除？修改时哪些字段可以改、哪些不能改？有没有关联数据需要级联处理？
异常处理——用户忽然关闭窗口怎么办？输入了错误数据怎么办？网络超时怎么办？每一种异常都要有对应的处理方案，不能留空白让程序员自由发挥，现在随着开发脚手架的成熟，都不需要写到软件需求里面了。
业务规则——金额不能超过预算、报销日期不能早于申请日期、审批必须按岗位层级进行。这些规则要写成表格，触发条件、系统行为，一条条列清楚。
完整性检查——提交前要做哪些校验？必填项有没有填？关联数据有没有缺失？校验不通过，提示信息是什么？
写软件需求说明书是一个非常专业、艺术性的工作，海龙老师只列出了一部分内容，感兴趣的同学可以去网上找资料学习。
下图是20年前海龙老师进入软件研发领域时，看了好多遍的书。
这些东西，才是写代码的核心规范。
4 | AI时代的软件需求规范
有些粉丝也是IT从业者，看到这里会有个疑问，上面写的软件需求是针对传统软件开发的，过度的结构化、扣细节、缺少为什么的描写、死板的一步步线性处理，没有反馈流程，但是，目前是AI时代了，AI具有功能设计能力了，怎么还要这么写呢？
确实如此，上面的文章只是让大家理解软件设计是怎么回事，在AI时代，软件需求说明书应该是另外一个写法。海龙老师重新思考了一下，AI时代，编写软件需求的核心改变是应该将需求作为对话的起点，AI应该理解意图、挑战假设、提出更好的方案，而不是100%的执行。
简单来说，可以分为三层：
第一层：战略意图（Why）
这个功能解决什么问题
成功指标是什么
不做什么（边界）
AI可以挑战的假设
第二层：核心用例（What）
关键场景（不超过5个）
验收标准（可测试）
边界条件（异常情况）
第三层：执行细节（How）—— 这部分让AI自己推理
技术约束（必须用的技术栈）
设计规范（UI/UX原则）
非功能需求（性能、安全）
内容所限，就不在这里详细说明了，同样，海龙老师把这个技能开发成了SKILL，发布到知识星球上，大家可以下载、注册、使用。
结语
不少粉丝朋友在各种场合吐槽AI，说AI不懂他，AI不理解他说的话。我让他把截图发过来，我一看，大吃一惊，AI编程是因为AI掌握了编程的知识（这个所谓的掌握是文字概率的训练结果），所以，你驾驭AI，就要用它掌握的知识来进行沟通，要用术语、专业词汇来描述，这样大家才在一个频道上对话，而不是鸡对鸭讲，越讲越乱。
但是，很多人都是初次踏入IT行业，没有积累，这时候怎么办呢？就可以借助海龙老师的方法，一步步来，先让AI写产品需求、再让AI写软件需求，每次写的时候，都可以借鉴海龙老师开发的SKILL，这样就能让AI照猫画虎、描出一个大概的样子，然后再让AI照着这个样子去开发，这才是正确的入门方法。
