现在一大堆针对 chatGPT 提问的 prompts
恰恰说明只要给的指令够精确他就能做事
而瀑布式开发虽然近年被唾弃，但它的一大特点就是一开始就会有尽可能明确的规格书
尤其是接案产业为了验收标准，几乎定规格时连 schema 与流程图都会有
优质一点的甚至附画面以及定义每个互动的 input 与 expections
这种有明确的 test cases 正是 chatGPT 的强项
所以我猜测最快产生的取代工程师的情景:
1. 从 0 到 1 的专案，因为 chatGPT 不用了解现有系统
2. 疯狂 CRUD 型的专案，例如内部系统，较少外部不明确 Dependencies
达到这步之前 chatGPT 需要先可以针对 spec 模糊与矛盾之处提问，
但目前的技术倾向于硬给解答，不晓得有没有办法改进
然后会产生操作 chatGPT 工程师需求，专门写给 chatGPT 看的 spec/test cases
以及针对产出的 source code 微调与 QA 后交货

你忘了这类公司的问题就就在于不写spec或文件，或是只写验收交差用的，gpt时代他们还是一样啊XD合约文件写的是最模糊的那种，最多就是验收阶段文件会慢慢补上去，但验收的项目跟一开始的spec大部分也不相同了

瀑布流跟敏捷各有其适用的场景

你想多了 接案一样需求会在开发前后持续修改你说的完善spec 但多数场景连客户自己都不清楚他要什么coding只占软件开发非常小的比例 而AI目前只加快了这小块

所以我文中才说需要 chatGPT 能回头厘清问题

被楼上说完了XD接案本质上就是通灵，签约的高层跟使用系统end user认知差距很大，而user大部分真的不知道自己要什么，所以要应用在spec文件比较难，用在test cases比较有机会

客户连他自己想要什么都不知道 要怎么写规格？

所以才说通灵 有时候就是一些叙述而已你就要开始开发了

合约只会写建置xxx系统，要符合什么法规，验收要哪些单位，其他内容要嘛接案公司本来就是深耕客户产业的，知道要干嘛再依照客户调整，不然都是要pm ba去一直开会问出来后，交给开发团队开发

推接案本质上就是通灵XD

等chatgpt能出来撕逼再说吧敏捷就是为了撕逼输的时候 频繁改需求才出现的

@foreverk

噗

除非gpt会通灵XDD

连客户都不知道自己要什么商业逻辑，你要GPT通灵?

我的想法是反过来，gpt是帮助写完结案所需文件，文件能自动从程式自动不断修改

良好的文化不是不能根基于瀑布模型 但成功的关键仍在于即时的回馈与修正 这不是任何初期的精确能够解决的前期精确就是中后期的僵硬 AI介入辅助也不能改变这点

你想多了 多的是scrum误用成瀑布式的再加上需求变更在专案中本来就很常见定义上完成最小价值产品 还是使用者的偏好

一堆公司都不写文件或是文件跟成品落差很大没更新的吧

想法蛮有趣的耶

呵呵，每篇都在用GPT通灵。waterfall,的问题又不是在写规格书，waterfall也没有硬要人写完整的规格书。