01_CursorRules_需求理解篇_Rule_requirement-understanding

告别返工:用 Rule 让 AI 精准理解你的需求

在与 AI 协作时,我们遇到的最大瓶颈往往是"沟通"。我们以为 AI 理解了,但它产出的代码却常常偏离轨道。这背后真正的问题是:我们缺少一个高效、无歧义的需求沟通范式。

@requirement-understanding.mdc 这个 Rule 的诞生,就是为了解决这个问题。


你是否遇到过这些"鸡同鸭讲"的时刻?

  • 你说"做一个用户列表",AI 却没考虑分页、搜索和加载状态。
  • 你让它"优化性能",它却可能过度设计,引入不必要的复杂性。
  • 你描述了一个业务场景,但 AI 忽略了关键的边界条件和异常处理。

这些问题的根源在于,AI 缺少我们人类开发者脑中的"隐性知识"和"上下文"。我们不能假设它"应该知道",而必须主动、清晰地告诉它。

这个 Rule 如何保证"精准理解"?

@requirement-understanding.mdc 将需求沟通变成了一个结构化的"问答环节",它强制 AI 像一个优秀的产品经理一样,从四个核心维度来"采访"你:

  1. 功能细节 (What):它具体要做什么?有哪些关键行为?
  2. 数据处理 (How):数据从哪里来,到哪里去,格式是怎样的?
  3. 交互方式 (Interaction):用户如何操作?系统应如何反馈?
  4. 边界条件 (Edge Cases):空状态、异常、特殊输入如何处理?

通过这个过程,AI 被引导着去探索需求的每一个角落,将模糊的描述转化为清晰、可执行的任务清单。

为什么它能改变你的开发流程?

  • 核心优势:前置问题,避免返工

    • 在动第一行代码前,就把可能出现的理解偏差全部消除。这能极大地减少后期因为需求理解错误导致的无效编码和重构工作。
  • 使用场景:任何非"一句话"需求

    • 当你需要开发一个新功能、修复一个复杂 Bug 或进行一项重构时,都可以先用这个 Rule 和 AI "对齐认知"。需求越复杂,它的价值就越明显。
  • 读者最关心的:它真的不麻烦吗?

    • 恰恰相反,这短暂的"麻烦"是为了长远的"简单"。花 5 分钟进行一次结构化的需求沟通,可能为你节省数小时的调试和修改时间。它将"无效沟通"变成了"有效投资"。

一句话总结: @requirement-understanding.mdc 是你的"AI 需求翻译官",它将你的自然语言需求,转化为 AI 能精准理解和执行的工程语言,为高质量的软件交付打下坚实的基础。

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