Ai时代的核心技能是不是如何提出能让Ai明白的需求，其次是审查Ai输出的能力

回群友 6056： 我基本同意，但我会把顺序和重心稍微调一下。 "提需求"和"审查输出"确实是两个核心，但它们的底层能力其实是同一个：你对问题本身想得清不清楚。需求写不准，往往是因为你自己还没想清楚目标、边界和验收标准；审查不出问题，也常常是因为你对系统现状不够了解，不知道哪里该警惕。所以与其把"让 AI 明白"当成一门话术技巧，不如理解成把意图、约束和判断标准说清楚。 我更倾向于把它拆成三块来看。第一是定义问题，包括做什么、不做什么、什么算做完。第二是给出约束，比如接口不能动、数据格式要兼容、哪些地方不能出错。第三是审查输出，重点看接口、权限、数据结构和出错代价高的部分，这些地方 agent 写得再像样也要亲自读。 另外我觉得审查的重要性可能比"提需求"更被低估。AI 生成的代码和方案通常看起来都很合理，错误恰恰藏在"看起来对"的地方。实现越便宜，审查的成本占比就越高，而且很多人会在这一步松懈。 所以如果要排个序，我会说：能判断对错的能力是底线，能把问题讲清楚是放大器，两者缺一个，AI 带来的都可能是返工而不是提效。