真正会用 AI 编程的人,都会做需求抽象

发布日期:2026-05-28 22:18:08 浏览次数: 1667

作者:熊猫Jay字节之旅

真正会用 AI 编程的人,都会做需求抽象

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在AI编程中,需求抽象是区分普通开发者和高效开发者的关键一步,它能将一次性解决方案转化为通用能力。

核心内容:

1. 从定制化需求中提炼通用性问题的思维方式

2. 需求抽象在AI产品开发中的具体应用案例

3. 从历史和技术角度理解抽象思维的长期价值

真正会用 AI 编程的人,都会做需求抽象

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

去年10月,我接了一个定制化需求,把视频文案自动改写成多种语言版本。

功能做完了,客户很快提了一个优化意见。

**「现在生成的泰文我完全看不懂,能不能给我一个中文对照?」**

如果站在纯定制的角度,这个需求其实很好改。目标语言泰语,输出格式泰文加中文对照,提示词敲出来,事情结束。

但我当时停了一下。

我问自己一个问题,那如果下一个用户是英文呢?再下一个是日文、越南文呢?

**是不是每来一种语言,我就要重写一套逻辑?**

这时候你会发现一件事,**需求本身不复杂,复杂的是它未来的变化。**

真正会用 AI 编程的人,都会做需求抽象

用户真正需要的,是一种能够帮助理解非母语文案的能力。跟泰语没关系,跟「看不懂」有关系。

我觉得这个思维方式,在AI编程这个领域里,特别值得反复琢磨。

**说实话这种敏感度不是天生的。**

我刚入行的前五年,纯做项目交付,求快,求效率,客户要什么我就写什么。

代码写得烂不烂?烂。

现在回头看,很多功能简直不忍直视。

但那五年给了我一个东西,就是面对各种各样的需求,哪怕完全陌生的行业,我都有意愿、也有能力去理解它,把它变成软件。

顺带说一句,我原本是个极度I人,就是这五年跟客户死磕的过程,把我磨成了一个在熟悉领域也能畅所欲言的人。

**后来误打误撞,我转去做行业通用产品。**

面向的不再是一个项目,而是一群客户、一堆场景。

**这个转变逼着我养成了一种产品洁癖**,任何需求过来,我不光想怎么解决眼前这个,还会想它能不能覆盖我认知范围内的更多场景。

真正会用 AI 编程的人,都会做需求抽象

等到AI编码来了,我发现这种思维方式突然变成了一个巨大的杠杆。

做了一年多的AI产品开发,遇到过太多类似的场景。

有个客户说「帮我把会议纪要自动发到飞书群里」,你可以直接写死一个飞书webhook。

但你停一秒想想,下一个客户可能要发到钉钉,再下一个要发到企业微信。

**真正的需求不是「发到飞书」,是「会议结束后自动把结论推送到团队协作平台」。**

再比如,有人让我做一个「把PDF论文翻译成中文」的功能。

做完了,下一个人说能不能翻成英文,再下一个说能不能只翻摘要。你一开始要是把「中文」写死在代码里,后面每次都得改。

但如果你一开始就把它抽象成**「目标语言」加「翻译范围」两个参数**,后面所有变体都是配置问题,不是开发问题。

真正会用 AI 编程的人,都会做需求抽象

**坦率的讲,这种从个案中提炼通用性的能力,不是AI时代才有的。**

1880年代电力开始在美国普及的时候,每个工厂主都在解决自己的「定制化问题」,我的纺织机要多大马力,我的车间要怎么布线。

但真正改变历史的,是那些看到了通用性的人。他们意识到,所有工厂需要的不是「一台适合我的发电机」,而是「一个标准化的电力网络」。

**从定制到通用,从自建电站到公共电网,这个跃迁花了将近四十年。**

软件工程里也有个经典的说法,叫DRY原则,Don’t Repeat Yourself。

Andy Hunt和Dave Thomas在《程序员修炼之道》里提出这个概念的时候,核心思想就是,**每一个知识片段在系统中应该只有一个单一的、明确的、权威的表示。**

你重复写三遍同样的逻辑,就意味着未来要改三个地方,漏一个就是bug。

但是。

我必须说但是。

**过度抽象这件事,同样是个陷阱。而且是个更隐蔽的陷阱。**

真正会用 AI 编程的人,都会做需求抽象

软件工程里还有另一个原则叫YAGNI,You Ain’t Gonna Need It。

极限编程的核心人物Ron Jeffries反复强调这一点,不要为你想象中的未来需求写代码。

你觉得「以后肯定会有人要这个功能」,结果那个以后永远没来,你的代码库里多了一堆没人用的抽象层,维护成本反而上去了。

**我自己也踩过这个坑。**

有一次做一个文档处理的功能,我觉得未来肯定会支持各种格式,于是一上来就设计了一套插件化的架构,定义了一堆接口。

结果呢?半年过去了,只用到了Markdown和PDF两种格式。

**那套精心设计的插件系统,变成了纯粹的认知负担。**

而且说实话,现在有AI辅助,通用化设计的成本比以前低太多了。

你把需求描述丢给Claude Code,让它帮你分析**「这个需求真正想解决的核心问题是什么」「哪些设计是强绑定当前场景的」「未来可能受限的地方在哪」**,它几乎能把所有可能的场景列成一张矩阵。

连对应的交互设计草图都能一并给出来。

以前这种通用性的设计,靠自己去想,挺吃经验的。

现在AI把这个门槛拉低了。

但门槛低了不代表判断力不重要了。

什么时候该通用化,什么时候该克制住抽象的冲动,这个分寸感,依然是人的活儿。

真正会用 AI 编程的人,都会做需求抽象

**那五年烂代码教我的事,AI替代不了。**

但它教会我的判断标准,我可以分享给你。

定制化需求背后藏着通用化的机会,这是真的。但不是每个机会都值得现在就抓。

**三次重复是信号,一次出现是噪音。**

分清这两者,然后对信号下手,别犹豫。

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