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PRD 总和代码对不上?让 AI 从代码生成状态图和权限矩阵

来源:掘金 · 发布时间:10-24 · 由 AI图鉴每小时自动聚合

需求一变,PRD 就开始失真;长期人工同步文档和代码,等于维护同一系统的两份事实。本文提出把职责拆开:文档只保留业务背景、用户故事、目标和决策原因,功能细节、权限、状态流转和校验交给代码承载,再让 A

功能上线三个月了,产品还拿着最初的 PRD 说我有 Bug。

文档写的是「当时准备怎么做」,代码跑的是几轮调整后「现在到底怎么做」。这类争执的根源,是团队默认文档必须永远和系统保持一致——而这件事靠人工几乎做不到。

这篇聊聊我现在的做法:把文档和代码的职责拆开,再用 AI 把代码翻译成产品能看懂的视图。

一、事实是怎么从文档迁移到代码的

一个需求的生命周期里,「事实」的位置是会移动的:

关键点:不一定要等上线。只要真实实现已经存在,并开始持续修改和验证,代码就比文档更接近真实系统。

按钮显示条件、权限判断、状态流转、字段校验,这些一旦写进代码,再人工维护一份 PRD,就是在维护同一个系统的第二份副本。两份副本长期并存,不一致只是时间问题。

二、文档只保留「为什么」

我建议把文档内容分成两类:

长期保留(人写,人维护)

- 业务背景

- 用户故事

- 目标

- 决策原因(为什么选 A 不选 B)

不再人工维护(从代码生成)

- 当前功能细节

- 当前权限规则

- 当前状态流转

- 当前校验逻辑

前者变化慢、代码里也读不出来;后者变化快、代码里本来就有。分清楚之后,每次需求变化只需要判断一件事:这次变化是否改变了「为什么」? 没有改变,就不用回头改长期文档。

三、有 AI 之后,很多需求不必先写完整文档

传统流程:

想法 → 写文档 → 评审 → 开发 → 看效果

对于局部功能和交互调整,现在可以:

想法 → AI 实现 → 实际体验 → 调整

很多问题,看文档讨论半小时,不如做出来点两分钟。不是不思考,而是没必要过早把思考固化成文档。

四、让 AI 从代码生成「是什么」

产品不需要读代码,只需要仓库的只读权限,再交给一个能读代码的 AI 工具。可以让它生成这些视图:

- 功能说明

- 状态图

- 权限矩阵

- 用户路径

- 影响面分析

下面是一个示意用的提示词写法,具体模块名换成你自己的:

只读分析当前仓库中「审批」模块的实现,不要修改任何文件。

请输出:

1. 审批单的所有状态,以及每个状态之间的流转条件(用 Mermaid stateDiagram 表示)

2. 各角色在每个状态下能执行的操作(权限矩阵表格)

3. 每条结论标注对应的源码文件和函数

如果代码里有和常见业务逻辑不一致的地方,单独列出来,不要自行推测原因。

示意输出大概是这样:

stateDiagram-v2

[*] --> 草稿

草稿 --> 待审核: 提交

待审核 --> 已通过: 审核通过

待审核 --> 已驳回: 审核驳回

已驳回 --> 草稿: 重新编辑

几点实践建议:

- 要求标注源码位置。 方便开发核对,也能让产品知道结论来自代码而不是 AI 的猜测。

- 生成物不入库为「事实」。 需要时现生成,或者在 CI 里定期生成,当作视图看,不要再人工修改它。

- 有争议时以代码为准,回到「为什么」讨论。 如果生成的行为和业务目标不符,那是一个新需求或 Bug,而不是文档没同步。

五、小结

真正该扔掉的不是文档,而是「文档必须永远保持最新」这个默认习惯。

- 产品保留「为什么」

- 代码保存「是什么」

- AI 负责翻译

文档依然存在,只是它应该是代码生成的 View,而不是另一份需要人工同步的事实。

本文由 AI图鉴自动抓取并翻译,版权归原作者所有;如需查看原文请点下方链接。

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