“大概做个类似淘宝，能买卖东西就行。”
如果这句话出现在开发会上，正常反应不是马上开工，而是先问：谁来卖，谁来买，交易做到哪一步，哪些功能可以暂时不做。
2026 年夏天，我们把它分别交给 Cursor、GitHub Copilot 和通义灵码。测试时，Cursor 集成 GPT-5 与 Claude Opus 4，GitHub Copilot 在 VS Code 中使用，通义灵码来自阿里云。这轮只看第一步：信息明显不够时，它们会直接写代码，还是先把问题补齐？
三款工具都没有铺开一套“淘宝”全栈代码。先拆，再问。
三款工具，先问的不是同一件事
Cursor 最像把口头需求改成工单。它先在侧边栏生成待办清单，把“类似淘宝”拆成商品管理、用户系统、购物车和支付等模块，随后追问：优先做哪个模块？数据库选 PostgreSQL 还是 MySQL？支付准备接哪家服务？
提问前，它还检索了项目知识库里的技术规范。因此，这些问题并非完全来自通用模板，也参考了已有项目文件。
GitHub Copilot 走的是另一条路。它直接在编辑器里用 Mermaid 画出初步架构，列出前端、API 网关和微服务集群，并建议从用户登录注册开始，采用 OAuth 2.0，再询问是否同意这套起点。
它没有先讨论 C2C 还是 B2C，而是沿着常见工程路径搭了一个可删改的骨架。
通义灵码先抓住了“买卖”这个词。它问的是：“这里的买卖，是 C2C 个人交易，还是 B2C 商家入驻？要不要做商品类目管理？”它还给出过参考 Shopify 基础模块、再做二次开发的建议。
仅凭一次测试，不能断言哪款工具更懂业务。能确认的是，三者补信息的顺序不同：Cursor 先收紧技术选项，Copilot 先给架构默认值，通义灵码先确认交易关系。
Prompt 没消失，只是换了位置
IBM 的《2026 年提示工程指南》仍把精准提示词视为重要技能。Oracle 对提示工程的解释也强调迭代、明确程度和上下文。
所以，把这件事说成“告别 Prompt 工程”，容易说过头。
真正发生的变化是：使用者不必把全部约束一次塞进输入框。第一句话可以只是方向，剩下的信息由项目文件、后续追问和人工确认逐步补齐。写 Prompt 的负担被分摊了，并没有凭空消失。
这也解释了为什么一句含糊的话有时能启动工作。第一轮输入只负责开门，后面的上下文才决定工具会走向哪里。
项目里的旧文件，比华丽措辞更管用
这类编程助手不只读取当前输入，还会查看项目文件、README、最近打开的文档和聊天记录。描述不够完整时，现有代码和文档往往比多写几句形容词更有用。
在另一轮测试中，开发者只说了一句“用上次那个用户表结构”，Copilot 随后在项目目录里找到了三个月前的 SQL 文件。
这个结果看起来聪明，其实先依赖一个朴素条件：那份 SQL 文件确实还在目录里，而且能够被检索到。
如果需求是“按照我们公司那套特殊采购审批流程来”，但流程没有写进任何文档，也没有相关代码和聊天记录，工具就只能套用常见做法。它可以追问，却不可能自动知道公司的私有规则。
追问是在拆默认假设
“大概做个类似淘宝”这句话里，藏着不少未经确认的前提。三款工具起初都把它当成 Web 应用处理；当我们补充“主要给内部员工做采购平台”后，它们很快转向权限管理和审批流。
这不是什么凭空读懂人心，而是新信息推翻了旧假设。
图像输入和外部工具调用也是同样的道理。支持图片时，可以丢一张竞品截图，让助手分析布局并生成 UI 组件；接入外部工具后，它还可以生成数据库 Schema，或提出云服务选项。
但截图只能补充界面信息，项目文档才能说明业务规则。工具能搭技术骨架，不能替业务负责人拍板。
不会写 PRD，先把这三件事说清
先讲场景，不要只报模块名。
与其说“做一个登录模块”，不如说“用户可以用手机号或微信扫码登录，成功后进入首页”。后一句交代了使用者、入口和结果，助手也更容易拆出账号体系、短信接口或 OAuth 等技术组件。
先要一件能看见的东西。
需求还很模糊时，可以让工具先交一个页面、流程图或伪代码。看到具体产物后，再反馈“按钮位置不对”或“这里要多一步确认”。围绕原型修改，通常比反复解释抽象想法更直接。
回答业务事实，不必硬猜技术答案。
当助手询问数据库、部署方式或第三方服务时，不知道也没关系。可以告诉它预计用户量、数据是否敏感、预算范围，以及系统给内部还是外部用户使用。技术选项由工具展开，业务取舍仍由人确认。
公司自己的规则，工具猜不出来
AI 编程助手正在从代码补全器靠近“会写代码的初级需求分析员”：它可以拆任务、列假设、找文件、搭原型，也能在信息不足时继续追问。
它仍有明确边界。企业内部的审批规则、历史约定和特殊权限，如果没有可靠的知识源，回答就容易停在表面。遇到这类需求，最好先补文档，并要求工具把“已知信息”“默认假设”和“待确认事项”分开写。
自然语言开发降低了开工门槛，但没有替人承担决策。Prompt 工程也没有被淘汰，它只是从一次性雕琢长指令，变成持续补上下文、纠正假设和确认取舍。
需求还没说清时，生成多少代码并不是最重要的事。先问对问题，才有可能做对东西。
参考资料
- IBM：2026 年提示工程指南
- Oracle 中国：What Is Prompt Engineering?
