AI 把实现速度拉快以后，团队最贵的返工，往往不再是“代码写不出来”，而是“需求理解错了，却写得特别快”。
最近 GitHub 官方的 Spec Kit 已有 13.8 万 Star。2026 年一项公开研究又在 7.3 万个仓库中识别出近 47 万份 spec 文件。这个数字不能证明 spec-driven development 一定更有效，但至少说明：越来越多团队正在把“先说清楚要做什么”变成 AI 开发流程里的正式环节。
问题是，很多传统 PRD 并不能直接给 AI 用。
“支持智能推荐”“优化体验”“异常时友好提示”——人和人之间看到这些话，还能靠会议、经验和追问补齐语境；AI 遇到空白，只能替你做假设。输出速度越快，错误假设进入产品的速度也越快。
所以，一个能进入 AI 开发流程的需求，至少要写清四层。
第一层是意图：谁在什么时刻，需要得到什么结果。第二层是边界：必须做什么，以及明确不能做什么。第三层是场景：正常、异常、信息不足时分别怎样处理。第四层是验收：看到什么可观察结果，团队才能判断它真的完成了。
比如“通话后自动生成客户跟进建议”就太模糊。更可执行的写法是：通话入库后提取客户问题、销售承诺和下一步动作；每条结论保留原话位置；证据不足时标记待确认，不自动写回；销售确认后再同步到客户系统；最后用预先准备的测试通话逐条验收。
这不是为了把 PRD 写得更长，而是为了减少 AI 自己做产品决定的空间。
同时，spec 也不能写完就封存。需求变化时要同步更新验收项；发现新异常时要补成可复现场景；已经过期的要求要明确标记废弃。否则它很快会从“共享事实源”变成误导 AI 的旧说明书。
AI 产品经理的新交付物，不只是页面和流程，而是一份能被研发、AI 和测试共同执行，并且可以明确判断对错的验收协议。
