夜雨聆风
用 AI 做个旅行规划工具:第二次聊需求
前几篇文章里，我陆续写了旅行规划工具第一版原型怎么来的、Chat 和 Agent 怎么选。
这篇文章介绍第二次尝试时首版需求的生成过程。
文末有干货小结，欢迎打包带走
人是怎么规划旅行的
这次还是先从 Chat 方式开始的，我先让它当个老鸟旅游达人，问它平时出门前都会看些什么信息，怎么选目的地和中转，怎么在省钱和好玩之间做取舍，又是怎么一步步把整个行程排出来的。
它讲得还挺系统，从自己先想清楚要什么，到怎么收集信息、怎么设计路线、怎么平衡成本和体验，最后落成一个能执行的行程单。看起来是一个比较真实的情况，但是感觉还不太够。
于是我又补了一个更常见的情况：如果是暑假或者冬季要出去玩一段时间，时间和目的地都不太确定，或者有好几个选项可以挑，那第一步该怎么选？
它讲了“漏斗式筛选”，用预算、假期长短、一起去的人、季节特点，把范围慢慢收窄。虽然有点过于理想化，但我还是决定先用这个作为最基本的输入开始往下推进。
产品经理视角
我把前面聊的东西总结了一下，大概意思就是：目的地、时间、预算、偏好这些东西其实是互相影响的。有时候你得拿行程方案去反过来试试这个目的地合不合适、时间对不对、钱够不够花。要是不行就得换一个目的地、换个时间，或者换种玩法。
这时候 AI 自然是顺着我来说，还强调旅行规划是一个不断迭代的过程。
后来我开始找它要答案了：现在你不光是旅游达人了，你还得当个产品经理。给像你这样的旅游达人做一个系统，能让他在这种“拉扯”里更轻松一点。你觉得这个系统应该长什么样，能怎么帮到他。
它从产品角度给出了一个大概的框架，提到什么“动态平衡木”交互、时间轴滑块、预算分配器，还有冲突提醒、方案快照之类的。想法挺多，算是一个产品视角的初稿吧。
产品加用户视角
但这个视角其实有点儿飘，跟实际用的人想要的东西，还是挺不一样的。于是我让它把身份往旅游达人方向偏一些，从使用者角度再想想这个系统应该有哪些功能，能怎么帮自己把行程越调越好。
这时候它给出了用户视角，这个会更实际一些：比如灵感回收站、实时算账、平行宇宙对比、顺滑拉扯、过来人预警、执行清单……这更贴近实际使用者的感受。
这时候再让它把这两条线合在一起，让产品经理从产品设计上加一些容错的情况（比如打折机票突然没了、行程要避开某些日期），为了避免它走偏，我特意让它写了几个互相有差异的 User Story（用户故事）描述如何使用这个系统。就像一边写代码，一边写单元测试一样。
（后续会分享几个 User Story，感兴趣的朋友请关注本公众号的推送）
拉回产品重心
这一版方案，以及 User Story 跟我的设想还是有点偏差。它设计了很多自动帮助用户调节的地方，但我真正想要的是一个辅助工具，让我自己来设计行程，系统主要是给我提供信息、各种小工具，还有把约束条件及时告诉我，而不是让它替我做决定。
另外，我平时安排行程的时候，其实不太在意每一天具体去哪几个点。更舒服的方式是按目的地来规划，比如“这三天在成都”，就把成都附近能玩的都放进一个资源池里，到时候再灵活选。只有那些需要提前预约的景点，才值得系统给我做个提醒。
我把这个想法反馈给它之后，它就调整了方向，出了一个以工具为主的版本：灵感收纳箱、目的地探索工具、行程框架工具、资源池管理、成本计算器、时间和体力估算、库存监控、天气观察、预约提醒、随身行程本、复盘笔记……
打磨细节
这些工具挺多，有些功能设计的还有问题，在这一环节我感觉它像是一个思考得不仔细的新手。
如果对目的地不熟，只让用户往框架里“加卡片”，那怎么知道有哪些地方可选？怎么决定每个地方停留多久？系统看起来就只是在记东西，没有真正帮忙。
另外，“打开成本计算器”、“打开天气观察员”这种说法也不太对——这些关键信息应该默认就摆在那儿，不然用户可能已经把一个目的地加进去了，才发现没有直达航班，转机机票贵得离谱，或者添加海岛时并不知道那段时间有台风预警。
我希望这个系统更像一个大屏驾驶舱：选一个目的地，所有相关信息都能一眼看到；加一个景点或者一段行程，各种约束和影响马上就能体现出来，不需要再点开别的页面。
它根据这些反馈重新整理了用户视角和 PRD，做了全局布局（顶部仪表盘、左侧行程框架、右侧详情面板），成本、天气、库存这些信息默认就显示着，操作之间也能实时联动。
后面我又让它把 User Story 更新了版本，还特别加了“机票太贵、通过中转城市调整”的拉扯场景。像是增加了一个测试用例的感觉。
换个会话再做一次评审
前面这些阶段我基本都在同一个长对话里完成的。聊到这里，我觉得应该再换个视角再看看。
我又新开了一个对话，让它扮演一个很懂携程、去哪儿以及国内旅游市场的产品老手。让它根据 PRD 和几个用户视角、User Story 给评审意见。
它的反馈里，对大方向认可，但也补了不少缺口，比如同行者画像怎么融合、住宿和补给怎么设计、证照管理、经验怎么沉淀成知识库、移动端怎么支持现场决策等等。
我把这个评审意见又丢回原来的对话，让它自己判断哪些可以采纳、理由是什么。最后我们保留了大部分建议，但把“一键容错”改成了“容错清单”（还是希望主导权在用户手里），证照中心也改成了“证照提醒”。
基于这些调整，才算形成了这一轮的第一个版本。
最后的一些感受
回顾整个过程，我自己有几点挺深的感受。
第一，虽然有个评审的单独会话，但整体上主要是靠一个会话完成的。这样效率是挺高的，但我会担心有些地方考虑得不全面，只是自己一时还没发现。
第二，把那么多文档从一个对话复制粘贴到另一个对话，真的挺麻烦的。这也是我后来更愿意把东西放进 Agent 环境、用文件来管理的原因。（后续我会具体介绍项目中的实践，请关注我以及时获取最新文章）
第三，AI 虽然能生成很多看起来很完整的文档，但往哪个方向走、哪些东西要坚持、哪些要放弃，最后还是得靠人来决定，毕竟它不用为结果负责。
第四，AI 能抬高你能力的上限，但弥补不了能力的下限，你自己能搞定的事，AI 可以帮你更快更好地搞定它，但你自己搞不定的事，你又怎么能判断 AI 做的是对的呢？
干货小结
以上就是这次的全部内容了，总结成下面这几句干货，欢迎打包带走：
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1. 讨论需求时先聊怎么用，再聊长什么样。 -
2. 写用户故事当单元测试用，卡住需求文档。 -
3. 明确“我”和“AI”的定位，不要被 AI 牵着走。 -
4. 审视自己的能力边界，让 AI 帮你把事情做得更好，而不是让 AI 做你做不了的事情。
如果你也想用 AI 做类似的事，希望这些记录能有点用。如果你有想法或建议，也欢迎交流。