企业官网建设流程全解析

系列导语：本系列基于 Anthropic《The AI-Native SDLC Playbook》改写，保留 Claude Code / Claude Tag / MCP 等原品牌名。第 2 篇讲了用intent.md钉死意图，这篇看第二阶段Design：为什么要把"需求"和"设计"压缩成一次会话。
《The AI-Native SDLC Playbook》相关文章链接：https://blog.csdn.net/justlookxia/article/details/164093318

你有没有过这种经历：分析师花两周写了份 spec，评审时才发现和安全策略冲突，又得推倒重来？

传统把"需求"和"设计"分开，是为了问责——谁写的、谁负责。但代价是慢，而且信息在转手时损耗。
AI-native 的解法很直接：让需求和设计在同一次会话里一起长出来。

传统痛点：分离 = 慢 + 损耗

需求归产品、设计归架构/分析师，中间靠文档接力。等设计评审，往往已经几周之后，冲突、遗漏全在后期才暴露，返工成本最高。

AI-native 做法：单会话压缩，skills 当约束

在 AI-native 流程里，产品负责人审 spec 而不写 spec。
他带着intent.md开一次会话，让 Claude 直接产出需求 + 设计规格，同时用机构的skills（品牌规范、安全策略、合规、UX 标准）当约束，让方案一出生就"长"在标准里。

前端场景有个现成例子：Claude Design (beta)能从intent.md直接生成 UI mock，再导出给 Claude Code 去构建。需求、设计、实现，一条线打通。

关键点：策略不是在几周后的评审里"被发现冲突"，而是在写的时候就被skills 应用并校验。凡是满足不了的矛盾策略，Claude 会显式标成"关切点（areas of concern）"，交给人拍板。

先决条件

• 已提交的intent.md
• 品牌 / 安全 / 合规 / UX 类skills（封装成SKILL.md）

一份能直接抄的提示词

Read the attached intent.md and produce a requirements and design spec for integrating it into our existing codebase. Apply the skills available to you so the plan conforms to our brand guidelines, security policies and UX standards. Document the spec fully as spec.md, ready to hand to the engineering team. Describe clearly any areas of concern, especially where you cannot satisfy contradicting policies.

流程：附上intent.md开会话 → 提示产出 spec 并标关切 → 产品负责人审 → 解决关切 → 提交spec.md→ 由人决定是否进 Build。

怎么知道转成功了

• 领先指标：intent.md到spec.md的提交时差（越短越好）。
• 滞后指标：构建之后的需求返工量——也就是spec.md晚于首个plan.md提交了多少次。返工越少，说明这次"合体"越干净。

下篇预告

第 4 篇Build：没有"被接受的计划"就不写码。看plan.md、机构知识怎么存进CLAUDE.md和 skills、以及构建期的 hooks 护栏。

系列文快链：

1. 【AI原生研发转型·第1篇】为什么你的AI写码很快，团队却还是慢？
2. 【AI原生研发转型·第2篇】想法不该等人写文档：用intent.md把意图一次性钉死
3. 【AI原生研发转型·第3篇】需求与设计合体：一次会话出spec.md
4. 【AI原生研发转型·第4篇】没有计划不写码，机构知识变成文件
5. 【AI原生研发转型·第5篇】让agent自己先验收：反馈回路+持续evals
6. 【AI原生研发转型·第6篇】人审不过来，让agent先审：分层评审+hooks批准门
7. 07-08待发布

原文出处：https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook （Louis Claxton, 2026-08-21, Anthropic）
系列索引：① 总论 · ② Plan · ③ Design（本篇）· ④ Build · ⑤ Test · ⑥ Deploy · ⑦ Maintain · ⑧ 番外
本系列为外部技术博客的改写，保留原品牌名，仅供团队学习交流。