AI 产出文档必须过人工审计
本周主线
一周只做一件事：给 AI 产出的文档建立」人工审计」闭环。
从」怎么评审一份 PRD」这个问题出发，走到审计清单、模型分工、审计流程，最后落地到项目重构和仓库分析项目收尾。
背景：skill 库里的技能每天都在产出文档（skill 是给 AI 用的能力包）。没有审计闭环，产出越多，不可信文档堆得越高。
深入：从 PRD 评审清单到审计闭环
先定维度，再审计
评审 PRD（产品需求文档）最大的坑是边看边想，看哪算哪。解法是先把维度定下来：
- 需求点的合理性
- 竞品的需求有没有被满足
- 有没有创新点
- 是否满足自己的要求
- 技术实现难度
维度由豆包以」提示词撰写专家」角色起草，人工确认边界，再交给 GPT 按维度执行：
flowchart LR
A[需求描述] -- 豆包(免费) --> B[审计提示词]
B -- GPT(付费) --> C[按维度审计]
C --> D[人工复核]顺带沉淀了成本控制：免费模型写提示词这类草稿活，付费模型专注正式回答。
审计是关口，不是建议
本周确立的流程，核心是把」人工审计」变成强制关口：
flowchart LR
A[AI 产出文档] --> B[人工审计]
B -- 不通过 --> C[修改]
C --> B
B -- 确认 --> D[成熟可用文档]配套原则：
- AI 产出文档：简洁为主，可读性强。
- 人工审计项要明确，人工必须介入。
- 不急着推进文档，先审计，严谨缓步走。
没有这个闭环，文档永远不会」成熟」。
落地与沉淀
- PRD 审计 → tech 审计 → 重构：项目文档审计完成，按结论重构。
- 目标重校准：项目定位调整为快速原型、快速迭代、自用，砍掉过度设计。自用项目，够用 + 快速迭代 > 完美架构。
- 仓库分析项目：基本完成。
- skill 库：计划用 GPT 重构，与审计机制配套。