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网站开发工作分解结构的树形图,使用WordPress快速建站视频,佛山网站建设怎样做,广州网站建设首选快优我让AI反过来采访我#xff0c;需求文档再也没返工过写需求文档时#xff0c;你是作者#xff1b;被AI采访时#xff0c;你是专家。这个角色转换#xff0c;彻底改变了我的开发流程。一个让我崩溃的循环 “需求不清楚#xff0c;能再描述一下吗#xff1f;”…我让AI反过来采访我需求文档再也没返工过写需求文档时你是作者被AI采访时你是专家。这个角色转换彻底改变了我的开发流程。一个让我崩溃的循环“需求不清楚能再描述一下吗”这是我上个月收到最多的反馈。不是来自产品经理而是来自AI。当时我想做一个用户反馈收集系统。我写了这样的需求做一个反馈表单用户可以提交bug和建议后台能看到所有反馈。Claude Code开始干活了。半小时后给我生成了一个基础表单。“等等我要的是分类功能。”好加上分类。“不对分类应该是可配置的不是写死的。”改。“还有紧急的反馈要能置顶。”再改。“用户提交后要能看到处理进度…”又是半小时过去了代码改了三轮我的需求还没说完。问题出在哪我以为我知道自己要什么但实际上我只知道20%。剩下80%的细节藏在我脑子里我自己都没意识到。这个循环我太熟悉了我写一个粗略需求AI实现一个基础版本我看到实现后才想起更多细节反复修改效率极低需求不是写不清是想不全。问题的本质你知道得太多反而说不清这是一个认知科学里经典的现象——知识的诅咒Curse of Knowledge。当你对一件事太熟悉时你会不自觉地假设别人也知道那些显而易见的细节。比如那个反馈系统我脑子里清楚反馈要能分类但没写出来因为这不是显然的吗我知道紧急的要优先处理但没提因为这不用说吧我想到用户要看到进度但忘了写因为这是基本功能啊你以为的显然对AI来说是不存在。更糟糕的是你不知道自己漏掉了什么。这就是为什么传统的你写需求→AI实现流程效率低下。不是AI不行是你给的信息不全。而你自己都不知道信息不全。怎么破角色反转让AI来问你后来我发现了Claude Code里一个被严重低估的工具AskUserQuestion。大多数人用AI的方式是我问AI答。但AskUserQuestion把这个关系反过来了AI问你答。这个工具允许AI在执行任务过程中向用户提问。听起来很简单但它打开了一种全新的协作模式——AI采访。我基于这个工具整理了一个叫/interview的命令核心逻辑很简单给AI一个粗略的计划或想法 让AI持续用AskUserQuestion向你提问 涉及技术实现、UI细节、边界情况、权衡取舍... 直到AI认为信息足够完整 最后AI帮你把完整的规范写回文件你不再是需求的撰写者而是需求的回答者。这个身份转换带来了本质性的变化。一次真实的AI采访让我用那个反馈系统举例看看被AI采访是什么体验。我启动了/interview feedback-system.md命令文件里只有一句话做一个用户反馈收集系统然后AI开始问问题了Q1: “反馈系统需要支持哪些类型的反馈只是bug报告还是也包括功能建议、使用体验等”我“bug、功能建议、使用问题这三类吧。”Q2: “这些分类是固定的还是管理员需要能自定义添加新分类”我想了想“应该可以自定义后面可能会加新类型。”Q3: “用户提交反馈时需要强制登录吗还是允许匿名反馈”这个我之前没想过“允许匿名吧降低门槛。但如果登录了要关联到用户账号。”Q4: “匿名反馈的话如果后续需要联系用户怎么处理需要用户留联系方式吗”好问题“可选的邮箱字段不强制。”Q5: “反馈需要支持附件吗比如用户上传截图或日志文件”“对截图必须支持bug报告没截图很难定位问题。”Q6: “附件大小和数量有限制吗需要考虑存储成本。”“单个文件5MB最多3张图。”Q7: “管理后台需要哪些人有权限是所有员工还是特定角色”“产品和开发能看客服只能看自己处理的。”…47个问题之后AI说“我认为我已经收集到足够的信息来完善这个规范。让我帮你整理。”然后它把我的所有回答整理成了一份结构清晰的需求文档包括功能需求分类的、带优先级的用户角色和权限数据模型设计边界情况处理技术约束和非功能需求3000字的需求文档我一个字没写全是被问出来的。为什么被问比自己写更有效这里面有三个心理学原理在起作用。原理一回答比撰写的认知负担低当你面对一张白纸写需求时你需要想清楚有哪些方面决定先写什么后写什么组织语言表达清楚检查有没有遗漏这是一个高认知负担的任务你的大脑会自动偷懒跳过显而易见的部分。但当你回答一个具体问题时你只需要理解问题从记忆中调取答案说出来认知负担大幅降低你更容易给出完整的信息。原理二问题触发被动记忆很多细节你不是不知道是想不起来。“反馈需要支持附件吗”——你立刻想到了用户截图的场景。如果没人问这个问题你可能到开发完成后才想起来“卧槽忘了截图功能。”问题是记忆的钩子。好的问题能钩出你脑子里那些显而易见到忘了说的知识。原理三苏格拉底式对话两千多年前苏格拉底就发现了一个真理人不是被教会的而是通过回答问题想起来自己本来就知道的东西。AI采访本质上是苏格拉底式对话的现代版本。AI不是在帮你想需求而是在帮你发现你已经知道的需求。需求不是写出来的是被问出来的。AskUserQuestion工具的设计哲学现在让我们深入看看这个工具是怎么工作的。AskUserQuestion是Claude Code中一个专门用于向用户提问的工具。它的典型使用场景包括澄清模糊需求- 用户说做个好看的页面AI问好看是指什么风格简约活泼专业确认多选项决策- “这里有三种实现方案A性能最好但复杂B最简单但有限制C折中。你倾向哪个”获取缺失参数- “表单验证失败时错误信息显示在字段下方还是统一显示在顶部”验证假设- “我理解你需要实时更新数据是这样吗还是定时刷新就够了”这个工具的关键价值在于它让AI从被动执行者变成了主动探索者。传统模式下AI拿到需求就开始干遇到模糊的地方就自己猜。猜对了皆大欢喜猜错了就返工。有了AskUserQuestionAI可以在开始实现之前就把不确定的地方问清楚。前置投入5分钟提问节省后面50分钟返工。/interview命令把提问变成系统化流程单独使用AskUserQuestion是零散的。但如果把它放进一个结构化的流程里威力就出来了。/interview命令就是这样一个流程--- description: Interview to flesh out a plan/spec argument-hint: [plan-file] allowed-tools: AskUserQuestion, Read, Glob, Grep, Write, Edit --- Heres the current plan: $ARGUMENTS Interview me in detail using the AskUserQuestion tool about literally anything: technical implementation, UI UX, concerns, tradeoffs, etc. but make sure the questions are not obvious. Be very in-depth and continue interviewing me continually until its complete, then write the spec back to $ARGUMENTS几个设计要点1. 输入是粗略的输出是精确的你只需要给一个包含基本想法的文件AI负责通过采访把它扩展成完整规范。2. 问题要不显而易见命令里明确要求make sure the questions are not obvious。这很重要——显而易见的问题你自己就能想到真正有价值的是那些你没意识到需要回答的问题。3. 深度优先直到完整“continue interviewing me continually until it’s complete”——不是问几个问题就完事而是持续深挖直到AI认为信息足够完整。4. 自动回写采访结束后AI会把整理好的规范写回原文件。你得到的是一个可以直接用于开发的需求文档。什么样的问题是好问题不是所有问题都有价值。好的采访问题有几个特征特征一挖掘隐含假设“你提到用户可以删除反馈这个删除是软删除还是硬删除删除后管理员还能看到吗”这类问题挑战你没说出来的假设。特征二探索边界情况“如果用户提交了一个反馈然后账号被注销了这条反馈怎么处理”边界情况是bug的温床提前想清楚能避免很多坑。特征三暴露权衡取舍“实时通知会增加服务器压力和开发复杂度你确定需要实时的还是每小时汇总通知就够了”好的问题不只是收集信息还帮你做决策。特征四连接前后文“你之前说紧急反馈要优先处理这个’优先’具体是什么意思是自动置顶还是推送通知给管理员还是两者都要”把之前的回答和新问题串联起来确保信息一致性。一个好的采访者问出来的问题你之前压根没想过但一听就知道很重要。适用场景什么时候该用AI采访这套方法并不是万能的。以下是它最有效的场景场景一新功能设计你有一个想法但细节不清楚。与其自己冥思苦想写需求文档不如让AI来问你。场景二复杂需求澄清用户或产品经理给了一个模糊需求你需要把它细化成可执行的规范。场景三技术方案评审你有一个初步的技术方案想检验它有没有漏洞。让AI从各个角度提问比自己审查更容易发现盲点。场景四项目复盘项目做完了想总结经验教训。让AI采访你整个过程中的决策比自己回忆更系统。不适合的场景需求已经非常明确不需要进一步澄清紧急任务没时间做完整采访你对领域完全不熟悉问什么都答不上来实践建议如何做好AI采访用了两个月我总结出几条实践建议建议一初始文档越简单越好不要一开始就试图写完整的需求。写越多你的思维就越受限。给AI一个概念层面的描述就够了“做一个用户反馈系统”、“优化登录流程”、“重构数据层”。让细节在采访中自然涌现。建议二不要急着回答我不知道很多时候你觉得我不知道的问题其实你是有倾向的只是没仔细想过。当AI问到一个你没考虑过的问题时给自己30秒想想。大多数时候你能给出一个合理的答案。建议三允许自己说这个需要再想想如果真的遇到需要更多调研或讨论的问题告诉AI这个我需要和团队讨论或这个我需要查一下数据。AI会标记这个问题继续问其他的。建议四采访结束后要审查AI整理的规范可能会有理解偏差。采访结束后花10分钟审查一遍确保它准确反映了你的意图。建议五保留采访记录采访过程本身也是有价值的。它记录了你做每个决策的原因。将来如果要改需求回看采访记录能帮你理解当初为什么这样设计。更深层的思考AI协作的范式转移AI采访这种模式反映了AI协作的一个深层趋势从AI执行人类指令到AI辅助人类思考。早期的AI使用方式是命令式的“帮我写一个函数”、“帮我修复这个bug”。AI是一个更快的打字员。但AI真正的价值不只是打字快而是它能够从不同角度审视问题提出你没想到的问题帮助你系统化碎片化的想法AskUserQuestion和/interview命令的设计正是在释放这种价值。最了解需求的人永远是你自己。AI不是来告诉你要什么的而是帮你发现你已经知道的东西。这可能是AI协作的更高境界不是AI替你干活而是AI帮你想清楚。想清楚了干活就是水到渠成的事。写在最后回到开头那个反馈系统的例子。用AI采访的方式重新做了一遍后我得到了一份完整的需求规范然后让Claude Code按照规范实现。整个开发过程没有一次返工。不是因为AI变强了是因为我终于说清楚了自己要什么。下次当你面对一张白纸不知道怎么写需求时试试换个方式不要写让AI来问。需求不是写出来的是被问出来的。参考与工具说明本文涉及的工具和命令AskUserQuestion- Claude Code内置工具允许AI在执行任务过程中向用户提问用于澄清需求、确认决策、获取缺失信息。/interview命令- 基于AskUserQuestion构建的Slash Command实现系统化的AI采访流程。命令接受一个计划文件作为参数AI会持续提问直到收集足够信息然后将完整规范写回文件。使用方式# 在Claude Code中执行/interview your-plan-file.md这套工作流的核心理念是角色反转让AI成为提问者让人成为回答者。这种模式能有效解决知识的诅咒问题帮助用户发现自己已经知道但没意识到需要表达的信息。如果这篇文章对你有启发欢迎关注我后续会分享更多AI协作开发的实战经验。有问题欢迎评论区交流我会尽量回复。