利用多模型聚合工具KULA,通过DeepSeek-V4-Pro提取需求文档中批注、正文和补充说明里的全部修改记录,按功能模块归类,再由DeepSeek-R1复核遗漏,最终生成结构化变更清单,确保数字、参数及业务规则完整保留,避免人工反复核对。
需求文档改了八版,怎么理清到底改了什么?
时间:2026-07-23
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产品经理递过来一份需求文档,轻描淡写地说:“改动不大,就加了几个小功能。”

等你打开文档,才发现里面埋着八个版本的修改记录:有的写在批注里,有的直接改进了正文却没标注版本号,还有的藏在文档末尾的“补充说明”中,但压根没注明对应哪个功能。
想把“这次到底改了什么”搞清楚,通常得先手动把所有修改点整理到一张表里,再按功能模块分组,逐条跟上一版对照。这个过程不费脑子,但特别耗耐心。
其实这类需求文档整理任务完全可以让模型分两步搞定。第一步,从混乱的文档中提取全部修改记录——不管它们藏在批注、正文还是末尾的补充说明里;第二步,按功能模块归类合并,生成一份结构清晰的变更清单。
下面就用 KULA 这个多模型聚合工具,来展示怎么把一份混有多版修改记录的需求文档,整理成结构化变更清单。具体使用 DeepSeek-V4-Pro 和 DeepSeek-R1 接力处理。
输入材料:一份塞入多版修改记录的需求文档
以下是一份模拟的订单模块需求变更记录,内容已经脱敏,去掉了产品名称和内部项目编号。
文档里同时存在三种形式的修改记录:批注、正文直接修改,以及末尾追加的补充说明。
## 订单模块 V2.4 需求变更
### 1. 订单列表筛选
(批注:新增按订单金额区间筛选,金额区间为0-100、100-500、500-2000、2000以上四个档位)
(批注:筛选条件支持多选)
原筛选条件保留:按状态、按下单时间
### 2. 订单导出
导出格式从CSV改为支持CSV和Excel两种选择。
(批注:Excel格式需要保留单元格样式和表头颜色)
单次导出行数上限从5000调整为10000。
导出文件名增加时间戳,格式:订单导出_YYYYMMDD_HHmmss。
### 3. 订单详情
新增展示订单修改日志,记录每次修改的时间、操作人和修改内容。
(批注:修改日志只记录状态和金额的变更,其他字段的变更不记录)
### 4. 退款流程
退款申请提交后,状态流转从“申请-审核-退款”改为“申请-初审-复审-退款”。
(批注:初审由客服主管审核,复审由财务审核,两个环节都需要记录审核意见)
退款金额超过原订单金额50%时,需要人工确认后才能继续。
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补充说明(2026年7月20日新增):
- 订单列表增加批量删除功能,单次最多删除50条
- 退款原因字段从选填改为必填,并增加“其他”选项
- 订单搜索支持模糊匹配商品名称
这些变更分散在三个层级里。批注负责补充细节,正文记录主体修改,文档末尾的补充说明则包含后来追加的功能。
如果手工整理,需要在不同位置之间反复跳转,先判断每一条内容属于哪个模块,再确认它是新增功能、规则修改,还是对已有需求的补充。任何一个位置没检查到,变更清单就可能不完整。
处理流程:先提取归类,再复核遗漏
两个模型的分工很明确:
DeepSeek-V4-Pro 负责读取三种形式的修改记录,提取全部变更条目,并按照功能模块归类和合并,生成结构化清单。
DeepSeek-R1 负责返回原文逐条复核,检查清单是否完整,尤其关注藏在批注和补充说明中的修改点。
前一个阶段解决的是“怎么把内容整理出来”,后一个阶段检查的是“有没有内容没被整理出来”。
第一阶段:用 DeepSeek-V4-Pro 提取和归类
DeepSeek-V4-Pro 于 2026 年 4 月发布,是 DeepSeek 系列的百万级上下文开源旗舰模型,Agent 能力有了质变,可以主动规划并执行任务。它的百万上下文窗口能一次容纳篇幅较长、格式混杂的需求文档,不用预先拆分内容。
在 KULA 里选择 DeepSeek-V4-Pro,提交完整的需求文档,使用下面的 Prompt:
请从以下需求变更文档中提取所有变更条目,整理为结构化变更清单。
要求:
1. 按功能模块分组(订单列表筛选、订单导出、订单详情、退款流程、其他);
2. 每个变更条目包含:模块名称、变更内容描述、变更类型(新增/修改/删除)、信息来源(正文/批注/补充说明);
3. 合并同一模块下的相同或相似变更条目,不保留重复记录;
4. 保留原文中的所有数字、字段名和具体参数;
5. 不自行补充文档中未提及的功能细节或实现方式;
6. 文档内容如下:
[此处粘贴需求文档]
这段 Prompt 对输出结构、归类方式和信息边界都做了明确限制。尤其是“保留原文中的所有数字、字段名和具体参数”,可以减少模型在改写过程中丢失业务阈值的情况。
DeepSeek-V4-Pro 最终提取出 14 条变更,按照五个功能模块进行分组。
对于相互关联的内容,它没有机械地拆成多条,而是合并到同一个变更项中。比如在订单列表筛选模块里,“新增金额区间筛选”“设置四个金额档位”和“支持多选”被合并为一条完整记录,信息来源标注为“正文+批注”。
补充说明中的三项变更也分别归入对应模块,没有因为它们位于文档末尾而被忽略。
第二阶段:用 DeepSeek-R1 复核覆盖完整性
DeepSeek-R1 是 DeepSeek 系列针对推理深度优化的版本,2025 年 5 月发布,幻觉率降低了 45%—50%。
这个阶段不再重新整理清单,而是让 DeepSeek-R1 对照原始文档,逐条检查 DeepSeek-V4-Pro 的提取结果。复核只聚焦一个问题:原始文档里的每一个修改点,是否都能在变更清单中找到对应条目。
在 KULA 中切换到 DeepSeek-R1 后,把原始需求文档和第一阶段生成的变更清单一并提交。可以用下面的复核 Prompt:
请逐项核对以下原始需求文档和变更清单,检查清单是否完整覆盖了原文中的所有变更。
要求:
1. 分别检查正文、批注和补充说明中的每一项变更;
2. 标注已经覆盖和未覆盖的内容;
3. 对未覆盖的内容,说明所在模块、原文内容和信息来源;
4. 检查数字、比例、数量上限、字段名和格式要求是否完整保留;
5. 不评价文字表达,不重新整理清单,也不补充原文中不存在的信息。
原始需求文档:
[此处粘贴原始文档]
变更清单:
[此处粘贴第一阶段的提取结果]
复核结果显示,第一阶段生成的清单存在一处需要补充的内容。
在退款流程模块中,原文写明:“退款金额超过原订单金额 50% 时,需要人工确认后才能继续。” DeepSeek-V4-Pro 把这项要求合并进了退款流程的整体描述,但没有在清单中单独保留 50% 这个触发条件。
DeepSeek-R1 建议把它单独列出来。原因很直接:50% 是开发实现和测试验收时都需要重点检查的业务阈值。如果只写成“部分退款需要人工确认”,规则就不够明确了。
最终交付:结构化变更清单
结合两个模型的处理结果,最终得到以下变更清单。其中补入了 DeepSeek-R1 在复核阶段发现的遗漏项。
| 模块 | 变更内容 | 变更类型 | 信息来源 |
|---|---|---|---|
| 订单列表筛选 | 新增按订单金额区间筛选(0-100、100-500、500-2000、2000 以上),支持多选 | 新增 | 正文+批注 |
| 订单列表筛选 | 保留原筛选条件:按状态、按下单时间 | 保留 | 正文 |
| 订单列表筛选 | 新增批量删除功能,单次最多 50 条 | 新增 | 补充说明 |
| 订单列表筛选 | 搜索支持模糊匹配商品名称 | 新增 | 补充说明 |
| 订单导出 | 导出格式支持 CSV 和 Excel,Excel 保留单元格样式和表头颜色 | 修改 | 正文+批注 |
| 订单导出 | 单次导出行数上限从 5000 调整为 10000 | 修改 | 正文 |
| 订单导出 | 导出文件名增加时间戳,格式为“订单导出_YYYYMMDD_HHmmss” | 新增 | 正文 |
| 订单详情 | 新增订单修改日志,记录修改时间、操作人和修改内容 | 新增 | 正文 |
| 订单详情 | 修改日志仅记录状态和金额变更,其他字段不记录 | 约束 | 批注 |
| 退款流程 | 状态流转改为:申请→初审(客服主管)→复审(财务)→退款 | 修改 | 正文+批注 |
| 退款流程 | 初审和复审均需记录审核意见 | 新增 | 批注 |
| 退款流程 | 退款金额超过原订单金额 50% 时,需要人工确认后才能继续 | 新增 | 正文 |
| 退款流程 | 退款原因字段由选填改为必填,并增加“其他”选项 | 修改 | 补充说明 |
结构化清单的价值不只是让内容更容易阅读。开发人员可以据此拆分任务,测试人员可以提取验收点,产品经理也能逐项确认修改范围,不用再回到八个版本的批注里翻来翻去。
交付前的验收标准
变更清单交付前,可以按以下标准做最后一次检查:
| 验收项 | 通过标准 |
|---|---|
| 三类来源全部覆盖 | 正文、批注和补充说明中的每项变更均能在清单中找到 |
| 数字和参数完整保留 | 50 条、50%、5000、10000 和四个金额档位等数值与原文一致 |
| 功能模块归类正确 | 每项变更均归入对应模块,信息来源标注准确 |
| 复核遗漏已经补充 | DeepSeek-R1 发现的遗漏项已经加入清单 |
| 没有自行扩写 | 清单中不存在原文未提及的功能、进度或实现细节 |
| 变更类型明确 | 新增、修改、保留和约束等类型能够准确反映原文 |
除了检查“有没有漏”,还要检查模型是否在归纳时改变了原意。
举个例子,“退款金额超过原订单金额 50% 时需要人工确认”不能被概括成“大额退款需要人工确认”——“大额”没有明确边界;“单次最多删除 50 条”也不能写成“支持批量删除”,否则会丢失数量限制。
整理时需要注意的问题
首先是文档脱敏。
真实的需求文档里可能包含未公开的产品路线图、内部项目编号、客户名称、业务数据或接口信息。提交给模型之前,需要删掉或替换这些内容。本次示例用的是模拟数据,不涉及真实内部信息。
其次是数值与业务规则。
模型可以帮助提取退款比例、导出上限和批量操作数量,但不会替业务负责人判断这些设置是否合理。如果变更涉及支付金额、退款比例或其他资金计算规则,相关阈值仍需由业务负责人确认。
再次是变更类型。
并不是所有内容都适合归为“新增”或“修改”。比如“原筛选条件保留”属于对已有能力的确认,“修改日志只记录状态和金额变更”属于范围约束。保留这些差异,可以让开发和测试更准确地理解需求。
最后是人工确认。
模型生成的变更清单是整理工具,不能代替需求评审。最终的修改范围、实现方式和影响评估,仍需要产品、开发和测试共同确认。
后续使用方式
如果日常工作中经常收到这种多版本混杂的需求文档,可以把提取 Prompt 和复核 Prompt 保存为固定模板。
每次先由 DeepSeek-V4-Pro 完成全量提取、去重和归类,再由 DeepSeek-R1 检查“原文有、清单无”的内容。对于金额、比例、时间、数量上限和字段状态这类信息,可以在复核 Prompt 中单独列为重点检查项。
整理完成后,这份变更清单可以直接用于需求评审。参会人员围绕清单逐条确认修改范围,比在正文、批注和补充说明之间来回翻找高效得多。
如果后续还需要进入开发阶段,也可以在变更清单中继续增加“负责人”“开发状态”“测试状态”和“关联任务编号”等字段。这样一来,同一份清单就能从需求确认继续流转到开发和验收环节。
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