企业官网建设流程全解析

传统软件开发依赖PRD，但在AI项目中，PRD难以直接约束AI行为。文章指出AI开发需要Spec（Specification）作为"可执行需求定义"，明确AI应达到的标准而非功能描述。Spec包含输入输出定义、行为约束和评估标准，能解决AI项目评估困难、效果不稳定等问题。文章强调Spec驱动开发是AI时代的趋势，要求开发者从"写功能"转向"定义标准"，避免用Prompt替代Spec的错误做法。

在我们传统软件开发中，有一个几乎所有IT人都熟悉的东西：PRD（需求文档）。

产品经理写PRD， 开发工程师按照PRD实现功能， 测试再根据PRD验证结果。

这套流程，在过去几十年里，一直运转得很好。

但当你开始做AI项目，尤其是大模型、智能体之后，你很快会发现一件反常识的事情：

👉你明明写了PRD，但系统的表现却越来越不可控。

具体表现为：

• 同一个问题，回答时好时坏
• 有时候很聪明，有时候开始“胡说八道”
• 不同同事调出来的效果完全不一样
• 很难说清楚“现在这个版本到底算不算合格”

很多团队第一反应是：

• 模型不够强
• Prompt写得不够好
• 数据还不够多

但如果你深入看一层，会发现一个更本质的问题：

👉PRD，本质上是写给人看的，而不是写给AI看的。

在传统软件里，这不是问题。

因为中间有一层“人”——工程师会把模糊的PRD，翻译成精确的代码逻辑。

但在AI系统里，这一层正在被削弱：

👉你不再是“写规则”，而是在“约束一个会自由发挥的系统”。

这就导致一个结果：

👉PRD无法直接约束AI的行为。

于是你会看到：

• 需求写得很清楚，但AI理解得很随意
• 规则写在文档里，但模型根本“没遵守”
• 每个人都在调prompt，但没有统一标准

问题的本质，其实很简单：

👉你缺的不是更强的模型，而是一份AI能读懂的“规则说明书”。

这份说明书，就叫做：Spec（Specification）

一、Spec到底是什么？

很多人第一次听到Spec，会把它理解成“更详细的PRD”。

但这其实不准确。

更准确的说法是：

👉Spec = AI时代的“可执行需求定义”

它回答的不是：

👉 “系统要做什么”

而是：

👉“做到什么程度，才算对”

这是一个非常关键的区别。

因为在AI系统中，“对”这件事，不再是天然存在的。

二、为什么AI一定需要Spec？

在传统软件里，逻辑是确定的。

if A → B

对就是对，错就是错。

但AI不是这样。

AI的本质是：

👉每次输出，都带有不确定性

同一个问题，它可能：

• 回答正确
• 回答部分正确
• 甚至一本正经地编造

这就带来一个致命问题：

👉如果你没有定义“什么是对”，那一切结果都无法判断。

很多AI项目做不下去，不是因为模型不够强，而是因为：

👉没有统一的“正确标准”

三、没有Spec的AI项目，会发生什么？

如果你现在的AI项目有这些问题，大概率就是缺Spec：

1️⃣ Demo很好，上线就崩

演示阶段：

👉 效果惊艳

真实环境：

👉 各种翻车

本质原因：

👉没有定义边界条件

2️⃣ 每个人都在“调玄学”

• A同事调的prompt很好
• B同事一改就崩

没有人说得清：

为什么好，为什么不好

3️⃣ 无法评估优化

你根本不知道：

• 这次改动是提升了，还是下降了

因为：

👉没有评估标准

一句话总结：

👉没有Spec的AI项目，本质是在用运气做产品

四、Spec到底包含什么？

一个真正能用的Spec，至少包含三部分：

1️⃣ 输入输出定义

明确AI“接收什么，输出什么”

输入：用户问题 输出：JSON格式，包含answer和confidence

2️⃣ 行为约束

明确AI“可以做什么，不能做什么”

- 必须基于知识库回答 - 不允许编造事实 - 不确定时必须说“不知道”

3️⃣ 评估标准（最核心）

明确什么叫“好结果”

- 准确率 ≥ 90% - 幻觉率 ≤ 3% - 引用率 ≥ 80%

👉 注意：

没有评估标准，就不算真正的Spec。

五、一个AI客服案例

假设你在做一个AI客服。

普通PRD写法

目标：提升用户体验 要求：回答准确、自然、不胡编

问题在哪？

👉完全不可执行，也不可评估

Spec写法

输入：用户问题 输出要求：- 必须基于知识库内容回答 - 无答案时返回“暂无信息” - 禁止编造 评估指标：- 准确率 ≥ 90% - 幻觉率 ≤ 3% - 平均响应时间 ≤ 2秒

差别：

PRD是“人能理解的需求”；Spec是“AI能执行的规则”

六、Spec和Prompt

很多团队会犯一个典型错误：

把Prompt当成Spec

其实两者完全不是一个层级：

• Prompt：一次性指令
• Spec：长期稳定的规则体系

👉 更准确的关系是：

Prompt ⊂ Spec

也就是说：

• Prompt只是“告诉AI怎么做”
• Spec是在定义：什么叫做做对了

七、AI开发的变化

在传统开发中，流程是：

👉 PRD → 写代码 → 测试

但在AI时代，越来越多团队开始转向：

👉Spec → 测试（Harness）→ 优化模型

也就是所谓的：

Spec驱动开发（Spec-driven AI）

这意味着一个非常重要的变化：

AI产品的核心能力，不再只是“写功能”，而是“定义标准”

​最后

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