接到一个听起来特别简单的项目是件值得警惕的事。去年我接过一个库存管理后台客户说得很轻松——“就是把进出库记一下给采购看个数字”。我当时想这么小的系统连需求分析都多余直接建表开干。结果四天后客户突然提出来要按批次扫码入库、临期自动预警、还要对接他们老ERP里的供应商数据。那一次我把已经写好的三张表全部推翻重来工期多拖了三周。复盘的时候才意识到问题不在客户而在我自己跳过了需求分析和技术选型这两个最基础的环节。这个系列的第一篇我想认真聊聊这两件事。不管你是刚带项目的开发者还是想从“写代码”变成“做产品”需求分析和技术选型都是决定项目成败的地基。后续的每一篇我会拿一个电商购物系统当贯穿案例从需求分析一路走到测试报告包括AI怎么辅助我们自动生成测试用例尽量把整条链路讲透。今天这篇先解决“为什么做”和“怎么做”的问题。1. 为什么我会把需求分析称作“项目的定盘星”1.1 一次返工过后的顿悟上面那个库存系统返工的事我后来认真复盘过。客户不是故意藏着需求不告诉我而是他不知道哪些信息对我有用。他脑子里的业务是“一串连续的动作”货到了我得扫码把批次记下来看看保质期还剩多久快过期了得提醒采购供应商那边月底要对账我得从老系统把进货数据导出来。但这些在他眼里都叫“管库存”他没法自己翻译成系统功能。而我这边呢只听了“进库出库”四个字就动手了。没有把业务动作拆成功能点没有问清楚角色、流程、异常情况更没画过实体关系图。结果就是开发到一半需求像挤牙膏一样一点点往外冒每次冒出来都要改表结构、改接口、改页面。后来我养成了一个习惯任何项目开工前至少拿出两三天时间做需求分析。这两三天看着是“浪费”实际上是在给后面几个月的开发买保险。1.2 需求分析的基本概念从“你想要什么”到“系统要做什么”很多刚入行的朋友会把需求分析理解成“问客户要什么”这其实是最大的误解。需求分析是一个翻译工程——把业务语言翻译成技术语言把“客户脑子里模糊的期望”翻译成“开发人员能落地的规格说明”。我自己习惯把需求拆成四个层次来看层次说明电商购物系统示例业务需求组织/客户为什么要做这个系统提升线上销售额扩大客户覆盖范围用户需求目标用户希望完成什么目标用户能快速找到商品、方便地下单支付功能需求系统必须提供哪些能力注册登录、商品搜索、购物车、订单管理非功能需求性能、安全、可用性等约束大促时系统不崩、支付信息加密、操作有日志这四个层次不是写文档时堆砌的而是决定后续架构设计的输入。比如“大促时系统不崩”这一句话直接决定了你要不要上Redis缓存、要不要消息队列、要不要做读写分离。如果需求分析阶段没把这些问出来技术选型就只能靠拍脑袋。我见过太多项目需求文档只有一句话“做一个电商购物系统”然后就直接进入技术选型了。这种项目大概率会在三个月后陷入“改需求—改代码—再改需求”的死循环。需求分析的价值不是产出厚厚一本文档而是强迫你在动手之前把业务边界、角色权限、核心流程全部过一遍。2. 需求分析到底分析什么来自电商购物系统的实例拆解2.1 从一句话业务目标到功能清单“做一个电商购物系统让用户在线买东西”——这句话听起来没问题但它完全无法指导开发。如果只拿着这句话开工你会遇到一连串问题用户要怎么注册手机号还是邮箱要不要验证码购物车是必须的吗优惠券和满减做不做订单支付对接哪家退款流程谁审批商品谁录入库存超卖怎么处理正确的做法是拿“提问清单”去逼自己把需求挖出来。我会从六个维度提问用户系统给谁用他们分别在什么场景下打开系统行为用户进来之后要完成哪些动作这些动作有先后顺序吗数据每个动作会产生哪些数据这些数据之间存在什么关系规则业务流程中哪些是硬约束比如库存不能为负、优惠券不能叠加。异常网络断开、支付超时、库存不足时系统怎么处理边界第一期必须做什么哪些功能可以后置拿电商购物系统举例按照上述维度拆出来的功能清单大概是这样的模块功能点用户端注册登录、商品搜索、商品分类浏览、购物车、下单、支付、查看订单、申请退款管理端商品发布、分类管理、库存管理、订单处理、退款审核、营销活动配置平台级会员等级、优惠券系统、支付对接、权限管理、操作日志这张清单不需要一次做得完美但它必须覆盖客户提过的所有业务动作。后面开发时每个功能点都会变成一个任务对应到接口、页面和数据库表。这就是为什么需求分析做得越细后续开发越不容易返工。2.2 用户、角色与业务边界功能清单出来之后紧接着要做角色梳理。同一个功能不同角色看到的页面和能做的操作可能完全不同。电商购物系统里我一般会先列这些角色游客只能浏览商品、搜索、加入购物车下单前必须登录。注册用户可以下单、支付、查看订单、申请退款、使用优惠券。商家/运营负责商品录入、价格调整、上下架、库存维护。客服可以查看订单明细、协助处理退款和售后。平台管理员管理系统配置、审核敏感操作、查看全量数据。建议在需求分析阶段就画一张权限矩阵别等到设计阶段再补。权限矩阵不复杂就是一张表格横轴是角色纵轴是功能点交叉处打勾表示有权限。这张表的意义在于帮业务方确认边界——很多客户在谈需求时会下意识地把所有功能都归给管理员但实际上运营人员根本不需要删除订单的权限。提前确认清楚能省掉后面大量权限相关的扯皮。业务边界的另一个作用是划分系统边界。比如电商购物系统是否需要对接第三方物流是否需要对接发票系统这些外部系统一旦接进来技术选型就会多出SDK适配、回调接口、对账任务等一堆事情。边界画得越清晰后期架构越稳定。2.3 非功能需求为什么常常被忽略需求分析最容易忽略的是非功能需求因为它不像“购物车”那样看得见摸得着。但恰恰是这些看不见的需求决定了系统能不能撑住真实业务。拿电商购物系统举例。功能需求“用户提交订单”很容易写出来但它背后藏着好几个致命问题大促时同时有多少人下单假设峰值QPS是5000那单体应用加单库MySQL很难扛住必须提前考虑缓存和队列。支付回调如果延迟订单状态怎么处理超时未支付要不要自动取消商品价格在下单后变动订单里的价格快照怎么处理支付信息属于敏感数据接口要不要做加密密码存不存明文这些问题如果拖到开发阶段才想基本上就是返工。我建议在需求分析文档里专门开一节“非功能需求”哪怕先写一个粗略的数字比如“首页QPS预估200订单峰值每分钟1000单”也比不写好。因为一旦写下来技术选型就有据可依了。2.4 用E-R图收敛实体关系电商购物系统实操E-R图是需求分析阶段非常实用的工具。它不负责设计数据库表而是用来梳理业务中有哪些“实体”、实体之间是什么关系。画清楚E-R图业务方和技术方才能在同一张图上对话。电商购物系统最核心的实体有这么几个实体关键属性示例用户用户ID、昵称、手机号、注册时间商品商品ID、标题、价格、描述、状态分类分类ID、名称、父级分类购物车项购物车项ID、用户ID、商品ID、数量订单订单ID、用户ID、总金额、状态、下单时间订单项订单项ID、订单ID、商品ID、商品快照、数量、单价支付记录支付ID、订单ID、支付金额、支付渠道、状态库存库存ID、商品ID、可用数量、锁定数量优惠券优惠券ID、用户ID、面额、状态、有效期这些实体之间的关系决定了业务规则的复杂程度一个用户可以有多个订单一个订单只属于一个用户一对多。一个订单包含多个订单项一个订单项只属于一个订单一对多。一个商品属于一个分类一个分类下可以有很多商品一对多。一个商品对应一条库存记录一对一。一个用户可以使用多张优惠券一张优惠券也可以被多个用户领取多对多。这里有一个特别容易踩坑的点订单项里的“商品快照”。现实业务中商品价格会变商品名称会改但用户下单那一刻的商品信息必须被固定下来否则订单详情页的价格和实际支付金额对不上。这个需求如果不画E-R图、不提前讨论开发时十有八九会漏。E-R图画出来后需求分析阶段的实体边界就清楚了。后面做数据库设计时只要照着实体关系转换成表结构再补上主外键和索引设计效率会高很多。3. 技术选型的思路与取舍不被框架绑架也不被流行绑架3.1 技术选型的输入条件技术选型不是“我喜欢什么就用什么”而是根据需求分析的输出来做权衡。我一般会拿着需求文档问自己几个问题预估并发量是多少如果只是内部管理系统日活几百那么微服务、消息队列、分布式缓存基本都是过度设计。团队有多少人团队熟悉什么语言选一个没人会的框架光踩坑成本就能压垮项目。部署环境是什么客户要求私有化部署就不能依赖云厂商托管服务。交付时间有多紧时间紧的情况下优先选择生态成熟、资料多、招人容易的技术栈。把这些条件列出来技术选型就不是玄学了。我见过很多项目选型失败不是因为技术不好而是因为选型时根本没考虑这些约束。3.2 前端、后端、数据库的选型对照拿电商购物系统来举例我通常会准备两套方案维度轻量方案企业级方案前端Vue 3 Element PlusReact 或 Vue 3 微前端架构后端Spring Boot 单体应用Spring Cloud 微服务网关、认证、订单、商品等服务数据库MySQL 8.xMySQL主从 Redis缓存 RabbitMQ异步搜索MySQL LIKE 查询或轻量搜索引擎Elasticsearch文件存储本地磁盘或云OSS云OSS CDN部署Docker ComposeKubernetes如果是中小型电商项目我强烈建议先走轻量方案。原因很简单单体应用开发效率高调试方便部署简单一个人也能维护。微服务解决的是“团队大了、模块耦合严重、需要独立伸缩”的问题这些问题在你只有三个开发的时候根本不存在。技术架构是演进出来的不是一开始就设计出来的。数据库层面MySQL是绝大多数项目的最优解。不要一开始就上PostgreSQL、MongoDB、TiDB这些除非你有非常明确的需求比如地理位置查询特别多、文档结构特别灵活。选数据库最重要的是看团队熟不熟而不是看技术排名。3.3 我踩过的选型坑关于选型我吃过不少亏。第一个坑是追新。有一阵子某个新框架特别火我为了“技术先进性”硬是把它用在一个小项目里结果发现网上资料少、社区不活跃很多坑只能自己翻源码去踩开发效率比用成熟框架低了将近一半。从那以后我的选型原则变成了“宁可落后一年也不当小白鼠”。第二个坑是选型时忽略了运维成本。曾经有个项目选了一个团队没人用过的数据库开发时还挺爽等上线之后半夜出故障没人敢碰连备份恢复都要现查文档。从那以后我每次选型都会问一句如果半年后这个系统出问题了团队里有几个人能修第三个坑是没写选型文档。当时觉得“选型嘛开会说一声就行了”结果三个月后新同事问“咱们为什么用这个框架”没人答得上来。后来我养成了习惯每次技术选型都写一段“选型说明”记录候选方案、选择理由、舍弃理由、可能的风险点。这份文档不一定要长但能省掉后续很多沟通成本。3.4 各阶段最适合的辅助手段这些年做项目我越来越发现“每个阶段都有最适合的辅助手段”。把这个思路理清楚需求分析到交付的节奏会顺很多阶段最适合的辅助手段用途需求分析思维导图、用户故事地图、E-R图梳理功能点、角色权限、实体关系技术选型技术方案对比表、选型说明文档记录选型理由、评估候选方案系统设计时序图、接口文档、数据库表设计明确模块职责和交互边界编码开发AI辅助编程工具生成模块代码、单元测试、常见模板测试阶段AI生成测试用例、自动化测试框架快速覆盖正常、边界、异常场景交付阶段测试报告模板、上线检查清单保证交付质量可追溯“同时列出各阶段最适合的”这件事我建议每个项目负责人都做一遍。因为一旦把阶段和工具对应起来你就知道在什么时间该把精力花在哪儿不会出现“开发已经开始了还在纠结需求文档用哪个工具画”这种本末倒置的情况。4. AI辅助需求分析提示词怎么写才能让大模型真正听懂4.1 提示词的本质把隐性需求显性化很多朋友问我“我手里有需求分析文档怎么让AI逐步开发用什么提示词”这个问题背后其实藏着一个关键认知AI不是你肚子里的蛔虫它只能根据你给的上下文做推理。文档写得越结构化AI的输出就越可用。我理解并实践下来的提示词四要素是角色、背景、任务、输出格式。举个例子差的提示词是“帮我根据需求文档写代码”好的提示词是“你是一名Java后端工程师项目是一个电商购物系统下面是需求文档请根据用户注册模块的需求描述生成Controller和Service代码字段校验规则要符合文档要求输出格式用Java代码块”。两者的效果差距是巨大的。AI之所以能帮助你做需求分析是因为它能快速从模糊描述中提取候选功能点但它不能替你假设业务规则。需求文档里写“用户下单后可以取消订单”AI可以帮你拆出“待支付取消、已支付取消、退款流程”但它不知道你公司的退款审批需要几层、财务系统怎么对账。这部分必须人来确认。4.2 一组可以直接抄的提示词模板下面这几个模板是我实际用下来效果不错的都是围绕“有需求分析文档怎么让AI往下推进”这个场景。模板一功能点梳理你是一位资深需求分析师。我有一份电商购物系统的需求文档内容如下 【粘贴需求文档内容】 请帮我完成以下工作提取所有功能需求按模块分组树形输出找出文档中描述模糊、需要业务方确认的地方整理成待澄清问题清单对每个功能点标注优先级P0/P1/P2P0为上线必需功能。 输出格式Markdown表格。模板二从需求生成E-R图描述的实体清单以下是一个电商购物系统的需求描述 【粘贴需求文档内容】 请列出系统所需的全部业务实体对每个实体给出关键属性并说明实体之间的关系一对多、多对多。 同时针对描述中可能导致数据不一致的地方例如订单商品价格变化、库存超卖给出业务规则建议。模板三任务拆解你是一名技术负责人。下面是一个电商购物系统的需求分析文档和数据库设计说明 【粘贴内容】 请把“用户下单”这条完整业务链路拆成开发任务列表每个任务包含任务名、涉及的表/接口/页面、依赖的前序任务、预计工时、验收标准。 输出格式Markdown表格按依赖顺序排列。模板四根据需求生成测试用例你是一名测试工程师。以下是电商购物系统“优惠券下单”功能的详细需求 【粘贴需求描述】 请生成功能测试用例覆盖正常流程、边界条件优惠券过期、金额临界值、异常流程库存不足、重复提交、优惠券不可叠加每个用例包含前置条件、操作步骤、预期结果、优先级。这些模板的核心逻辑是先让AI做“信息提取”和“结构整理”而不是直接让它写完整系统。你给它的需求越结构化它返回的结果越接近可用状态。4.3 AI输出需要人工兜底的几个关键点用AI辅助需求分析虽然高效但绝对不能无脑信任输出。我总结过三个必须人工把关的地方第一AI会一本正经地编造需求。它知道电商系统“通常”有积分系统、秒杀系统、直播带货但你的项目可能根本不需要。如果你不核对AI生成的功能清单容易把项目做成一个四不像的大杂烩。第二量化指标AI给不了你。系统要支撑多少并发、支付超时阈值设多少秒、库存预警线设在哪个百分比这些必须由业务方和技术负责人拍板。AI能给你的是“行业常见做法”而不是“你们项目的正确值”。第三安全合规必须人来负责。密码加密方案、支付敏感信息的存储、用户隐私数据的采集授权这些不是AI能判断的。它只能根据你的描述生成代码或文档风险责任永远在团队自己身上。一句话总结把AI当成一个能力很强、但缺少业务常识的实习生。你可以让它做整理、归类、起草、初筛但最终确认和决策必须自己来。5. 从需求分析到测试报告一条完整的AI辅助开发路线图5.1 完整流程中的每个阶段与交付物从“一个想法”到“一份测试报告”中间其实有一条清晰的项目链路。我习惯把它分成六个阶段每个阶段对应明确的交付物这样团队里每个人都知道下一步要做什么。阶段核心任务关键交付物AI辅助点需求分析梳理业务目标、功能点、角色权限、实体关系需求规格说明书、E-R图、权限矩阵功能点提取、待澄清问题清单、实体关系草稿技术选型评估技术方案、确定技术栈、记录选型理由技术选型说明文档候选方案对比、风险评估系统设计模块划分、接口定义、数据库表设计设计文档、接口文档、数据库DDL生成表结构初稿、接口定义草稿编码开发按任务拆解逐个实现功能可运行的代码、单元测试生成业务代码、单元测试、代码评审建议测试阶段编写测试用例、执行功能测试、回归测试测试用例集、缺陷记录生成测试用例、补充边界值/异常场景交付阶段汇总测试执行结果、评估发布风险测试报告、上线检查清单汇总执行结果、生成报告草稿这个流程的最大价值是把“需求分析”和“测试报告”这两个端点连成了一条线。需求分析阶段说清楚的每个功能点最终都要在测试报告里找到对应的验证结果。如果在需求分析阶段就漏掉了某个规则测试阶段即使AI生成了成千上万条用例也覆盖不到那个没被定义过的需求。5.2 各阶段最适合的AI辅助方式很多人以为AI辅助开发就是“让AI直接写代码”但其实越靠前的阶段AI带来的杠杆效应越大。我实际用下来的感受是这样的在需求分析阶段最适合用AI做的是“功能点提取”和“需求澄清问题生成”。把客户的原话粘给AI让它列出可能遗漏的功能点准确率还比较高能帮你在访谈客户之前先准备好问题清单。在技术选型阶段AI适合做“候选方案对比”。你告诉它业务场景、并发预估、团队技术栈、部署环境让它列出两到三个备选方案并给出利弊、成本、风险。最后拿它的输出当参考再结合团队实际情况拍板。在系统设计阶段AI可以帮你从需求文档生成数据库DDL草稿。只要E-R图画得足够清楚AI生成的表结构八九不离十你再人工调整索引、补充字段注释效率比从零开始高很多。在编码开发阶段最适合的方式是让AI按照“任务列表”逐步生成代码而不是一次性让它生成整个项目。每个任务包接口、实体、Service、单元测试完成一个再进入下一个这样代码质量和可维护性都更有保障。在测试阶段AI最擅长的是从需求描述生成边界值和异常场景。人写测试用例的时候最容易漏掉“优惠券过期后提交订单”“支付回调重复通知”这种场景AI恰恰能把这类边界情况列得很全。5.3 电商购物系统后续系列预告这篇开篇更像是给整个系列画了一张地图需求分析怎么挖、技术选型怎么定、AI在哪些环节能帮上忙。接下来的文章我会拿着“电商购物系统”这个贯穿案例从需求分析文档的实操模板开始一步步演示技术选型、数据库设计、AI辅助开发、AI生成测试用例一直到输出一份完整的测试报告。其中我打算重点展开的内容包括怎么用提示词模板让AI从需求文档自动生成E-R图对应的表结构怎么把用户故事拆成开发任务怎么让AI根据需求描述生成覆盖边界条件的测试用例以及测试执行完之后怎么汇总结果写成测试报告。这些内容都是可以照抄到真实项目里的。最后再分享一个我的体会需求分析和技术选型这两件事做扎实了后面开发和测试的时间能省掉一大半。它们不显眼却是整个项目里性价比最高的投入。这个系列与其说是在讲技术不如说是在讲一种“先想清楚再做”的工作习惯。希望这一篇开篇能给你带来一点启发下一篇我们直接上手做需求分析文档。