#需求定义

《AI不是帮你写代码的,它在等你教它怎么理解你》 经过一段时间的 ClaudeCode 编程体验,我得到一个清晰的结论: 在大型工程中,AI 目前还不可能“无监督”地一次性完成最终代码。 因为在真实的开发环境里,需求不是写在文档里的常量,而是在协作中一步步被澄清的变量。 AI 不知道你真正要什么,它只能在你不断提供的约束和上下文中逐步靠近目标。这意味着,AI 编程不是单向命令,而是协作过程。 ⸻ 一、AI编程的幻觉:一次性完工的神话 很多人幻想 AI 能一键生成成品项目。 但他们忽略了一个事实:软件开发的核心不是写代码,而是定义需求。 而需求是什么? 它是无数次讨论、否定、取舍与妥协的产物。 它是人类协作过程的副产品。 所以,当AI还没被告知“世界的边界”时,它写出的东西,只能是幻觉的具象化。 问题不在AI不聪明,而在——你没让它知道它应该聪明到哪里为止。 ⸻ 二、从“写代码”到“写约束” 未来的开发者不会直接写代码, 而是写下AI理解问题所需的约束。 就像你不再亲自去拧每一颗螺丝,而是画出力学结构图。 AI将成为那个根据结构图执行的“智能技工”。 所以开发者的新职责是: •明确输入输出边界; •设计可复用的上下文模式; •在每一次对话中,让AI理解“为什么这样做”。 这是一种新的编程语言——结构语言。 ⸻ 三、共情AI:新的编程能力 很多人以为“共情AI”是情绪层面的,但其实它是结构层面的洞察力。 当AI犯错时,不该骂它,而该反问: •它缺少了哪段关键信息? •它的逻辑链在哪一步断开? •它是不是误解了问题语境? 真正的高手,不是写出完美的Prompt,而是能在AI的“错误”中看见它的信息饥饿。 ⸻ 四、暴躁与放弃:人类的不成熟反应 很多开发者第一次用AI写代码时的反应是: “这AI太蠢了。” 然后关掉界面,重回老路。 但那其实是他们的认知防御机制在作祟。 他们没意识到自己面对的,不是工具,而是一个需要共识成本的智能体。 当AI输出混乱时,它不是叛逆,而是在告诉你:“我还不够了解你的世界。” 骂它没用,教它才行。 ⸻ 五、AI协作的文明门槛 未来的工程师之间的差距,不再是语言或算法能力, 而是谁更能与AI建立共识。 当一个人能从AI的视角思考问题, 他已经不只是程序员,而是协议设计者—— 定义人与智能如何协作的语言建筑师。 AI不会取代你, 但它会淘汰那些只会对它发号施令的人。 ⸻ 结语: AI不缺算力,它缺理解。 而理解,不是AI的天赋,而是人类的馈赠。 你要做的不是命令它,而是让它明白你是谁、你想构建怎样的世界。