夜雨聆风前几天，我和一位头部软件公司的产品负责人聊天。他说，他们公司现在大部分 PRD 已经是 AI 写的了，原型也是 AI 直接出高保真。
更刺激的是，他说公司里有一批拒绝使用 AI 的产品经理，已经被干掉了。
这说明什么？
不会用 AI 的产品经理，真的危险了。
其实他们公司不是没给条件。公司报销顶级模型 token，还提供各种 Skill，但还是有人不用。
这就不是工具问题了，而是学习态度问题。
更麻烦的是，有些人到现在还没意识到，AI 已经不是可有可无的辅助工具，而是在改变产品经理的工作方式。
我并不是说，AI 来了，业务理解和文档能力就不重要了。恰恰相反，这些能力越强，越能把 AI 用深。
如果这些能力本来就弱，还不愿意用 AI，差距只会越拉越大。
但最危险的，不只是拒绝 AI 的人，还有一种人更隐蔽：他以为自己会用 AI，其实只是会和 AI 聊天。
比如不给上下文，只丢一句话让 AI 写 PRD，或者只是让 AI 润色文字。这也算用 AI，但很容易得出一个错误结论：AI 也就这样。
它写出来的东西很空，方案很泛，细节经不起推敲。于是他就觉得，还是自己那套老办法更靠谱。
问题是，AI 不强，很多时候不是模型不行，而是你给的上下文太少。
会用 AI 的产品经理，不会只说一句：帮我写个 PRD。他会把业务场景、产品架构和历史文档喂给 AI。
他不是让 AI 猜，而是让 AI 带着上下文干活。这时候出来的东西，完全不一样。
它能帮你拆需求、补边界条件、检查字段遗漏，甚至直接生成高保真原型。
产品经理最容易出问题的，往往不是大方向，而是细节。流程里少了一个状态，权限边界没写清，异常情况没覆盖，这些问题过去经常要到评审会、开发阶段，甚至客户现场才暴露。
如果 AI 能提前扫一遍，很多低级错误就能提前发现。
所以有产品负责人说，用 AI 写 PRD 以后，产品评审会都开得少了。不是公司不重视评审，而是很多低级遗漏，评审前就被 AI 处理掉了。
另一位甲方产品负责人在知识星球分享时也说，他们实践下来，AI 可以把产品经理效率提升 10 倍。
10 倍效率真正改变的，不只是工作速度，而是试错成本。
过去写一版 PRD，画一套原型，成本很高。所以很多产品经理只能憋一个版本拿去评审，评审不过就返工，客户不认就再改。
但如果 AI 进了工作流，产品经理可以很快做出几套不同方案，也可以提前把高保真原型拿给用户看，在需求还没定死之前，就发现方向错了。
这不是省几个小时，而是把很多过去拖到后面才暴露的问题，提前挡在原型阶段，极大减少研发资源浪费。
这就意味着，那些不愿意用 AI 提效的产品经理，公司当然更愿意先干掉他们。
我也理解，为什么很多产品经理不愿意用 AI。有些人手里有大量旧模板，改一改，好像也能交差。有些复杂项目，要把旧原型、旧文档、旧流程整理成 AI 能理解的上下文，确实需要时间。
还有些人心里会有抵触：我做了这么多年产品，难道还要让 AI 教我写 PRD？
这很正常。但过去够用的工作方式，正在变成风险。
你觉得自己是在坚持专业，公司可能觉得你是不愿意改变。你觉得 AI 写得不够好，旁边另一个产品经理，已经用 AI 持续做出更好的方案。
这时候差距就不是一天两天的差距，而是工作方式的差距。
所以这篇文章不是劝产品经理去学几个提示词。要补的，其实是三件事：工具、上下文和 Skill。
先说工具。工具的作用，不是让你和 AI 聊天，而是搭建一个和 AI 协作的环境。它能管理你的上下文和 Skill，方便 AI 随时调用。
我使用的AI工具界面
工具的选择很多，比如 Cursor、VS Code。网上教程一抓一大把，随便搜就有，不用把这件事想得太复杂。
再说上下文。上下文就是你的历史 PRD、原型、产品方法论、客户需求。这些东西慢慢导入工具就好了。
我的上下文
最后是 Skill。Skill 也没那么难，我现在很多 Skill 都不是自己手写，而是直接把要求告诉 AI，让 AI 帮我写，效果很好。.
我让 AI 更新 Skill
所以产品经理不用陷入 AI 焦虑。真正要做的，是先把工具用起来，把上下文放进去，再让 AI 帮你沉淀 Skill。
说白了，未来优秀的产品经理，不是自己一个人拼命写文档，而是带着一组 AI 做需求分析、方案设计和原型验证。
未来 12 个月，产品经理岗位会快速分层。
机会会流向那些能用 AI 提升效率、提前验证方向、减少研发浪费的人。
还在用老模板改 PRD、觉得 AI 不靠谱的人，可能真的要被清洗了。
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