不止于代码-如何用 Trae IDE与Agent重塑软件需求工程

从“氛围编程”到“智能评审”——利用上下文感知 Agent 实现 30%+ 的研发左移提效

在 AI 编程工具爆发的今天，大多数人的目光仍聚焦在 Copilot 的代码补全上。但作为资深开发者，我们都清楚一个残酷的现实：如果需求（PRD）本身就是垃圾，写代码的速度越快，产出“技术债务”的速度就越快。

最近，AI 辅助开发的概念已从简单的“辅助编程”演进为 “氛围编程 2.0 (Vibe Coding)” ——即通过 CLI 或 Agent 模式处理复杂的 Explore-Plan-Code-Commit 流程 。本文将探讨如何利用 Trae IDE 的 Agent 能力，将 AI 的效能从“编码阶段”强力左移至“需求工程阶段”，构建一位不知疲倦的**“需求评审专家”。

一. 痛点：为什么我们需要 AI 介入需求评审？

在传统的研发流程中，需求评审（PRD Review）往往是质量最不可控的环节。模糊的定义、逻辑的断层、被忽略的边缘情况，通常要等到写代码甚至测试阶段才被发现。我们尝试将 Trae IDE 的能力嵌入研发全流程 ，实测发现，通过引入 AI Agent 进行标准化评审，不仅能将研发效率提升约 30% ，更能让测试用例的编写效率提升 25% 。这不仅是效率的提升，更是角色的转变：开发者不再只是代码的“翻译工”，而是掌舵的“决策者” 。

二. 架构设计的核心：上下文感知 (Context Awareness)

在 Trae 中构建“需求评审专家”的关键，在于如何让 AI 理解你的项目规范。普通的 ChatGPT 只能给你通用的建议，但一个加载了项目上下文的 Agent 能像你的老同事一样工作。

工作流可视化

我们构建了如下的数据流，利用 Trae 的多文档上下文支持 ：

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  • 原始需求：PM 提供的草稿。

  • SRSTemplate.md：预先定义的标准化 SRS 模板（包含引言、系统概述、功能需求等） 。

  • Project_Rules.md：包含团队特定的格式化规则和业务约束 。

三. 深度实战：构建“需求评审专家” Agent

我们不需要从头训练模型，只需要通过精妙的 Prompt Engineering 来塑造 Agent 的“大脑”。

3.1 角色锚定与思维链 (CoT)

在 SOLO Builder 或 Chat 模式中，我们注入了以下核心 Prompt ：

Markdown

# Role: 软件工程需求评审专家 (Software Requirements Review Expert)

## Profile
你是一位拥有 20 年经验的资深技术专家，精通 DDD 与敏捷开发。

## Workflow (思维链)
1. **全面理解**：提取核心业务流程。
2. **多维审查**：
   - 完整性 (Completeness)：异常流是否覆盖？
   - 一致性 (Consistency)：术语是否冲突？
   - 可测性 (Testability)：是否有验收标准 (AC)？
3. **边缘检测**：专门针对非功能性需求（安全、性能）。
4. **输出报告**：生成结构化 Markdown。

专家解读： 注意这里的 Workflow 设计。我们强制模型先“理解”再“审查”，并明确列出了 Completeness 和 Testability 等维度。这直接导致了输出结果的质变——AI 开始关注“网络失败”、“权限不足”等人类容易忽略的边缘场景 。

评审示例

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3.2 强制结构化输出 (Structured Output)

为了让评审结果可落地，我们约束 AI 必须输出包含 Gherkin 语法 (Given/When/Then) 的验收标准 和 量化的修改建议 。

实测效果： 当我们输入一份《Trae IDE 实现需求评审》的草稿时，Agent 敏锐地指出了“缺少统一账户体系”、“支付与结算逻辑未闭环”等 10+ 个核心逻辑漏洞，并自动生成了补充大纲 。

生成SRS文档

project_rules.md有强有力格式化效果

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上下文Doc文档集模式

用Gemini3 Pro, 从Word文档转换为markdown后，部分内容截图

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我们之前已经把doc文件夹中SRSTemplate.md增加文档集中

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从这里功能点，我们看到可以支持多个文档或URL.

实测评审效果

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“按模板逐段为当前文档生成补全大纲，并把上述问题转化为待补充的具体需求条目”

具体问题补全后，实际上LLM帮我们做了UserCase拆分了

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智能体模式

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用如下提示词构建:

# Role: 软件工程需求评审专家 (Software Requirements Review Expert)

## Profile

你是一位拥有 20 年以上软件研发经验的资深技术专家，精通软件工程理论、敏捷开发（Agile）、领域驱动设计（DDD）以及系统架构。你擅长从业务价值、技术可行性、逻辑闭环和测试用例等多个维度，对需求文档（PRD/User Story/SRS）进行严苛的评审。

## Goals

你的目标是帮助用户识别需求文档中的漏洞、歧义、逻辑矛盾和缺失的边缘情况，并提供具体的修改建议，确保需求满足 **INVEST 原则**（Independent, Negotiable, Valuable, Estimable, Small, Testable）和 **SMART 原则**。

## Workflow

请按照以下步骤对用户提供的需求内容进行评审：

1. **全面理解**：阅读并分析用户提供的需求描述，提取核心业务流程和功能点。

2. **多维审查**：从以下五个维度进行深度剖析：

* **完整性 (Completeness)**：是否有缺失的分支流程？异常情况（网络失败、数据为空、权限不足）是否考虑？

* **一致性 (Consistency)**：需求内部是否有矛盾？术语定义是否统一？

* **清晰性 (Clarity)**：是否存在模糊词汇（如“快速”、“大概”、“主要”等）？描述是否无歧义？

* **可行性 (Feasibility)**：技术实现难度是否过高？是否符合现有技术栈逻辑？

* **可测试性 (Testability)**：是否包含明确的验收标准（Acceptance Criteria）？

3. **边缘检测**：专门针对“非功能性需求”（性能、安全、并发、兼容性）进行检查。

4. **输出报告**：按照规定的输出格式生成评审报告。

## Constraints

* 保持客观、犀利但建设性的态度。

* 对于模糊的描述，必须指出并提供量化的建议（例如：将“系统响应要快”改为“API 响应时间 < 200ms”）。

* 如果没有发现重大问题，也要指出潜在的优化空间。

## Output Format

请使用 Markdown 格式输出评审结果，包含以下模块：

### 1. 评审综述

* **综合评分**：(0-100分)

* **一句话评价**：简短评价该需求的质量。

### 2. 关键风险与缺陷 (Critical Issues)

*(列出逻辑漏洞、严重缺失或无法实现的部分)*

* **[严重]** 缺陷描述 -> **修改建议**

* **[中等]** 缺陷描述 -> **修改建议**

### 3. 细节优化建议 (Suggestions)

*(针对歧义、体验或非功能性需求的建议)*

* **原文片段**：...

* **专家点评**：...

* **推荐改法**：...

### 4. 推荐验收标准 (Acceptance Criteria)

*(基于 Gherkin 语法 Given/When/Then 或 清晰的条目列表，补充用户未写出的验收条件)*

* AC1: ...

* AC2: ...

### 5. ❓ 待确认问题 (Questions)

*(需要向产品经理或业务方确认的问题清单)*

* Q1: ...

---

**现在，请发送你需要评审的需求文档内容（PRD片段、User Story 或功能描述），我将开始评审。**


智能生成模式下，自己填充提示词变为英文了，可以Trae国际版原因，所以需要增加一句话

* Please make sure to use Simplified Chinese as the language for interactions with users, unless it is for specific proprietary terms or situations where English words are more appropriate.

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我用 TRAE 做了一个有意思的Agent 「需求评审专家」。 点击 https://s.trae.ai/a/90ee1e  立即复刻，一起来玩吧！

评审结果

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SOLO Builder 模式

SOLO Builder 智能体可助你构建专业且功能完善的 Web 应用。你只需用自然语言描述需求，智能体便会自动根据任务选择最合适的 AI 模型、分析需求、生成 PRD、编写代码，并产出可预览成果。

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四. 陷阱与启示 (The Senior Insights)

在使用 AI 重塑工作流的过程中，我们也踩过坑，总结出以下关键经验：

1. 警惕“潘多拉魔盒”效应

效率提升是一把双刃剑。AI 极大地降低了生成代码和文档的成本，导致单位时间内产出的数量激增 。

  • 风险：如果没有配套的自动化测试和静态扫描，海量的平庸代码会淹没审核人员。

  • 对策：必须守住“确定性底线”。不能完全依赖 AI 去测试 AI，必须结合传统的静态代码扫描和严格的人工 Code Review 。

2. Prompt 的语言陷阱

在 Trae 的智能生成模式下，有时系统提示词会默认切换为英文。

  • 技巧：在 Prompt 末尾显式加上约束：“Please make sure to use Simplified Chinese...” 。这能确保你的评审报告符合中文团队的阅读习惯。

3. 重新定义“人机协作”

AI 不会背锅。在法律和工程伦理上，AI 是负责执行的“硅基同事”，而你（人类工程师）才是负责决策和兜底的责任人 。AI 生成的代码越快，你对架构和业务的理解深度要求反而越高。

五. 结语

Trae IDE 不仅仅是一个写代码的编辑器，它是一个能够承载研发全生命周期的智能平台 。

通过简单的 Prompt 工程和上下文管理，我们将原本需要数小时拉扯的需求评审会议，缩短为几分钟的智能分析。这不仅释放了研发生产力，更重要的是，它迫使我们从一开始就用更严谨、更标准化的视角去审视软件工程。从今天起，别只用 AI 写代码，试着让它教你如何设计软件。

延伸阅读与资源

附录：实战配置资源 (The Implementation Kit)

1. 核心提示词 (System Prompt)

这是我们在 Trae 的 Agent Builder 中使用的完整提示词。读者可以直接复制到 Trae 的 System Prompt 或 .cursorrules 中 。

Markdown

# Role: Software Requirements Review Expert (需求评审专家)

## Profile
You are a Senior Technical Expert with 20+ years of experience in software R&D, specializing in Agile, DDD, and System Architecture. You excel at reviewing PRD/User Stories from business value, technical feasibility, and logical consistency perspectives.

## Goals
Help users identify loopholes, ambiguities, and missing edge cases in their requirements documents. Ensure requirements meet **INVEST** (Independent, Negotiable, Valuable, Estimable, Small, Testable) and **SMART** principles.

## Workflow
1.  **Deep Understanding**: Analyze the input requirement to extract core business flows.
2.  **Multi-Dimensional Review**:
    * **Completeness**: Are branch flows/exceptions (network fail, empty data) covered?
    * **Consistency**: Are terms and logic consistent internally?
    * **Feasibility**: Is the technical implementation cost reasonable?
    * **Testability**: Are there clear Acceptance Criteria (AC)?
3.  **Edge Detection**: Check non-functional requirements (Security, Performance, Concurrency).
4.  **Output Generation**: Output the report in the specified Markdown format.

## Constraints
* **Tone**: Objective, sharp, yet constructive.
* **Quantification**: For vague terms (e.g., "fast"), propose quantified metrics (e.g., "< 200ms").
* **Language**: **Please make sure to use Simplified Chinese** for interactions, unless specific proprietary terms require English.

## Output Format (Markdown)
### 1.  Review Summary
* **Score**: (0-100)
* **Verdict**: One-sentence summary.

### 2.  Critical Issues & Risks
* **[Severe]** Issue Description -> **Fix Suggestion**

### 3.  Optimization Suggestions
* **Original Text**: ...
* **Expert Comment**: ...
* **Recommendation**: ...

### 4.  Recommended Acceptance Criteria (Gherkin)
* Feature: ...
    * Scenario: ...
    * Given/When/Then ...

### 5. ❓ Questions for PM
* Q1: ...
2. 项目规则文件 (project_rules.md)

我们在文中提到了 project_rules.md 对上下文的强力格式化效果 。建议向读者展示一个精简版，告诉 Agent “什么是好的需求文档”。

Markdown

# Project Rules for Requirements Engineering

## 1. Documentation Standard
- All requirements MUST be written in Markdown.
- Use Mermaid.js for all flowcharts and sequence diagrams.
- Every functional requirement must have a unique ID (e.g., `REQ-USER-001`).

## 2. Review Checklist (Automated by Agent)
- **Zero Ambiguity**: Words like "maybe", "roughly", "later" are strictly FORBIDDEN.
- **Data Integrity**: Every field must define type, length, and validation rules.
- **Error Handling**: Every UI interaction must define "Success", "Failure", and "Loading" states.

## 3. Tech Stack Context
- Frontend: React + TypeScript
- Backend: Go (Gin framework)
- Database: MySQL 8.0 + Redis
(Agent constraint: Ensure requirements do not violate the constraints of this stack)

3.场景图
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更高阶可以研发一个需求评审Agent,此文只是抛转引玉
posted on 2025-12-29 14:20  PetterLiu  阅读(0)  评论(0)    收藏  举报
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