产品经理用 AI 干活的一些经验和建议

最近，有个产品经理同事很苦恼，说她被安排紧急接手一个新项目，刚开始没多久就要写需求。她自己项目都没弄明白呢，天天在那看文档看得头疼。我有点话欲言又止。我最近也接手了一个陌生项目，也是刚来就直接要当成专家帮人家做规划，但我对这个行业实际上一无所知。我只能让 AI 快速帮我整理行业知识，怎么快速了解这个行业，重要关注点是哪些，结果搞出来的规划还挺像那么回事。当然，像那么回事不代表就一定对，涉及实际业务的判断还是要找人确认。但至少，我不用从一堆文档的第一页开始，看到最后才勉强知道自己应该关注什么。所以啊，在技术快速发展的时代，产品经理如果不能与时俱进，很容易被淘汰。这里说的用 AI，也不只是问个问题、改个文案。需求分析、方案讨论、文档、原型、汇报材料，都可以让它参与进来。下面就说说具体怎么用，以及几个工具怎么选。

一、工具怎么选，我个人还是比较推荐 Codex

我自己一直在用 Codex。需求讨论、文档和原型可以放在一个项目里持续做，桌面端直接用中文沟通，不需要先学会写代码。从性价比上看，我觉得 GPT 目前也比较划算。plus现在一个月大概 150 元上下，按我自己的用量，只要不拿它持续做复杂的前后端、数据库设计，日常产品工作的额度基本够用，既可以做方案、画原型，也可以做PPT画图，综合实力挺强的。之前也用过国内的一些工具，一个月两三千积分，看着不少，几个任务来回改一改就用完了。便宜一点的月费，不一定换来更多能做完的工作。DeepSeek V4 Pro 刚出来的时候我还充了点钱，后面涨价了，用得也就少了一点。所以选工具真不用只看发布时的宣传，用自己的任务试一试，做完一份需求、改完一套页面，到底花了多少，心里就有数了。不过 Codex 对国内用户确实有账号、支付和接入上的门槛。如果暂时没有合适的条件，下面几个也可以按需选择。WorkBuddy，我觉得值得试的是免费积分和团队协作。除了体验版的月度额度，现在还可以通过活动领积分、做任务拿积分。可以去看看 Buddy 加油站、个人成长或任务中心，签到、体验新功能等活动会有奖励，具体数量和有效期看自己的账号页面。先拿这些额度做一个真实需求，比看半天介绍更容易判断适不适合自己。也别为了薅积分，把本来要干的活忘了。它的团队协作也很有用。团队空间可以共享资料、设置权限，同事围绕同一份文档评论和修改。比如产品把需求放进去，业务补规则，评审意见直接留在对应内容旁边，再让 AI 根据意见整理修订。至少能少一点“你怎么还在看上周那一版”的沟通。一个人用 AI 提效，和整个团队能接着同一份材料往下做，是不一样的。如果准备在部门里一起用，我会比较关注这一点。Kimi K3，前端效果值得关注，费用也是需要考虑的问题。特别在意页面视觉效果的，可以拿一个自己的需求试一下。但不要只看第一版好不好看，最好再追加两轮修改：加个筛选条件、改个弹窗、调整字段，同时要求其他功能保持不变。因为从零生成一个页面，和在已有页面上反复修改，并不是同一回事。产品经理很少有第一稿就不需要再改的，效果和额度都要把后面的修改算进去。Kimi 的多项功能共享会员额度，Kimi Code 还有单独的使用限制，付费前看清自己准备使用的入口。会员订阅、Code、API，不要混着算。TRAE 和 Qoder，主要做原型的也可以看看。TRAE 比较方便的一点是预览页面时能选中具体元素，再告诉 AI 怎么改。按钮位置不对、某个区域太宽，指着说就行，不用在对话里描述半天。这里主要说 TraeCode 的开发工作流。Qoder 则可以先在 Quest 里确认规格和方案，再往下实施。业务规则比较多、模块之间有关联的需求，先看它理解得对不对，能减少后面返工。两个都要留意额度。不要每改一个小地方，都把整个项目资料重新塞进去，让它从头读一遍。我的建议是，选一个自己用得顺的做主力，遇到明显的短板，再找其他工具补。没必要一口气全开会员。

二、需求、原型、PPT，具体可以怎么做

先说接手陌生项目。不要只把材料丢进去说“帮我总结”，不然它可能给你一份更短、但你还是看不懂的材料。可以把自己的处境直接告诉它：“我刚接手这个项目，对行业不熟悉，但需要尽快参与产品规划。请结合这些资料，帮我说明这个行业有哪些参与方、各自怎么工作、核心业务流程是什么、常用术语是什么意思。再告诉我，作为产品经理，应该优先看哪些材料、重点确认哪些问题。资料里没有依据的地方标出来。”这样先有一个大致的认识，再带着问题去看原始文档、找业务沟通。涉及行业规则和重要数据，还是要回到出处核对，不能因为 AI 解释得很顺，就照单全收。到了写需求的时候，也不要急着让它动手。举个例子，业务说“想加个批量导出”，AI 很快就能写出一套完整方案。但哪些人能导出、能导出哪些字段、导出勾选记录还是全部筛选结果，这些规则谁定的？AI 可以提醒我们，但不能替业务拍板。先把背景、现有流程、权限要求聊清楚，没确认的问题留着，再写文档。否则文档越完整，里面自行补出来的内容可能越多。原型也类似。项目大就先搭框架，分模块做；小需求先跑通一条流程。做完自己点一遍，筛选有没有生效、数量对不对、失败以后怎么办。不会打开，就让它说明怎么打开；报错了，把报错给它继续处理。当然，也可以先做个原型草稿，拿着跟业务讨论，再整理文档。没有必要把顺序卡得那么死。这里单独说下 UI。Codex 直接做出来的前端，非常不好看。大圆角、大卡片、卡片里面套卡片，一眼 AI。功能是有了，审美实在让人难以评价。我现在也会先用 GPT Image 生成 UI 图，觉得合适了，再让 Codex 照着实现。实现时要说清楚：布局和风格按图来，表格、按钮、输入框要是真实组件，插画可以用图片，不能把整张图贴上去交差。做完让它截图，对照原图继续改。如果是已有系统的迭代，直接给现有页面和组件规范更合适。做业务后台，先把信息和操作安排明白，不用搞得跟品牌宣传网站一样。做 PPT，我反而很喜欢 GPT Image 出图再组合的方式。可以让 Codex 先整理每页的内容，再调用 GPT Image 生成图片，最后组装成 PPT。用于分享、培训、概念介绍，视觉效果非常好。先确认大纲，再做封面和一两页正文，风格没问题了再继续。每页文案、提示词和图片都留着，后面改哪页就处理哪页。但图片版 PPT 的文字不能直接编辑。分享内容已经定了，问题不大；如果领导会反复改数字、换说法，就得保留可编辑的文字和图表，只让 AI 做插画、背景。不然领导改一句话，你就要重出一张图，也挺折腾。

三、善用 Skills，把自己的工作方法留下来

我自己做了需求澄清、需求设计和前端设计的 Skills。简单理解，就是把自己平时怎么做这件事、有哪些要求，写下来给 AI 用，不用每次从头交代。以需求澄清为例，我不希望丢给 AI 一个想法，它就自作主张写出一大篇 PRD。所以在这个 Skill 里，首先要求它判断需求到了什么程度，是一句话想法，还是已有方案需要调整。然后用几句话复述它的理解，把已知信息、自己的假设和缺失的信息分开。这个步骤很有必要，有时候它从第一句就理解偏了，后面写得再认真也没用。接下来才开始问问题。大致是从业务问题、用户场景和目标，问到这期做什么、不做什么，再往下问流程状态、字段来源、权限和异常情况。比如还是批量导出，它应该先弄清业务为什么需要，再问导出范围、角色权限。涉及金额精度、敏感字段、重复操作、接口失败这些容易遗漏的地方，也要继续追问。问题还要分轻重，不能想到什么就一股脑全问出来。我的设置是每轮默认问 5—10 个有价值的问题，分成必须确认、建议确认、可以后续确认三类，还要说明为什么问、不确认会影响什么。影响权限和业务流程的先问，按钮文案、默认排序之类的可以往后放。答完之后，它把已经确认的内容整理成纪要。信息基本够了，再把目标、范围、角色权限、业务规则、异常情况、验收方向等整理好，交给需求设计环节。没有确认的内容继续标着，不能悄悄变成“事实”。这样做的好处是，AI 会按照我习惯的方式推进，也能帮我补上没有想到的问题。它问的事情如果我答不上来，就带着去找业务确认，而不是让它随便编一个。大家也可以把自己常用的 PRD 格式、页面规范、评审检查项整理进去。不用一开始就追求做得多复杂，先把一个经常做的任务固定下来，哪里不好用再改。最后留个小提醒：改原型之前保存一个能恢复的版本；对话太长，把确定的规则和剩余问题存成文件，再开新对话。别让聊了半天的东西，只留在聊天记录里。AI 能帮忙补知识、做材料、出原型，但哪些事情要跟业务确认、哪些方案值得做，还是要自己判断。工具已经能做这么多了，产品经理至少不应该还把大量时间耗在机械地搬运信息上。

做产品经理这些年，最怕的就是每天忙得团团转，回头却发现，自己只是越来越熟练地重复同样的工作。AI 能替我们分担一部分，也让我们有机会接触原来不熟悉、不敢接的事情。省下来的时间，可以多去找业务聊聊，多想想一个需求为什么要做，也可以早点下班。工具在变，我们对自己的要求也该往前走一步：当写文档、画原型不再那么费劲，能不能把业务弄明白、把问题想透，就更能看出一个产品经理的本事了。