先说一个核心判断：想让ChatGPT在需求评审阶段真正帮上忙，不能指望它自己“悟”出边界和风险。必须给它一套结构化提示词，强迫它按步骤走——先锚定角色和三个硬约束，再按依赖层→规则层→交互层逐层扫异常，最后用三个否定式问题逼出隐性风险。

说白了，如果你直接丢一句“帮我找找这个需求的边界和风险”，它大概率会给你一堆空泛的建议。必须先用结构化指令把它的思考范围框死，再让它一层层扫描异常点，否则等于白忙。

第一步：用角色+约束框死思考起点

在提示词开头就得明确角色和不可逾越的边界。举个例子：“你是一名有5年金融系统交付经验的需求分析师，本次评审对象是‘用户登录后30秒内自动触发实名认证弹窗’这一需求。请严格基于以下三点展开：①该功能仅作用于iOS App 4.2.0及以上版本；②不涉及信息通道改造；③后台校验逻辑已冻结不可变更。”

这一步必须写死三个硬性约束，【缺少任一约束，ChatGPT会默认按通用场景推演，导致边界漂移】。

第二步：强制分层扫描风险

接下来，强制它按三个层次逐层扫描，用指令切断惯性思维：

先看依赖层——要求它列出所有外部依赖项（比如信息网关响应超时阈值、iOS系统级弹窗权限开关状态），并标注每个依赖项的“失效后果”和“当前是否可监控”。

再看规则层——对需求中每个带数字、时间、条件的描述（如“30秒内”“自动触发”“弹窗”）做反向验证：如果把“30秒”改成29秒或31秒，业务逻辑是否断裂？“自动触发”是否允许用户手动关闭？“弹窗”在无障碍模式下是否被读屏软件识别？

最后是交互层——模拟三个极端用户行为：连续点击登录按钮5次、切换飞行模式后重连、从后台杀进程再冷启动——每种行为下该弹窗是否仍满足“首次登录必现且仅现一次”的隐含承诺。

第三步：用否定式提问触发风险显形

最后一步，塞一组必须回答“否”的问题，逼它把隐性风险抖出来：

① 是否存在某个合法用户操作路径，能绕过该弹窗完成后续流程？

② 是否存在某种网络状态组合（如DNS劫持+HTTPS证书校验失败），导致弹窗既不显示也不报错，而是静默卡在空白页？

③ 当前埋点方案能否区分“用户点击弹窗确认按钮”和“用户点击系统返回键关闭弹窗”两种行为？

这三问必须用“是否……？”句式，【只要其中一问答案为‘是’，就说明存在未声明的隐性风险】。