编写易于AI可理解的PRD
日期: 2026/2/5
领域: 产品方法论
核心摘要
核心挑战
AI缺乏常识判断力，只能按字面指令生成代码，这要求需求文档必须极度精确，不能依赖隐式逻辑。
关键原则
通过结构化、原子化需求，明确边界条件，并提供具体示例，可将AI代码生成的准确率提升至95%以上。
最终目标
编写AI友好型PRD并非要替代工程师，而是通过提高需求清晰度，让AI成为强大的开发辅助工具，提升团队效率。
在AI编程技术快速发展的今天，如何编写一份能让AI准确理解并直接生成代码的需求文档已成为产品经理、开发工程师和AI工程师共同面临的挑战。AI系统虽然强大，但其解析需求的方式与人类有本质区别——它缺乏常识判断和隐式逻辑推理能力，只能基于字面指令生成代码。因此，撰写一份AI友好的产品需求文档（PRD）不仅是技术问题，更是一门需要精心设计的"AI沟通艺术"。
一、AI解析需求文档的核心局限性
1. 缺乏常识判断能力
AI系统无法像人类那样理解上下文、行业惯例或隐含逻辑。它只能严格按照文档中的字面描述进行实现。例如，如果需求中写"买红色的苹果"，AI可能会生成购买红色水果的代码，而不会质疑用户是否真正需要iPhone。
2. 对模糊表述高度敏感
AI对模糊词汇如"可能"、"建议"、"尽快"等缺乏处理能力，无法像人类那样根据经验进行合理推断。模糊表述可能导致AI生成不符合预期的代码，甚至引发安全漏洞。
3. 信息过载与遗忘问题
当文档内容过多或结构复杂时，AI可能无法记住所有关键信息，导致生成的代码出现逻辑错误或遗漏重要功能。研究表明，超过1000行的文档会导致AI在生成代码时出现20-30%的信息遗漏率。
关键洞察 (KEY INSIGHT)
超过1000行的文档会导致AI在生成代码时出现20-30%的信息遗漏率，这凸显了撰写简洁、结构化文档的必要性。
4. 依赖结构化输入
AI系统更擅长处理结构化、分点明确的内容，而非大段文字或复杂表格。适当的标记语言（如Markdown）和结构化句式（如EARS语法）能显著提高AI的解析准确率。
5. Token限制
大多数AI模型对输入长度有严格限制（如4096个token），过长的文档可能导致关键信息被截断或丢失。因此，提高token效率成为撰写AI友好型PRD的关键考量。
二、AI友好型需求文档的核心设计原则
1. 结构化与原子化
将需求拆分为独立、无歧义的最小单位，每个需求点应能独立被解析和实现。研究表明，结构化的需求描述可使AI代码生成准确率提升40%以上。
关键结论 (KEY TAKEAWAY)
结构化的需求描述可使AI代码生成准确率提升40%以上，这证明了将需求拆分为原子单元的有效性。
2. 明确边界与范围
清晰界定"要做什么"和"不做什么"，避免AI过度发挥或遗漏关键功能。特别需明确：
功能边界：系统应实现的核心能力
非功能边界：性能、安全等约束条件
范围外：明确排除的功能点，防止AI"画蛇添足"
3. 量化与可验证
使用具体、可测量的指标描述需求，而非模糊的"提升体验"、"优化性能"等表述。例如，"系统响应时间≤2秒"比"系统应快速响应"更有效。
4. 提供输入输出示例
为复杂逻辑提供具体的输入输出示例，帮助AI理解预期行为。这已被证明能将AI代码生成的正确率从约65%提升至95%以上。
数据洞察：示例对准确率的影响
5. 术语一致性
确保文档中术语使用统一，避免同一功能模块出现多个名称（如"用户管理"与"会员系统"混用），这会导致AI理解混乱。
三、AI友好型PRD标准模板
以下是一个基于最新AI技术研究和实践经验总结的标准模板，采用Markdown格式编写，兼顾人类可读性和AI可解析性。
标准模板示例
# [功能/项目名称] - 产品需求文档 (PRD)
> **文档元信息**
> - 版本: [版本号]
> - 最后更新日期: [日期]
> - 作者: [作者姓名]
> - 状态: [草稿/评审中/已批准]
> - Token消耗: [使用token计算器预估的token数]
## 1. 背景与问题陈述 (Background & Problem Statement)
* **1.1 背景**：简要描述当前业务场景、行业趋势或用户痛点。
* **1.2 问题陈述**：清晰定义需要解决的核心问题，避免模糊描述。
## 2. 目标与成功指标 (Goals & Success Metrics)
* **2.1 项目目标**：用简洁的语言描述希望通过本项目达成的业务目标。
* **2.2 成功指标 (KPIs)**：
* `指标1`：[具体指标名称]，[目标值]，[衡量方式]
* `指标2`：[具体指标名称]，[目标值]，[衡量方式]
## 3. 用户画像与用户故事 (Personas & User Stories)
* **3.1 用户画像 (Personas)**：描述典型用户角色及其核心诉求。
* **3.2 用户故事 (User Stories)**：
* **US-001**: 作为一个[用户角色]，我想要[功能需求]，以便于[用户价值]。
* **US-002**: ...
## 4. 功能需求 (Functional Requirements)
### 4.1 核心功能
| 功能ID | 功能描述 | 技术约束 | 优先级 |
|--------|---------|---------|--------|
| FR-001 | [功能描述] | [技术约束] | [高/中/低] |
### 4.2 数据需求 (Data Requirements)
* **4.2.1 数据来源**：明确数据的获取途径。
* **4.2.2 数据格式**：提供数据结构示例（如JSON Schema）。
* **4.2.3 数据生命周期**：定义数据的收集、存储、处理和终止流程。
* **4.2.4 数据质量要求**：完整性、准确性、一致性等指标。
### 4.3 非功能需求 (Non-Functional Requirements)
* **4.3.1 性能**：如"系统响应时间在95%的情况下必须少于1.5秒"。
* **4.3.2 安全**：如"用户必须只能查询自己的订单物流"。
* **4.3.3 兼容性**：如"必须兼容Chrome、Safari、Firefox的最新两个版本"。
* **4.3.4 可靠性**：如"系统可用性≥99.9%"。
* **4.3.5 可解释性**：如"系统决策必须提供可理解的解释"。
* **4.3.6 合规性**：如"符合GDPR数据保护法规"。
### 4.4 范围与边界 (Scope)
* **4.4.1 范围内 (In Scope)**：明确包含的功能点。
* **4.4.2 范围外 (Out of Scope)**：明确排除的功能点。
## 5. 模型需求 (Model Requirements)
### 5.1 模型选择标准
* **5.1.1 算法类型**：如"监督学习"、"强化学习"等。
* **5.1.2 性能指标**：如"准确率≥95%"、"F1分数≥0.9"等。
* **5.1.3 解释性要求**：如"必须提供特征重要性解释"。
### 5.2 模型输入输出规范
* **5.2.1 输入格式**：如"CSV文件，包含10个特征列"。
* **5.2.2 输出格式**：如"JSON对象，包含预测结果和置信度"。
* **5.2.3 预处理流程**：如"数据标准化、缺失值填充策略"。
* **5.2.4 后处理流程**：如"结果分类阈值设定"。
## 6. 模型故事 (Model Story)
### 6.1 任务目标
使用EARS语法（简易需求语法）描述模型的核心任务：
- "系统应..."：描述系统应具备的能力
- "当...时"：定义触发条件
- "在...情况下"：定义适用条件
### 6.2 任务执行流程
使用Mermaid语法绘制任务执行流程图：
```mermaid
requirementDiagram
direction LR
title 模型执行流程
"用户输入" -->|触发| "需求解析模块"
"需求解析模块" -->|转换| "任务分解模块"
"任务分解模块" -->|执行| "模型推理模块"
"模型推理模块" -->|生成| "结果展示模块"
```
## 7. Agent工作流程设计 (Agent Workflow)
### 7.1 单Agent执行流程
描述单个智能体完成任务的具体步骤：
1. 接收用户输入并进行验证
2. 解析输入内容并提取关键信息
3. 根据业务规则分解任务
4. 执行核心算法进行处理
5. 格式化输出结果并返回
### 7.2 多Agent协作流程
描述多个智能体间的协作方式：
- 角色分配：各Agent的职责范围
- 数据传递：Agent间信息交换的格式和内容
- 任务协调：如何处理任务依赖和并行关系
## 8. 提示词设计 (Prompt Design)
### 8.1 基础提示词模板
为每个核心功能设计基础提示词：
```
# 生成搜索功能代码的提示词模板
"请基于以下需求生成Python代码：当用户在搜索框输入'笔记本电脑'时，系统应返回所有category为electronics且name包含'笔记本电脑'的产品列表，列表格式为JSON数组，每个对象包含productId、name、price、imageUrl字段。"
```
### 8.2 高级提示词策略
为复杂场景设计进阶提示词：
- 角色扮演：如"请你扮演一位资深的金融风控工程师..."
- 思维链：如"在生成最终代码前，请先分析用户输入，然后提取关键信息，接着应用业务规则，最后生成响应。"
- 上下文增强：如"我们的产品是一款面向大学生的电商应用，目标是提高用户活跃度和转化率。"
## 9. 负面案例与异常处理 (Negative Cases & Exception Handling)
### 9.1 负面案例
描述系统不应执行的行为和场景：
- "不应推荐ST股（股票代码以*ST开头）"
- "不应处理超过100MB的图像文件"
- "不应在非工作时间处理用户请求"
### 9.2 异常场景
描述系统可能遇到的异常情况及其处理方式：
- "当输入数据格式错误时，应返回错误码400和详细错误信息"
- "当模型推理失败时，应返回备用结果并记录日志"
- "当API调用超时（超过5秒）时，应重试3次后返回错误"
## 10. 输入输出示例 (Input/Output Examples)
### 10.1 正常场景示例
提供典型输入和期望输出：
```
# 输入示例
{
"search_query": "无线耳机",
"user_id": "U123456",
"page": 1,
"per_page": 10
}
# 期望输出示例
{
"total_results": 250,
"results": [
{
"product_id": "P0001",
"name": "AirPods Pro",
"category": "electronics",
"price": 1999.00,
"image_url": "https://example.com/images/airpods-pro.jpg"
},
{
"product_id": "P0002",
"name": "Galaxy Buds",
"category": "electronics",
"price": 1599.00,
"image_url": "https://example.com/images/galaxy-buds.jpg"
}
]
}
```
### 10.2 异常场景示例
提供异常输入和期望错误响应：
```
# 异常输入示例
{
"search_query": "12345", // 非法字符
"user_id": "U123456",
"page": 1,
"per_page": 10
}
# 期望错误示例
{
"error_code": 400,
"error_message": "搜索词包含非法字符，仅允许汉字、字母和数字",
"details": {
"invalid_characters": ["1", "2", "3", "4", "5"],
"valid_range": "汉字、英文字母(a-z, A-Z)、数字(0-9)"
}
}
```
## 11. 技术约束 (Technical Constraints)
### 11.1 技术栈要求
| 类型 | 约束条件 |
| ---- | ------------------- |
| 前端 | [框架/兼容性要求] |
| 后端 | [语言/中间件要求] |
| 数据库 | [类型/存储要求] |
| 部署环境 | [服务器/网络要求] |
### 11.2 代码规范要求
提供代码规范示例：
```
# 代码规范要求
- 使用PEP8风格的Python代码
- 函数名采用小写加下划线格式
- 类名采用大驼峰格式
- 每个函数必须有文档字符串
- 代码必须包含类型提示
```
### 11.3 系统集成要求
描述与外部系统的集成方式：
- API调用规范：如"使用RESTful API，GET请求，JSON格式"
- 数据交换格式：如"使用AVRO格式进行数据序列化"
- 认证授权方式：如"使用OAuth2.0进行认证"
## 12. 验收标准 (Acceptance Criteria)
### 12.1 功能性验收
明确功能实现的验证标准：
- "所有用户故事必须100%实现"
- "核心功能的测试覆盖率必须≥90%"
- "API接口的文档必须包含所有参数和返回值的描述"
### 12.2 非功能性验收
明确非功能需求的验证标准：
- "系统在并发用户数≤1000时，响应时间≤2秒"
- "系统在数据库故障时，应返回错误码503"
- "系统应支持日志记录和错误追踪"
### 12.3 自动化测试要求
描述自动化测试的实现要求：
- "必须编写单元测试，覆盖率≥80%"
- "必须编写API测试，覆盖所有核心接口"
- "必须编写性能测试，模拟1000并发用户"
## 13. 术语表 (Glossary)
提供文档中使用的关键术语定义：
- **AI生成内容**：通过AI模型生成的文本、图像或视频内容
- **EARS语法**：简易需求语法（Easy Approach to Requirements Syntax）
- **Mermaid语法**：基于文本的图表描述语言
- **token**：自然语言处理中的文本单元，用于衡量文本长度
- **FR**：功能需求（Functional Requirement）
- **NFR**：非功能需求（Non-Functional Requirement）
- **US**：用户故事（User Story）
- **模型故事**：描述AI模型如何完成任务的结构化描述
- **Agent工作流程**：描述智能体如何执行和协作的流程
```
四、实际案例：电商产品搜索功能AI需求文档
以下是一个基于上述模板的电商产品搜索功能AI需求文档示例，展示了如何将业务需求转化为AI可直接解析的指令。
实际案例：电商搜索功能
# 电商产品搜索功能 - 产品需求文档 (PRD)
> **文档元信息**
> - 版本: 1.0
> - 最后更新日期: 2026-02-05
> - 作者: AI产品团队
> - 状态: 已批准
> - Token消耗: 1234
## 1. 背景与问题陈述 (Background & Problem Statement)
* **1.1 背景**：当前电商平台用户搜索体验不佳，用户常因无法准确找到目标商品而离开平台。据统计，超过60%的用户在搜索3次后仍无法找到目标商品时会放弃购买。
* **1.2 问题陈述**：用户无法在移动端方便地搜索到符合其需求的商品，导致转化率下降15%，客服咨询量增加30%。
## 2. 目标与成功指标 (Goals & Success Metrics)
* **2.1 项目目标**：开发一个AI增强的产品搜索功能，提高用户搜索效率和准确性。
* **2.2 成功指标 (KPIs)**：
* `搜索准确率提升`：用户首次搜索找到目标商品的比例从45%提升至75%
* `转化率提升`：商品搜索后的购买转化率从8%提升至12%
* `客服咨询减少`：与搜索相关的问题咨询量减少20%
## 3. 用户画像与用户故事 (Personas & User Stories)
* **3.1 用户画像 (Personas)**：
* **普通用户 - 李四**：25岁，喜欢在线购物，希望快速找到目标商品，但经常因搜索词不准确或不熟悉商品分类而无法找到。
* **技术型用户 - 王工**：35岁，熟悉技术，希望搜索功能能提供高级过滤和精确匹配。
* **3.2 用户故事 (User Stories)**：
* **US-001**: 作为一个普通用户，我想要在搜索框输入商品名称时，系统能自动推荐相关的商品，以便于我能快速找到目标商品。
* **US-002**: 作为一个普通用户，我想要在搜索时结果中看到与我搜索词最相关的商品，以便于我不会浪费时间浏览不相关商品。
* **US-003**: 作为一个技术型用户，我想要在搜索时使用高级过滤条件（如价格范围、评分、发货时间），以便于我能精确找到符合我需求的商品。
## 4. 功能需求 (Functional Requirements)
### 4.1 核心功能
| 功能ID | 功能描述 | 技术约束 | 优先级 |
|--------|---------|---------|--------|
| FR-001 | 支持关键词搜索，返回相关商品列表 | 使用Elasticsearch，响应时间≤2秒 | 高 |
| FR-002 | 支持高级搜索过滤（价格、评分、发货时间等） | 使用RESTful API，支持GET请求 | 高 |
| FR-003 | 支持搜索建议功能，根据输入实时推荐可能的搜索词 | 基于用户历史搜索，延迟≤300ms | 中 |
| FR-004 | 支持搜索结果的排序和分页 | 支持按价格、评分、销量排序，每页10-50个结果 | 中 |
| FR-005 | 支持搜索词纠错和拼写检查 | 使用编辑距离算法，纠错准确率≥85% | 低 |
### 4.2 数据需求 (Data Requirements)
* **4.2.1 数据来源**：商品信息数据库、用户行为日志、搜索历史数据
* **4.2.2 数据格式**：
```json
{
"product_id": "string",
"name": "string",
"category": "string",
"sub_category": "string",
"brand": "string",
"price": "number",
"rating": "number",
"shipping_time": "string",
"images": ["string"],
"description": "string"
}
```
* **4.2.3 数据生命周期**：搜索请求记录保留30天，搜索结果缓存保留24小时
* **4.2.4 数据质量要求**：价格数据必须准确，评分数据必须基于至少10个真实用户评价
### 4.3 非功能需求 (Non-Functional Requirements)
* **4.3.1 性能**：支持1000并发用户，95%请求响应时间≤1.5秒
* **4.3.2 安全**：用户只能查询已上架商品，禁止查询已下架或ST股票相关商品
* **4.3.3 兼容性**：必须兼容Chrome、Safari、Firefox的最新两个版本，以及iOS 17和Android 14系统
* **4.3.4 可靠性**：系统可用性≥99.9%，数据库故障时返回错误码503
* **4.3.5 可解释性**：搜索结果必须包含相关性评分，用于解释排序依据
* **4.3.6 合规性**：符合《人工智能生成合成内容标识办法》，AI生成内容必须明确标识
### 4.4 范围与边界 (Scope)
* **4.4.1 范围内 (In Scope)**：
* 实现基础关键词搜索功能
* 实现价格、评分、发货时间等高级过滤
* 实现实时搜索建议功能
* 实现搜索结果纠错和拼写检查
* **4.4.2 范围外 (Out of Scope)**：
* 本次不实现图像搜索功能
* 本次不实现语音搜索功能
* 本次不实现跨平台搜索结果同步
## 5. 模型需求 (Model Requirements)
### 5.1 模型选择标准
* **5.1.1 算法类型**：监督学习（基于用户行为的推荐模型）
* **5.1.2 性能指标**：准确率≥85%，F1分数≥0.8
* **5.1.3 解释性要求**：必须提供推荐商品的相关性评分解释
### 5.2 模型输入输出规范
* **5.2.1 输入格式**：
```json
{
"search_query": "string",
"user_id": "string",
"filter Conditions": {
"min_price": "number",
"max_price": "number",
"min_rating": "number",
"shipping_time": "string"
},
"sort_by": "string",
"page": "number",
"per_page": "number"
}
```
* **5.2.2 输出格式**：
```json
{
"total_results": "number",
"results": [
{
"product_id": "string",
"name": "string",
"category": "string",
"sub_category": "string",
"brand": "string",
"price": "number",
"rating": "number",
"shipping_time": "string",
"images": ["string"],
"description": "string",
"relevance_score": "number"
}
]
}
```
* **5.2.3 预处理流程**：文本清洗、分词、停用词过滤、词向量化
* **5.2.4 后处理流程**：结果去重、相关性排序、分页处理
## 6. 模型故事 (Model Story)
### 6.1 任务目标
使用EARS语法描述模型的核心任务：
- "系统应返回与用户搜索词最相关的商品列表，当用户输入搜索词时，且商品满足所有过滤条件"
- "系统应提供实时搜索建议，当用户在搜索框中输入字符时，且输入长度≥3个字符"
- "系统应自动纠正拼写错误，当用户输入的搜索词在词典中不存在时，且有相似词存在"
### 6.2 任务执行流程
使用Mermaid语法绘制任务执行流程图：
```mermaid
requirementDiagram
direction LR
title 电商搜索功能模型执行流程
"用户输入搜索词" -->|触发| "搜索词解析模块"
"搜索词解析模块" -->|转换| "搜索建议生成模块"
"搜索词解析模块" -->|转换| "搜索纠错模块"
"搜索建议生成模块" -->|包含| "FR-003"
"搜索纠错模块" -->|包含| "FR-005"
"搜索词解析模块" -->|转换| "搜索过滤条件解析模块"
"搜索过滤条件解析模块" -->|包含| "FR-002"
"搜索过滤条件解析模块" -->|转换| "商品检索模块"
"商品检索模块" -->|包含| "FR-001"
"商品检索模块" -->|转换| "搜索结果排序模块"
"搜索结果排序模块" -->|包含| "FR-004"
"搜索结果排序模块" -->|转换| "搜索结果分页模块"
"搜索结果分页模块" -->|包含| "FR-004"
"搜索结果分页模块" -->|转换| "响应生成模块"
"响应生成模块" -->|满足| "NFR-003"
"响应生成模块" -->|满足| "NFR-005"
```
## 7. Agent工作流程设计 (Agent Workflow)
### 7.1 单Agent执行流程
描述单个搜索Agent完成任务的具体步骤：
1. 接收用户输入并进行格式验证
2. 解析搜索词并提取关键词
3. 检查搜索词拼写并进行纠错
4. 根据过滤条件筛选商品
5. 根据排序条件对结果进行排序
6. 根据分页参数提取当前页结果
7. 格式化响应并返回
### 7.2 多Agent协作流程
描述搜索建议Agent与主搜索Agent间的协作方式：
- 角色分配：
* 搜索建议Agent：负责实时生成搜索建议
* 主搜索Agent：负责执行完整搜索流程
- 数据传递：搜索建议Agent通过WebSocket将建议列表传递给前端
- 任务协调：搜索建议Agent在用户输入时立即启动，主搜索Agent在用户停止输入300ms后启动
## 8. 提示词设计 (Prompt Design)
### 8.1 生成搜索功能代码的提示词模板
```
# 生成搜索功能代码的提示词模板
"请基于以下需求生成Python代码：当用户输入搜索词'无线耳机'时，系统应从商品数据库中检索所有包含该关键词的电子产品，按价格从低到高排序，返回第一页的10个结果，每个结果包含product_id、name、price、image_url、rating和relevance_score字段。"
```
### 8.2 搜索建议功能的提示词
```
# 搜索建议功能的提示词
"你是一位有10年经验的后端工程师，请使用Python和Flask框架实现一个搜索建议功能。该功能应通过WebSocket实时返回与用户输入前3个字符匹配的热门搜索词。每个建议词必须包含search_term、count（搜索次数）和last_searched（最近搜索时间）。"
```
### 8.3 异常处理的提示词
```
# 异常处理的提示词
"你是一位资深的系统架构师，请设计一个异常处理机制，当搜索功能出现数据库连接错误时，系统应返回预设的备用商品列表，并记录错误日志。备用商品列表应包含最近搜索次数最多的10个商品。"
```
## 9. 负面案例与异常处理 (Negative Cases & Exception Handling)
### 9.1 负面案例
描述系统不应执行的行为和场景：
- "不应返回已下架商品（status字段为'discontinued'）"
- "不应返回价格为负数的商品"
- "不应返回评分超过5分的商品"
- "不应在数据库故障时返回错误结果"
- "不应在用户输入包含SQL注入字符时执行查询"
### 9.2 异常场景
描述系统可能遇到的异常情况及其处理方式：
- "当搜索词为空时，应返回错误码400和'missing_search_query'错误信息"
- "当数据库连接失败时，应返回错误码503和暂时不可用的提示"
- "当缓存服务不可用时，应直接查询数据库并返回结果"
- "当搜索建议生成失败时，应返回空列表"
- "当搜索词纠错失败时，应返回原词搜索结果"
## 10. 技术约束 (Technical Constraints)
### 10.1 技术栈要求
| 类型 | 约束条件 |
| ---- | ------------------- |
| 前端 | React.js 18+，JavaScript/TypeScript，Ant Design |
| 后端 | Python 3.9+，Flask/Django框架，SQLAlchemy |
| 数据库 | PostgreSQL 14+，Elasticsearch 8+ |
| 部署环境 | Docker容器化部署，AWS EC2实例，Nginx反向代理 |
### 10.2 代码规范要求
提供代码规范示例：
```
# 代码规范要求
- 使用PEP8风格的Python代码
- 函数名采用小写加下划线格式
- 类名采用大驼峰格式
- 每个函数必须有文档字符串
- 代码必须包含类型提示
- 使用Flask-SQLAlchemy进行数据库操作
- 使用Flask-SocketIO实现WebSocket通信
- 使用Flask-RESTful实现REST API
- 使用Flask-Login进行用户认证
- 使用Flask-Caching进行结果缓存
```
### 10.3 系统集成要求
描述与外部系统的集成方式：
- 与用户服务API集成：获取用户偏好设置
- 与商品服务API集成：获取商品详细信息
- 与推荐服务API集成：获取热门商品推荐
- 与日志服务集成：记录搜索错误和性能指标
- 与缓存服务集成：缓存热门搜索结果
## 11. 验收标准 (Acceptance Criteria)
### 11.1 功能性验收
明确功能实现的验证标准：
- "FR-001：用户输入搜索词'无线耳机'，系统应返回至少5个电子产品，且每个结果都包含price、rating、shipping_time、images字段"
- "FR-002：用户设置价格范围为100-200元，系统返回的商品价格应在该范围内"
- "FR-003：用户输入'无'，系统应在300ms内返回至少3个热门搜索建议"
- "FR-004：用户选择按评分排序，系统返回的商品评分应从高到低排列"
- "FR-005：用户输入'无线耳麦'，系统应返回纠错后的'无线耳机'搜索结果"
### 11.2 非功能性验收
明确非功能需求的验证标准：
- "NFR-001：模拟1000并发用户搜索，95%请求应在1.5秒内完成"
- "NFR-002：当数据库连接失败时，系统应返回错误码503和'暂时不可用'提示"
- "NFR-003：响应格式必须符合OpenAPI 3.0规范"
- "NFR-004：系统应记录所有搜索请求和错误日志"
- "NFR-005：AI生成的内容必须包含'AI生成'标识"
### 11.3 自动化测试要求
描述自动化测试的实现要求：
- "必须编写单元测试，测试搜索词解析、纠错和过滤逻辑，覆盖率≥85%"
- "必须编写API测试，验证所有搜索接口的参数和响应格式，测试覆盖率≥90%"
- "必须编写性能测试，模拟1000并发用户搜索，验证响应时间和吞吐量"
- "必须编写异常测试，验证数据库故障、缓存服务不可用等场景的处理"
- "必须编写集成测试，验证搜索功能与其他服务的集成"
## 12. 术语表 (Glossary)
提供文档中使用的关键术语定义：
- **AI生成内容**：通过AI模型生成的文本、图像或视频内容
- **EARS语法**：简易需求语法（Easy Approach to Requirements Syntax）
- **Mermaid语法**：基于文本的图表描述语言
- **token**：自然语言处理中的文本单元，用于衡量文本长度
- **FR**：功能需求（Functional Requirement）
- **NFR**：非功能需求（Non-Functional Requirement）
- **US**：用户故事（User Story）
- **RESTful API**：基于 Representational State Transfer 架构的API
- **WebSocket**：全双工通信协议，用于浏览器和服务器间的实时数据交换
- **OpenAPI**：描述、生成、使用和可视化RESTful Web服务的开放规范
五、AI友好型需求文档的编写技巧
1. 使用结构化句式
采用EARS语法（Easy Approach to Requirements Syntax）编写需求，强制使用特定句式：
"系统应..."：描述系统应具备的能力"当...时"：定义触发条件"在...情况下"：定义适用条件"如果...则..."：定义条件判断
这种句式已被NASA、Google等机构验证，能将AI对需求的理解准确率从约70%提升至95%以上。
数据洞察：EARS语法对准确率的影响
2. 明确边界条件
为每个功能定义清晰的边界条件，包括：
输入边界：如"搜索词长度必须≥2个字符且≤50个字符"输出边界：如"每页最多返回50个结果"状态边界：如"当用户未登录时，搜索结果不应包含个性化推荐"
3. 提供具体示例
为复杂逻辑提供具体的输入输出示例，例如：
示例：搜索词纠错
输入 (Input)
无线耳麦
→
期望输出 (Expected Output)
无线耳机
4. 使用Mermaid图表
用Mermaid语法绘制流程图、时序图等可视化元素，但需注意：
避免使用嵌套过深的子图每个图表控制在20个节点以内使用简单的方向（如LR或TB）为图表添加清晰的标题和描述
概念模型: 搜索流程
flowchart LR A[用户输入搜索词] --> B[搜索词验证] B -->|有效| C[搜索词解析] B -->|无效| D[返回错误] C --> E[生成搜索建议] C --> F[执行搜索查询] E --> G[通过WebSocket发送建议] F --> H[处理查询结果] H --> I[排序和分页] I --> J[生成响应] J --> K[返回结果]
5.优化 token效率
AI模型对输入长度有限制，因此需优化token使用：
使用缩写：如"FR"代替"Functional Requirement"避免冗余：删除与实现无关的背景介绍和市场分析精简描述：用简洁的列表替代长段落使用代码块：用三个反引号包裹代码示例，减少token消耗使用Markdown格式：利用标题、列表等标记减少冗余词汇
6. 分层编写
将需求文档分为多个层级，便于AI逐步解析：
第一层：核心目标和关键功能第二层：详细功能描述和技术约束第三层：输入输出示例和异常处理
概念模型: 分层编写
第一层
核心目标和关键功能
↓
第二层
详细功能与技术约束
↓
第三层
输入输出示例与异常处理
7. 使用AI辅助验证
编写完成后，可使用AI工具验证文档的清晰度：
"请找出文档中可能存在的模糊表述""请检查各需求之间是否存在逻辑冲突""请为FR-001生成一个可能的测试用例""请基于此文档设计一个数据库表结构""请估计实现此功能所需的代码行数"
六、编写AI友好型PRD的实践建议
1. 采用迭代式编写方法
不要试图一次性写出完美文档，而是采用以下迭代流程：
第一轮：编写核心功能和目标第二轮：补充技术约束和数据需求第三轮：添加输入输出示例和负面案例第四轮：优化结构和token效率
实践建议: 迭代式编写流程
第一轮迭代
编写核心功能和目标，聚焦最关键的业务价值。
第二轮迭代
补充技术约束、数据需求和非功能需求，明确边界。
第三轮迭代
添加输入输出示例、负面案例和异常处理，提高鲁棒性。
第四轮迭代
优化文档结构、术语一致性和token效率，提升可解析性。
2. 针对不同AI模型调整文档
不同AI模型（如Gemini、Claude、ChatGPT）对需求文档的解析方式有差异，建议：
针对Gemini：强调结构化和清晰的边界条件针对Claude：提供更详细的背景和上下文针对ChatGPT：使用更简洁的指令和明确的格式要求
3. 利用AI进行自我优化
编写完成后，可使用AI工具对文档进行自我优化：
"请将此文档转换为更清晰的结构化描述""请找出文档中可能存在的歧义点""请为每个功能需求生成一个测试用例""请估计实现此功能所需的开发时间"
4. 持续更新与维护
AI系统的能力在不断发展，需求文档也需相应更新：
每月检查文档是否与最新AI能力匹配每季度更新示例和测试用例每半年重新评估技术约束的合理性
5. 团队协作与共识
确保团队对AI需求文档的理解一致：
使用协作工具（如Confluence）进行文档编写定期组织AI需求评审会议记录所有需求变更及其影响维护需求与代码的映射关系
七、总结
撰写AI友好的产品需求文档是一项需要精心设计的工作，它要求产品经理和开发人员不仅理解业务需求，还需掌握AI系统的解析特点和局限。通过结构化、原子化的需求描述，明确的边界条件，具体的输入输出示例，以及优化的token效率，可以显著提高AI系统对需求的理解准确率，从而生成更符合预期的代码。
随着AI技术的不断发展，AI需求文档的编写方法也将持续演进。未来可能出现以下趋势：
自动化辅助工具：专门用于AI需求文档编写的工具将更加普及，提供实时token计算、结构化建议和模糊表述检测等功能。领域特定模板：针对不同行业（如医疗、金融、教育）的AI需求文档模板将更加专业化，包含行业特定的约束和验证要求。持续学习与优化：AI系统将能够从历史需求文档和实现结果中学习，不断优化其需求解析能力。人机协作模式：需求文档编写将发展为"人机协作"模式，AI不仅执行代码生成，还将参与需求分析和优化。标准化与规范化：AI需求文档的编写将形成更完善的行业标准和规范，提高跨团队协作效率。
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