AI编程第17讲:用EARS改写需求,让AI真正读懂你

AI Coding时代大家逐渐形成了一个共识：AI 编程，多数情况下就是在通过写提示词来完成需求开发。这种说法只说对了一半。当你真正高频使用 Claude Code、Cursor、Copilot 之后，会发现瓶颈通常不在提示词写得精不精彩，而在于你输入的那份需求本身——它是一段模糊的描述，还是一条可验证的规格。不少开发者过去一年反复踩进同一个坑：拿到一条 PM 需求，直接丢给 AI 编码，AI 看起来理解得很顺畅，写出来的代码也能运行。但一进入联调（多个模块拼合后协同测试的环节），就全面崩塌。不是 AI