从3月份起，我们在工具链上完全融入了需求管理的以下几个模块：从原始需求收集，到需求池优选，再到版本规划、需求设计（评审）、Demo演示，最后交付给研发迭代——整个端到端的需求响应流程。

通过这一系列的调整变化——将业务团队卷入到整个工具链中， 业产研统一‘作战室’， 通过AI技术/AI Agent，实现：零星需求从小时级到分钟级，模块级需求从天级到小时级，整体效率提升10倍以上！

Part1：从“零散收集”到“端到端度量”

如上图，我们内部的“IT研效通”平台，已经深度集成了需求管理的全链路：

• 原始需求管理：收集终端用户的诉求，统一入口，不再散落在邮件、微信、口头沟通中。（由业务接口负责人进行第一道过滤：从业务价值层面）

• 需求池：由IT产品经理负责人进行主导管理。（主要是从业务价值 + 内部资源主导需求优选评级）

• 版本规划：由IT产品经理负责进行主导管理。（辅助配套需求池管理， 需求池内的记录偏单个可交付/验证的价值， 但是， 容易陷入到细节当中 而丢失价值“全貌”， 版本规划就是让团队不至于“迷失”）

• 需求设计/评审：IT产品经理介入，输出方案后组织内部关键相关方进行系统需求评审（需求文档 + UI交互稿）

• Demo演示：配合原始需求、需求池、需求评审一起使用（主要解决 之前缺少统一的演示平台，大家很多的交互UI都是存放在本地的， 一旦离开了规划人员的电脑就无法访问， 这样非常不利于协同配合， 我们期望， Demo类似后端代码一样， 一次部署， 团队内任何人都可以“无损”地访问）

这条链路跑通后，一个关键的度量指标诞生了：端到端的需求交付时长。 从用户提出原始诉求，到研发团队拿到可开发的需求包，整个过程变得可量化、可追踪、可优化。（以前我们也会度量端到端的需求交付时长， 但，实际上我们都清楚， 业务的原始需求并没有在平台上呈现， 另外， 产品人员的需求管理过程很多还是散落在线上表格之中，只有当需求要到开发的时候，产品在将需求录入到平台当中， 根本无法有效度量）

但我们也发现，不是所有需求都适合用同一种度量方式。两类需求，我们采用两种不同处理模式：

两类需求并行运转，互不干扰。这为后续的效率提升打下了坚实的基础。

Part2：效率飞跃——从“天级”到“分钟级”的实战数据

当AI工具深度嵌入需求设计流程后，我们看到了惊人的变化。

场景一：故事卡级别的需求细化过程（零星需求）

以前，一个零星需求（比如“在报表页面增加导出Excel功能”），产品经理需要：

• 理解原始诉求

• 编写故事卡（用户故事、验收标准）

• 设计简单的交互示意

• 与业务方来回确认

这个流程，过去需要数小时。

现在，我们的产品经理在研效通上，通过AI辅助：

• 输入原始需求

• 借助AI设计工具（非0->1的项目， 主要在集成开发环境当中），可直接基于原始需求描述 + PO-Skills 生成标准格式的故事卡

• 然后， 基于 估算卡描述 + PO-Skills， 快速实现前端UI交互代码， 然后将Demo发布到Demo演示平台中，直接发给业务方确认（Demo是具有mock数据， 可以完成基于浏览器的部分交互操作的）

实际效果： 一个故事卡级别的需求，从小时级（2-4小时）缩短到分钟级（15-30分钟）。效率提升5-10倍。产品经理的精力从“写”转移到了“审”和“决策”。

为什么有这样的效果， 从实践中分析有如下几个要点：

① 规划人员完全不用再去写 故事卡文档

② 基于完整的历史需求文档的积累，以及完整的前端工程代码，AI给出的故事卡质量相当之高（大部分情况下 输出质量要 好过产品人员自己的输出）

③ 高质量的文档 + 固定的前端框架， 输出的前端UI交互效果的Demo 基本能达到“一把过”。

场景二：需求方案级别的需求设计过程（模块级需求）

其实这个场景效果是类似的， 差异在于， 前面会用到 故事地图 和 需求方案 2个技能（之前的文章有过技能的描述， 这里不再重复赘述）

实际效果：

总体来看，两类需求的设计效率，均实现了10倍左右的跃升。 更重要的是，AI不仅提效，还让需求产物（故事地图→需求文档→故事卡）形成了全量、结构化的关联，为后续的自动化测试、发版文档生成奠定了基础。

Part3：从“单次交付”到“需求复利”

效率提升只是表层。这套模式带来的更深层价值，是需求资产的“复利效应”。

以前，需求文档用完即弃。每个新需求，几乎都是从零开始。

现在，我们沉淀了：

• 全量的需求层级结构：故事地图 → 需求文档 → 故事卡，三层关联，可追溯

• 可复用的规则库：不同场景（零星需求、模块需求）的提示词模板和设计规范

这意味着，每完成一个需求，都在为未来的需求积累“素材”和“经验”。下一个相似需求，AI可以基于历史快速生成初版，人只需要做差异化的调整。

这就是“需求复利”——你今天写得每一份文档、设计的每一个交互，都会成为明天AI助手的“训练数据”。 时间越长，复利效应越明显。

目前，我们已经在团队内部跑通了这个闭环。 以前我需要一个独立的PO/BA人员来做这块的需求分析+交互稿设计+需求文档输出（交由后续开发迭代）， 现在， 这三个环节我可以直接调用AI来完成， 而且， 完成的效果非常的出色。（去掉了中间环节，降低了组织‘噪声’， 同时， 开发可以直接复用前端代码）

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