## 1. Stock题材助手 AI实践情况

### 1.1. AI编程环境
* CodeBuddy
* Gemini-3.0-Flash
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11563618/71b88906328e6d5641b4141a2be42f45.png)
### 1.2. 提示词
* 1 req.md （30行）
* 2 design.md （40行）
* 3 detailed_intf 数据接口.md （60行）
* 4 detailed_fun 数据下载.md （80行）
* 4 detailed_fun 题材分析.md （210行）
* 4 detailed_fun 启动自检.md （10行）
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11563618/3eb55726814f53e2a30d151d446c739a.png)
### 1.3. 程序效果

![6612c1207eb499dc0f3423f180c7d27.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11563618/196ffa2b6b7df17e301e89c64b0553db.png)
![fb5e4ff3498c10680ae67d7f84bf117.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11563618/e5b96396b8d322a50227a0f91b3fe316.png)
![0d073c6fec1dcf8b57336967c59612c.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11563618/cca340571cdd652a24d6a69dcc8600e3.png)


## 2. 从Bug分布 看Spec增强方向

| Bug类别 | 数量 |
|:-----------|:-------|
| UI控件/表单 | 2个bug |
| 专业图形图像 | 6个bug |
| 数据持久化 | 1个bug |


| Bug分布 | Bug详述 | Spec增强方向 |
|----------|----------|----------|
| UI控件/表单bug | * 调色板大小与预期不符 | 非常规UI控件大小，写入Spec |
| 专业图形图像bug | * 杂项：图中无法显示中文 * 杂项：边距异常畸宽 * 杂项：图形重绘抖动 | 隐性常识显式化，写入Spec |
| 专业图形图像bug | * 图形：词频分析图文字覆盖 | 界面原型图【规则化】，写入Spec |
| UI控件/表单bug | * 日期设置不能超过今日，规则没生效 | 无需Spec增强 规则已在Spec 由单元测试驱动AI改Bug |
| 专业图形图像bug | * 操作：滚轮误触发点击逻辑 * 操作：用户标记有时不响应 | 无需Spec增强 规则已在Spec 由单元测试驱动AI改Bug |
| 数据持久化bug | * graph文件保存数据没有排序 | 排序后才能保存，写入Spec |



## 3. 人机协同编程的Spec vs. 传统需求说明书 --> 四大核心差异

我这次弄 Stock 题材助手，本来是奔着【整合 LLM 智能分析】去的，没想到在【人机对话 与Spec】方面还有不小收获——总结为如下 4 条。

### 3.1. 从人脑翻译到机器直译的思维转变
传统需求：面向程序员的文档，没错就好，信息不够程序员会【脑补】
AI提示词：面向AI的机器指令，要求精确、无歧义
- 例：`GUI-RULE-ANALYSE-006`明确要求用matplotlib画图要支持中文显示
- 例：`高频字分析图界面GUI设计`中详细规定避免文字覆盖的布局逻辑

### 3.2. 业务规则的原子化爆炸
传统需求：业务规则分散在功能描述中，隐含在逻辑流程里
AI提示词：业务规则独立成章，数量10倍增加
- 每个规则都有唯一标识符（如`FUNC-RULE-ANALYSE-001`）
- 规则间通过引用关联，形成网状结构而非线性叙述

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11563618/b5cc6484b1b9239bcdcca98c404bbb8b.png)

### 3.3. 锚点式功能定义取代散文式描述
每个步骤都可包含具体的规则锚点，AI可直接跳转执行

> ```
> ## 周题材分析 功能定义
> 1. 【用户】设置 日期值，或点击 前一天、后一天 按钮 修改 日期值
> 2. 【系统】确认 日期值 满足规则 （ 参考【题材分析 GUI规则】 ）
> 3. 【用户】点击【周题材分析】按钮
> 4. 【系统】绘制【周题材分析图】
> 4.1. 【系统】读取 包含【日期值】在内过去7天的 zt_graph_yyyymmdd.csv 文件
> 4.2. 【系统】生成【周题材】分析模型 （参考 FUNC-RULE-ANALYSE-011 周题材分析规则）
> 4.3. 【系统】根据【周题材】分析模型 绘图 （参考 周题材分析图界面GUI设计）
> ``` 

### 3.4. 防错机制的显式化
传统需求隐含的常识性校验全部显式化：
- `修改时间 > 15:00`的具体时间判断
- `最多支持6个用户标记`的精确限制
- 鼠标滚轮与点击事件的冲突避免



## 4. 人话能说精确的留下，技术能兜底的留下
![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11563618/9ea4f4ca2135c340503ade096b2c91d7.png)

![image.png](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-11563618/0e6e9a6645d0c1eb633304bf2d8cb565.png)

1 req.md                                   （30行）

AI时代的需求工程本质是"规则工程"（Stock题材助手AI实践总结）

我这次弄 Stock 题材助手，本来是奔着【整合 LLM 智能分析】去的，没想到在【人机对话 与Spec】方面还有不小收获。

人工智能

职业发展

开发工具

Stock题材助手AI实践：100%代码通过率，无需手写代码，采用CodeBuddyGemini-3.0-Flash环境。通过详细提示词规范（1req.md、design.md等）实现高效开发。Bug分析显示专业图形图像问题最多，需增强Spec规范。人机协同编程四大差异：机器直译思维、业务规则原子化、锚点式功能定义、显式防错机制，显著提升开发效率与质量。

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