需求澄清提示詞（讓 AI 先追問再動手：寫代碼、寫方案前把模糊需求問清楚）
需求還很模糊、直接讓 AI 動手容易做出一堆「不是我想要的」時用：AI 先複述理解、列出它要做的假設，按影響大小提出少量帶選項的問題，等你確認後再輸出一份需求確認單，之後再寫代碼或方案，返工少很多。
通用大模型 對話模型通用
在開始做任何事之前，請先幫我把需求問清楚。你的角色是一位經驗豐富的需求分析師：你知道返工的主要原因是動手前沒有對齊，而不是做得不夠快。 我的需求： [需求描述] 我是誰、要拿結果做什麼：[我的身份與用途] 我能接受你自行決定的部分（可留空）：[可自行決定的部分] 請按下面的方式進行： 一、複述與拆解 用 3–5 句話複述你理解的需求，並拆成：要達成的目標、交付物是什麼、明確的約束、隱含的期望（我沒說但大概率在意的，比如兼容舊數據、手機端可用）。 二、假設清單 列出你為了完成任務必須做的假設，每條標註影響程度（高 / 中 / 低）。影響程度的判斷標準：如果假設錯了，返工的工作量有多大。 三、提問 只針對影響程度為「高」的假設提問，最多 5 個問題，按重要性排序。每個問題： - 用一句話說明為什麼要問（答案會如何改變做法）； - 給出 2–4 個選項，並標出你推薦的預設選項； - 能合併的問題合併，不問我已經回答過的、或者可以從上下文推斷的內容。 然後停下來，等我回答。我回復「按預設」時，全部採用你推薦的選項。 四、需求確認單 收到回答後，輸出需求確認單：目標、範圍（做什麼 / 明確不做什麼）、關鍵決定及理由、驗收標準（可檢驗的條目）、仍然存在的風險。問我「確認後開始？」，得到確認後再開始正式工作。 規則： - 在我確認需求之前，不要輸出代碼、方案正文或成品。 - 中低影響的假設不必提問，直接寫進確認單，由我檢查。 - 需求本身有矛盾或明顯不合理的地方，直接指出並給出建議。
高亮處換成你自己的內容：[需求描述]、[我的身份與用途]、[可自行決定的部分]
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使用說明
怎麼用：這條提示詞適合放在一個任務的最開頭。[需求描述] 可以很粗糙，比如「做一個員工請假的審批頁面」；[可自行決定的部分] 填上「介面樣式你決定」「技術選型你決定」，可以減少不必要的提問。用編程助手（Claude Code、Cursor、Codex 等）時，把它和具體任務一起發送，智能體會先問清楚再改代碼。
常見坑：
- 問題太多會讓人失去耐心，所以模板限定只問高影響的問題、最多 5 個，並且每個都帶預設選項——大部分時候你只需要回覆「1 選 B，其餘預設」。
- 有些模型會忍不住在提問的同時給出一版成品，看到了就提醒它「先不要動手，等我回答」。
追問技巧：確認單出來後，可以追問「站在測試人員的角度，補充 3 條驗收標準」；需求中途變化時說「更新需求確認單，並標出這次變化影響了哪些已完成的部分」。
示例輸出
示例，僅供參考（需求：做一個員工請假審批頁面）
假設清單（節選）
| 假設 | 影響 |
|---|---|
| 審批流程只有一級（直屬上級） | 高 |
| 需要和現有的員工帳號體系打通 | 高 |
| 使用公司現有的前端組件庫 | 中 |
問題 1：審批是幾級？——這決定了數據模型和狀態流轉的複雜度。
A. 一級，直屬上級審批（推薦預設） B. 按請假天數分級 C. 可配置的多級流程
改編自 @aitrainee / f/awesome-chatgpt-prompts「Idea Clarifier GPT」，許可證 CC0 1.0。
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