2026 视野下的 BRD 与 SRS 演进：从业务构想到 AI 原生实现

2026-02-12 05:11:03 0条评论 4次阅读 0人点赞

在软件工程的历史长河中，文档从来都不是目的，而是手段。然而，随着我们步入 2026 年，软件开发的本质正在经历一场由 AI 代理和云原生架构引发的深刻变革。传统的“瀑布式”文档编写流程已成为过去式，取而代之的是一种高度动态、迭代且智能的需求工程模式。在这篇文章中，我们将深入探讨 BRD（业务需求文档）和 SRS（软件需求规格说明书）的核心差异，并结合我们团队在最近项目中的实战经验，探讨如何利用 Agentic AI 和现代技术栈，将这些静态文档转化为驱动生产的智能资产。

1 什么是业务需求文档 (BRD)？
2 什么是软件需求规格说明书 (SRS)？
3 BRD 和 SRS 的核心区别
4 2026 开发范式下的 SRS 进化：从自然语言到“可执行代码”
5 从 BRD 到 SRS：利用 Agentic AI 生成规格说明
6 实战中的陷阱与最佳实践：SRS 维护的技术债
7 云原生与 Serverless 架构下的 SRS 差异化
8 结论：展望未来的需求工程

什么是业务需求文档 (BRD)？

业务需求文档是项目的基石，它回答了“我们为什么要构建这个”以及“商业价值在哪里”的问题。在我们的实践中，BRD 已经不再是一个静态的 Word 文档，而是一个动态的业务知识库，它是后续所有 AI 生成代码和 Agent 工作流的上下文源头。

以下是 BRD 在现代开发中的一些关键特点：

战略导向：它是项目启动的第一站，记录了 ROI（投资回报率）分析、目标市场以及 KPI 指标。
利益相关者契约：它明确了项目发起人、业务负责人以及关键利益相关者的期望，这在部署 Agentic AI 工作流时至关重要，因为我们需要明确的业务边界来约束 AI 的行为。
AI 的业务上下文：BRD 现在充当了大型语言模型（LLM）的“系统提示词”基础。如果 BRD 模糊不清，AI 生成的 SRS 和代码将会产生幻觉。

让我们来看一个实际的例子：考虑一款用于优化企业差旅报销的软件。在 2026 年的 BRD 中，我们不仅会写“需要自动审批功能”，而是会详细描述业务目标：“如何构建一个基于实时汇率和企业合规性策略，自动处理 90% 常规报销申请的系统，从而将财务团队从重复劳动中解放出来？” 这种描述直接决定了我们在 SRS 阶段的技术选型（例如引入 RAG 知识库来检索合规性政策）。

什么是软件需求规格说明书 (SRS)？

软件需求规格说明书是将 BRD 中的商业愿景转化为技术蓝图的桥梁。SRS 详细说明了软件的功能性和非功能性需求。在现代开发流程中，SRS 实际上起到了“可执行规范”的作用，其质量直接决定了 Cursor 或 GitHub Copilot 等 AI 编程助手生成的代码质量。

以下是 SRS 的一些特点：

技术契约：它在用户、开发人员和 AI 工具之间架起了一座桥梁。我们更倾向于使用“机器可读”的结构化布局，而非纯文本。
架构与性能指标：用于衡量初始成本和投入，这对 Serverless 和云原生架构的成本预估至关重要。例如，SRS 必须明确冷启动延迟限制或并发处理数。
测试驱动的基础：它确保了 CI/CD 流水线中的自动化测试有据可依。

BRD 和 SRS 的核心区别

方面

BRD

SRS —

—

— 缩写

Business Requirement Document

Software Requirement Specification 核心问题

Why & What Value (为什么要做？价值几何？)

What & How (具体做什么？怎么做？) 维护责任

业务分析师、产品经理（作为“知识库管理员”）

系统架构师、Tech Lead（作为“提示词工程师”）受众

高层管理、投资人、业务方

开发人员、AI 编程助手、测试工程师 生命周期

启动阶段，相对稳定

计划与迭代阶段，随代码高频变更 内容侧重

业务流程、ROI、用户痛点

接口定义、数据模型、算法逻辑、性能指标

2026 开发范式下的 SRS 进化：从自然语言到“可执行代码”

在 2026 年，我们不仅要会写文档，还要学会如何让机器“读懂”文档。这就是我们所说的 Vibe Coding（氛围编程） 的核心理念：SRS 不再仅仅是给人看的，它是给 AI 看的“源代码”。

深入探讨：SRS 作为 AI 的上下文与契约

在我们最近的一个金融科技项目中，我们发现传统的 SRS 文档在 AI 辅助开发中存在断层。开发人员在使用 Cursor 时，AI 往往无法理解具体的业务逻辑，导致生成的代码需要大量返工。为了解决这个问题，我们将 SRS 进行了结构化改造，引入了“机器可读”的需求描述。

让我们思考一下这个场景：你需要定义一个用户认证模块。在旧模式下，你可能会在 SRS 中写一段长文字描述密码策略。而在 2026 年，我们会这样定义 SRS：

// ============================================
// SRS-Section-001: 用户认证与密码安全策略
// ============================================
// 需求描述：系统必须支持强密码策略，并提供基于 JWT 的无状态认证。
// 引用标准：OWASP Auth Recommendations 2025

import { z } from "zod";

/**
 * 1.1 密码复杂度验证 Schema
 * 这是非功能性需求（安全性）的代码级表达。
 * AI IDE（如 Cursor）会直接读取此接口生成前后端验证代码。
 */
export const UserPasswordSchema = z.object({
  userId: z.string().uuid("用户ID必须是有效的UUID"),
  password: z.string()
    .min(12, "为了对抗暴力破解，密码长度不得低于12位")
    .refine((pwd) => /[A-Z]/.test(pwd), "必须包含大写字母")
    .refine((pwd) => /[a-z]/.test(pwd), "必须包含小写字母")
    .refine((pwd) => /[0-9!@#$%^&*]/.test(pwd), "必须包含数字或特殊字符"),
  mfaToken: z.string().optional("两步验证token，在敏感操作时必填")
}).strict();

// 推导出的类型，直接供 Controller 使用
export type UserPasswordDTO = z.infer;

/**
 * 1.2 认证接口规范
 * 我们在 SRS 中直接定义 OpenAPI 风格的接口，
 * 这样后端开发者可以直接复制到 Swagger 中，
 * 而前端 Agent 可以直接生成 TypeScript 客户端代码。
 */
export interface AuthResponse {
  accessToken: string;
  refreshToken: string;
  expiresAt: number; // Unix timestamp
}

你可能会遇到这样的情况：项目经理要求修改密码策略。在旧模式下，你需要修改 Word 文档，然后通知开发人员修改代码，中间容易产生信息遗漏。而在我们的新工作流中，修改 SRS 中的 UserPasswordSchema 定义，AI IDE 会立即感知到类型变化，并自动提示所有受影响的 API 接口都需要更新。这就是 SRS 即代码 的威力。

从 BRD 到 SRS：利用 Agentic AI 生成规格说明

现在，让我们思考一下从 BRD 到 SRS 的转换过程。传统上，这是由业务分析师手动完成的。但在 2026 年，我们使用 Agentic AI 来辅助这一过程，极大地减少了信息损耗。

假设我们的 BRD 中有这样一段业务描述：

> “为了提高安全性，系统必须监控所有异常的登录尝试。如果某个 IP 在 5 分钟内尝试登录失败超过 3 次，则应暂时锁定该账户 30 分钟，并通知安全团队。”

我们可以构建一个 AI Agent，它能读取这段 BRD 文本，并自动生成 SRS 中的技术规范和基础代码架构。让我们来看看我们是如何在项目中实现这一点的。

首先，AI 会分析出核心需求：限流、锁定、通知。然后，它生成如下的技术实现建议：

// ============================================
// SRS-Section-002: 安全性与限流策略
// 来源：BRD-Security-Requirement (AI 生成)
// 技术手段：Redis + 滑动窗口算法
// ============================================

interface SecurityAlert {
  alertType: "ACCOUNT_LOCKED" | "SUSPICIOUS_PATTERN";
  ip: string;
  targetUserId: string;
  lockedUntil: Date;
  metadata?: Record;
}

/**
 * 生产级实现：使用 Redis Sorted Set 实现高效的滑动窗口计数器
 * 这种算法在 O(log N) 时间内完成，比简单的键值计数更精确。
 */
class SecurityService {
  // 依赖注入，便于测试和解耦
  constructor(private redisClient: any, private notificationService: any) {}

  /**
   * 检查登录频率限制
   * @param ip 客户端 IP 地址
   * @returns { allowed: boolean, reason?: string }
   */
  async checkLoginRateLimit(ip: string, userId: string): Promise {
    const key = `login_attempts:${ip}`;
    const now = Date.now();
    const windowStart = now - 5 * 60 * 1000; // 5分钟窗口

    // 1. 清理窗口外的旧数据
    await this.redisClient.zremrangebyscore(key, 0, windowStart);

    // 2. 记录本次尝试
    await this.redisClient.zadd(key, now, `${now}-${Math.random()}`);

    // 3. 统计窗口内次数
    const count = await this.redisClient.zcard(key);

    // 4. 设置过期时间以防止 Redis 内存泄漏
    await this.redisClient.expire(key, 300);

    // 5. 判断阈值
    if (count > 3) {
      await this.handleAccountLock(ip, userId);
      return { allowed: false, reason: "Rate limit exceeded: IP locked temporarily." };
    }
    return { allowed: true };
  }

  private async handleAccountLock(ip: string, userId: string) {
    const lockUntil = new Date(Date.now() + 30 * 60 * 1000);
    
    // 触发安全事件通知
    await this.notificationService.dispatch({
      channel: "SECURITY_OPS_SLACK",
      message: `Alert: IP ${ip} locked for user ${userId} due to brute force pattern.`
    });

    // 可选：在 Redis 中记录锁定状态，供后续中间件检查
    // ...
  }
}

在这个阶段，我们的角色不再是单纯的“编写者”，而是“审核者”。AI 生成了 SRS 的骨架和实现逻辑，我们需要验证：

边界情况：如果 Redis 挂了怎么办？（这需要我们在 SRS 中定义降级策略，例如切换到本地内存限流）。
性能优化：ZADD 操作在高并发下的表现如何？（我们需要预估 Redis 集群的负载）。

实战中的陷阱与最佳实践：SRS 维护的技术债

在我们过去两年的大型项目复盘中，我们发现了一个严重的问题：SRS 腐烂。这发生在 BRD 变更频繁，而 SRS 更新滞后时。代码实现了新功能，但文档还在描述旧逻辑。这在微服务架构中是致命的，因为不同的团队可能依赖不同的文档版本。

2026 最佳实践：文档即代码

我们强制要求将 SRS 存储在代码仓库中，并使用 Markdown 或类似 MDX 的格式，允许直接嵌入可运行的代码块。

让我们思考一下这个场景：我们需要根据用户的地理位置动态调整 API 响应（边缘计算场景）。

错误的做法（导致技术债）：

直接在代码里写一堆 if-else，而不更新 SRS，导致其他维护者不清楚路由逻辑。

正确的做法（2026 风格）：

在 SRS 中定义策略接口
实现 TDD 测试作为 SRS 的一部分

// SRS-Test-Case-GeoRouting.test.ts
// 这个测试文件不仅验证代码，它就是需求的一部分，即“可执行的需求"

describe("SRS-5.2 地理位置路由需求验证", () => {
  it("应当将亚太地区用户路由至新加坡边缘节点", async () => {
    const mockRequest = {
      headers: { "cf-ipcountry": "SG" }, // 模拟 Cloudflare 头部
      ip: "203.0.113.1"
    };
    
    const routingDecision = getBestNode(mockRequest);
    expect(routingDecision.region).toBe("ap-southeast-1");
    expect(routingDecision.type).toBe("edge"); // 必须是边缘节点
  });

  it("当边缘节点不可用时，应当回退到云中心", async () => {
    const mockRequest = {
      headers: { "cf-ipcountry": "SG" },
      ip: "203.0.113.1"
    };
    
    // 注入故障模拟器
    setNodeHealth("ap-southeast-1-edge", false);
    
    const routingDecision = getBestNode(mockRequest);
    expect(routingDecision.type).toBe("cloud");
    expect(routingDecision.region).toBe("ap-southeast-1");
  });
});

通过这种方式，任何对代码的修改如果违背了 SRS（测试），CI 流水线就会报错。这确保了文档与代码的“幂等性”。

云原生与 Serverless 架构下的 SRS 差异化

在 2026 年，绝大多数新项目都基于 Serverless 或边缘计算。这对 SRS 的编写提出了新的挑战，特别是在状态管理和冷启动方面。

传统 SRS 可能会忽略实例回收问题，但在 Serverless SRS 中，我们必须明确：

无状态设计验证：每个请求必须是独立的。SRS 应明确指出：“严禁在内存中存储会话状态，必须使用 Redis 或 DynamoDB。”
冷启动优化：如果 BRD 要求“极低延迟”，SRS 必须包含预热策略或配置 Provisioned Concurrency。

我们通常会在 SRS 中添加一个专门的“运行环境约束”章节，如下所示：

# SRS Appendix: Runtime Constraints (Serverless)
Runtime:
  type: AWS Lambda / Node.js 20.x
  Memory: 1024 MB
  Timeout: 29s (API Gateway limit is 30s)
Constraints:
  - DB Connections: Must use RDS Proxy (no direct connections)
  - File Uploads: Must use S3 Presigned URLs (no /tmp storage for large files)

这种结构化的配置可以输入到 IaC（基础设施即代码）生成器中，实现从需求到部署的全自动化。

结论：展望未来的需求工程

随着我们步入 2026 年，BRD 和 SRS 的界限变得更加流动，但重要性却只增不减。BRD 确保我们在做正确的事（商业价值），而 SRS 确保 AI 和我们正确地做事（技术实现）。通过结合 Agentic AI 进行文档生成、Vibe Coding 环境进行即时反馈，以及 测试驱动 的文档维护策略，我们可以构建出比以往更加稳健、安全的软件系统。

在你的下一个项目中，尝试尽早引入结构化数据定义到你的 SRS 中，你会发现 AI 编程助手将变得更“聪明”，你的开发效率也将大幅提升。记住，未来最优秀的工程师，是那些懂得如何向 AI 精确描述需求的人。

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