产品需求文档核心目标是让人（尤其非技术pm和美术组长）一眼看懂输入/输出边界、风格约束及失败兜底条件；需结构化拆解提示词、标注节点id、定义可验证验收标准并声明失效场景。
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你需要用ComfyUI生成稳定可控的AI图像，但每次调整提示词都要反复试错、重连节点、清缓存，根本没法把提示词逻辑沉淀成可复用的产品需求文档。
明确产品需求文档的核心目标
先停下手头正在连的CLIP文本编码器节点——【产品需求文档不是写给AI看的，是写给人看的，尤其要让非技术PM和美术组长能一眼看懂输入/输出边界、风格约束和失败兜底条件】。如果你现在只在节点里堆砌“masterpiece, best quality, 8k”，那这份文档连基础校验都通不过。
打开你正在调试的工作流JSON文件，Ctrl+F搜“prompt”，把所有实际生效的正向/负向提示词字段单独复制出来，粘贴到新文本文件里。这一步不能跳过，ComfyUI里通过KSampler→CFG Scale间接影响提示词权重，但PRD里必须显式声明“当CFG=7时，以下提示词组合才达到设计预期”。
结构化拆解提示词要素
方法一：按语义层级分组
把正向提示词拆成三行：第一行写主体（如“a cyberpunk samurai, front view”），第二行写环境与光影（如“neon-lit rainy street at night, cinematic lighting”），第三行写画质与风格锚点（如“sharp focus, Unreal Engine 5 render, film grain”）。负向提示词同理，但必须包含“nsfw, lowres, bad anatomy”这类硬性过滤项——【漏掉‘bad anatomy’会导致角色肢体扭曲被误判为风格化，后续美术返工率飙升】。
方法二：用节点ID反向标注
在ComfyUI界面右键任意CLIPTextEncode节点→“View Node Info”，记下ID（如“12”）。回到PRD文档，在对应提示词旁标注“[Node#12]”。这样PM提需求时说“把机甲颜色从钴蓝改成钛灰”，开发能直接定位到具体节点修改，不用全工作流排查。
定义可验证的验收标准
第一步：确定基准图
用当前工作流固定种子（seed=12345）、固定采样器（Euler a）、固定步数（20），生成一张图作为PRD附件中的“标准输出样本”。后续所有提示词变更都必须在此基准上做AB对比。
第二步：设置容错阈值
对关键元素做像素级约束：比如“主角面部必须占据画面中心区域30%以上面积”，就用OpenCV脚本自动检测生成图中人脸框坐标；“霓虹灯牌文字不可模糊”，就用OCR识别结果置信度≥92%才算合格。这些检测脚本的路径和参数要写进PRD附录。
第三步：声明失效场景
明确写出“当用户输入中文提示词且未启用Chinese CLIP模型时，系统必须拦截并返回错误码ERR_PROMPT_LANG，而不是静默降级为英文模型输出乱码图”。
