据 Twitter 用户 God of Prompt 表示，使用“技术可行性评估”结构化提示，可在工程评审前快速验证 AI 功能想法，要求给出可行性结论、最速 MVP 路线（明确库与服务）、潜在风险以及复杂度等级。据该推文所述，这种方式将抽象需求转化为可实施方案，促使团队在选择 LLM 推理服务（如 OpenAI 或 Anthropic）、向量数据库（如 Pinecone 或 pgvector）与编排库（如 LangChain 或 LlamaIndex）时更高效落地，从而缩短从创意到 MVP 的周期。根据该来源，这一方法通过要求具体实现细节，减少含糊讨论，帮助在工程同步会上快速达成一致并做出更清晰的立项决策。