一、从产品到功能：先剪枝，再生长

把一个模糊的产品想法，拆解成具体的功能点，很像修剪一棵树。产品愿景是树干，功能模块是树枝，具体功能点是树叶。你要做的，是判断哪些树枝该留、哪些该砍。

每一次“剪枝”，都是一次确定性决策。

比如说，你要做一个在线教育平台。你可以选择先做“课程播放”和“用户注册”，也可以选择先做“个性化推荐”和“社交互动”。前者确定性高、风险低，后者不确定性高、投入大。

这个选择没有绝对的对错，但它决定了你后续所有工作的基础。

人的角色，就是在这个阶段做出价值判断和风险决策。哪些功能点是其他功能点的前提？哪些可以往后放？哪些干脆砍掉不做？

二、功能点之间：依赖关系决定叠加顺序

这里将功能点之间的关系分成三种：

理解了这三种关系，你就知道了什么时候该串行、什么时候该并行。一个务实的原则是：强依赖必须串行，弱依赖可以并行但要定期对齐，无依赖随便并行。

“先做后做”不仅是排期问题，也是确定性叠加的问题。

如果你在一个强依赖关系中，上游功能还没稳定就开始做下游，那你等于在给自己埋雷。下游功能写完了，上游改了接口，下游全得重写。

通过设计、编码和测试，一步步缩小“意外”的空间，夯实确定性。

设计的确定性：在写代码之前，先把方案想清楚。接口长什么样？数据怎么存？异常怎么处理？这些问题在写代码之前定下来，就是设计阶段的确定性。
编码的确定性：写代码的时候，用明确的逻辑控制程序走向。if/else 的每个分支都要覆盖，不能留“其他情况再说”。选合适的数据结构，用类型系统约束变量范围。这些都是让代码行为可预测的手段。
测试的确定性：写完代码，用测试用例验证它是不是真的按照预期工作。测试本身就是一种确定性声明——它告诉所有人，这段代码在什么情况下应该有什么表现。

这三个环节加起来，就是一个功能点从模糊到确定的全过程。

当然，这不意味着一个功能点要做到完美无缺才能往下走。更现实的标准是：核心逻辑通过了测试，关键边界情况被处理了，对外接口相对稳定，没有留下严重的技术债。

“够用”就好，不必追求“完美”。

AI 生成代码的能力很强，但它有一个特点：它倾向于给你一个“看起来差不多”的答案，而不是一个“确定正确”的答案。

如果你给 AI 一个很模糊的指令，比如“写一个电商网站”，它会在海量的可能性中随机组合，结果往往漏洞百出。这就相当于你把前面说的“剪枝”工作也交给了 AI——而它根本不了解你的业务场景。

正确的用法是：你来完成高层次的确定性分解，把边界清晰的小任务交给 AI。

比如，你不要让它写“整个购物车模块”，而是让它写“一个 Python 函数，输入商品 ID 列表，从 MySQL 的 products 表中查询名称、价格和库存，返回字典列表。”

这样做的结果是：AI 生成的代码大概率是可用的，你只需要做少量的检查和微调。

换句话说，AI 时代，开发者的核心能力不再是写每一行代码，而是把一个复杂问题拆解成一系列边界清晰、确定性高的子任务。

谁能把这个拆解得更好，谁就能更高效地用好 AI。

最后，我把前面的内容串起来，形成一个完整的框架：

宏观层面（产品）：通过树形分解和价值判断，把模糊的产品愿景拆成一组有依赖关系的功能点。
中观层面（功能点之间）：识别依赖关系类型，强依赖串行、弱依赖并行但对齐、无依赖随意并行。
微观层面（功能点内部）：通过设计、编码、测试三个环节，让一个功能点的行为变得可预测。
AI 赋能层面：人类更多负责前三层的确定性分解（当然，也可以利用AI加速沉淀前三层的确定性），把边界清晰的任务交给 AI，再通过验证（保持传统的CI 和 CD，也包括当前的 Harness 等技术）将其输出整合到系统中。