把做 Mac WPS 合同审查插件的过程重新拆开，记录我如何在 AI 协作里把模糊想法压缩成一个能工作的 MVP。
这篇是首发当天整理的上线版正文，后续会继续补充案例、截图、延伸阅读和更完整的展开。
真正的痛点不是不会审，而是反馈太慢
传统合同审查最耗人的地方，不是单条风险条款识别，而是上下文不断断裂。每发现一个点，都要在原文、批注、比对版本和外部规则之间来回切换，心流很快就被切碎了。
所以我在一开始就没有把目标定成“做一个更强的问答机器人”，而是定成“把风险判断尽量留在文档现场”。这也是后来决定做 WPS 插件而不是独立网页工具的原因。
- 风险提示必须贴着文档出现，而不是躲在聊天窗口里
- 同类条款要能复用规则，不要每次都从零解释
- 法务的判断过程要能被保留下来，而不是只剩一个结论
我把 MVP 压缩成三条主线
第一条主线是本地规则库，用来承接那些高频、重复、能明确枚举的判断标准。第二条主线是大模型分析，专门负责理解场景和补足规则难以覆盖的部分。第三条主线是编辑器侧的交互，把建议变成可采纳、可跳转、可回看的动作。
Vibe Coding 在这里真正帮到我的，是它让我可以快速把模糊的产品感受翻译成一轮又一轮可运行的原型。不是先把系统设计写得完美，而是先把最小闭环跑起来，再让每一轮反馈逼近更合理的结构。
首发版我最在意的不是功能数，而是可信度
法律场景里，产品最大的风险不是“暂时做得少”，而是“看起来很强，实际不可信”。所以我宁愿把首发范围收窄，也要确保每一步输出都能被解释、被复核、被人工接管。
如果后面继续往下做，我会优先补两件事：一是把规则命中与模型建议做更清晰的分层展示，二是把审查意见沉淀成团队可复用的知识资产。