El blog personal de un estudiante de secundaria

[Proyecto] ClarityAI Herramienta inteligente de alineación de requisitos

Resumen de proyectos

Cuando utilizas la IA para generar código, soluciones o contenido, ¿sueles encontrarte con escenarios como este:
Escribiste una larga lista de requisitos, pero la IA dio una respuesta completamente desviada;
Modificas repetidamente las indicaciones, pero el resultado generado siempre “le falta algo”;
Crees que te expresaste con claridad, pero la IA entendió otra versión...

Esto no es porque la IA no sea lo suficientemente inteligente, sino porque tus requisitos aún no están lo suficientemente “estructurados”.
ClarityAI nació precisamente para esto: a través de múltiples rondas de preguntas y respuestas inteligentes, te ayuda a organizar ideas dispersas en un informe de requisitos con lógica clara y detalles completos, para que cualquier IA posterior pueda comprender con precisión tu intención.

Instrucciones de uso:

Desplegué el backend en mi propio servidor, puedes acceder directamente para usarlo:Enlace directo a ClarityAI
Debido a recursos limitados, configuré un límite diario de uso de tokens. Si alcanzas el límite, por favor en“Configuración”ingresa tu propia API BaseURL y API-Key

Ejemplo de uso

I. Punto de dolor: la “brecha generacional” entre el usuario y la IA”

Estamos en un período de explosión de aplicaciones de IA; desde la generación de código y la creación de textos hasta el diseño de productos, todos quieren aprovechar la IA para mejorar la eficiencia. Pero un error común es:A menudo sobreestimamos nuestra capacidad para expresar requisitos y subestimamos la dificultad que tiene la IA para comprender con precisión un lenguaje ambiguo.

  • Dices “haz una App similar a Xiaohongshu pero más simple”, la IA podría entenderlo como “eliminar algunas funciones”, pero tu definición de “simple” es “estilo de diseño minimalista, solo conservar compartir imágenes y texto”;
  • Dices “escribe un scraper en Python”, la IA te dio un framework genérico, pero olvidaste especificar que necesita manejar anti-scraping, almacenar en base de datos y ejecutarse periódicamente;
  • Dices “genera un informe de análisis de mercado”, la IA lo genera según una plantilla, pero no aclaraste si el público objetivo son inversores o el equipo interno, lo que provocó que el enfoque del informe fuera completamente erróneo.

El resultado es:El contenido generado por la IA no cumple las expectativas → modificar repetidamente las indicaciones → perder mucho tiempo → posiblemente al final reescribir manualmenteEsto no es porque la capacidad de la IA sea insuficiente, sino porque nos falta unacapa intermedia que transforme requisitos ambiguos en instrucciones precisas.

El rol de ClarityAI es precisamente esa capa intermediaNo genera directamente el producto final, sino que, mediante preguntas sistemáticas, te guía paso a paso para complementar límites funcionales, restricciones técnicas, escenarios de usuario, prioridades y otra información clave, y finalmente genera uninforme de requisitos estructuradoEste informe se puede alimentar directamente a cualquier IA posterior (como ChatGPT, Claude, Copilot, Midjourney, etc.), para que brinden resultados más alineados con tu intención original basándose en un contexto completo.

II. Posicionamiento del producto: generador de informes de requisitos, no producto final

El valor central de ClarityAI no es reemplazar a la IA, sinomejorar la eficiencia de comunicación entre tú y la IAActúa como un analista de requisitos profesional, ayudándote a organizar las ideas enredadas en tu cabeza en un documento de requisitos claro y ordenado.

  • Entrada: una idea simple (por ejemplo: “quiero hacer un mini programa de WeChat para ayudar a los usuarios a llevar cuentas”)
  • Proceso: múltiples rondas de preguntas y respuestas dinámicas (cubriendo dimensiones como perfil de usuario, lista de funciones, selección tecnológica, privacidad de datos, plan de iteración, etc.)
  • Salida: un informe detallado de requisitos en formato Markdown, que incluye secciones como antecedentes, objetivos, descripción de funciones, requisitos no funcionales, criterios de aceptación, etc.
    Este informe se puede pegar directamente en la ventana de diálogo como indicación avanzada y enviarlo a cualquier IA para que genere código, borradores de diseño, soluciones o textos; también puede servir como especificación de requisitos interna del equipo para el desarrollo posterior.

III. Arquitectura técnica: Vue 3 + Flask, ligera y eficiente

El proyecto adopta una arquitectura de separación frontend-backend, con repositorios de código separados, lo que facilita el despliegue y la expansión independientes.

Frontend —— ClarityAI-Frontend

Basado en Vue 3 + Vite + Element Plus, enfocado en la fluidez de interacción y la claridad de la interfaz:

  • Dependencias principales: Vue 3.5.27, Vite 7.3.1, Element Plus 2.7.7, Pinia 3.0.4, Vue Router 5.0.1
  • El renderizado de Markdown utiliza markdown-it, la página de resultados muestra claramente el informe
  • Páginas principales:
  • Página de inicio: Introduce una idea inicial y lanza con un clic el proceso de clarificación de requisitos
  • Página de preguntas y respuestas: Muestra preguntas generadas dinámicamente por IA (opción única/rellenar espacio/ensayo), responde una por una
  • Página de resultados: Renderiza el informe completo de requisitos, permite descargar Markdown y genera un enlace para compartir
  • Página de resumen: Muestra en una línea de tiempo toda la conversación y las versiones del informe, facilitando la revisión

Backend —— ClarityAI-Backend

Basado en Flask 3.0.3, proporciona API RESTful e integra Qwen (Tongyi Qianwen) u OpenAI como motor inteligente:

  • Base de datos: SQLite (ligera, lista para usar)
  • Interfaz de IA: admite generación dinámica de preguntas, repreguntas basadas en respuestas y generación de informe final resumido
  • Seguridad y control de costes: admite configuración de límite diario de Token para evitar el sobregasto en tarifas de API

Endpoints principales de la API:

GET  /api/health                     # Estado del servicio

IV. Flujo central: tres pasos para generar un informe de requisitos de alta calidad

Paso uno: introduce tu idea original

En el cuadro de entrada de la página de inicio escribe tu idea más general, aunque sea solo una frase. Por ejemplo: “Quiero hacer una plataforma de educación en línea”.

Paso dos: preguntas y respuestas guiadas por IA

La IA del backend generará automáticamente, según tu entrada, un conjunto de preguntas con estructura clara, que posiblemente cubran según tu idea:

  • Usuarios objetivo: ¿Quién lo usará? ¿Cuáles son sus puntos de dolor?
  • Funciones principales: ¿Funciones imprescindibles y funciones adicionales?
  • Preferencias técnicas: ¿Hay un stack tecnológico especificado? ¿Hay requisitos de rendimiento?
  • Restricciones de recursos: ¿Tiempo, presupuesto, tamaño del equipo?
  • Criterios de éxito: ¿Cómo medir si el resultado final cumple el estándar?
    Los formatos de pregunta incluyen opción única/múltiple, rellenar espacios y respuesta abierta narrativa. Después de responder una ronda, también puedes elegir “Continuar refinando”; la IA generará preguntas más profundas según las respuestas existentes, hasta que consideres que los requisitos ya son suficientemente claros.

Paso tres: generar el informe de requisitos y usarlo para IA posteriores

Una vez completadas todas las preguntas y respuestas, el backend resumirá automáticamente toda la información y generará un informe Markdown estructurado. El informe incluye las siguientes secciones típicas:

  1. Resumen del proyecto(Antecedentes, objetivos)
  2. Roles de usuario y escenarios(Quién lo usa y en qué circunstancias)
  3. Requisitos funcionales(Clasificación por prioridad)
  4. Requisitos no funcionales(Rendimiento, seguridad, compatibilidad)
  5. Restricciones técnicas y dependencias
  6. Criterios de aceptación
    Puedes copiar directamente este informe en la página de resultados y pegarlo en el cuadro de diálogo de otras herramientas de IA como superprompt (Super Prompt). Por ejemplo, copia el contenido del informe y envíalo a una IA de generación de código; generará un esqueleto de código más preciso basado en la descripción completa de requisitos; envíalo a una IA de diseño y producirá un borrador de diseño con un estilo más adecuado.

V. Despliegue local rápido

# Backend

Accede a http://localhost:5173 y ya podrás probarlo.

VI. Casos de uso

  • Desarrollador individual: Antes de usar IA para generar código de proyecto, usa ClarityAI para aclarar los requisitos
  • Gerente de producto: Genera rápidamente un borrador del documento de requisitos como base para la discusión del equipo
  • Emprendedor: Convierte tu idea de negocio en especificaciones ejecutables
  • Usuario intensivo de IA: Mediante informes de requisitos de alta calidad, reduce los idas y vueltas con la IA

Conclusión

ClarityAI no intenta reemplazar a ninguna IA, sino “señalar el camino” para la IA. Hoy en día, con capacidades de IA cada vez más poderosas,una entrada clara es más importante que las técnicas complejas de promptsAl transformar ideas vagas en requisitos estructurados, ClarityAI hace que tu conversación con cualquier IA posterior sea más eficiente y precisa.
Si alguna vez hiciste que la IA “fallara” por no explicar bien los requisitos, prueba ClarityAI. ¡Bienvenido a visitar el repositorio de GitHub, darle una Star y esperamos tus Issues!