夜雨聆风真实场景
凌晨两点，我盯着 Cursor 屏幕，对话框里 Claude 模型给出的回复让我哭笑不得：
“根据你的目标用户画像和 MVP 原则，最优先实现的功能是：用户身份认证（登录/注册）。这是所有后续功能的基础，建议先上线一个简单的邮箱登录页，快速验证市场。”
三个小时前，我还信心满满地想用 AI 帮忙产出公众号自动排版工具的产品需求文档（PRD）；三小时后，那份几页的功能列表被砍得干干净净，AI 坚持认为“核心体验是让用户安全登录”。它甚至贴心地画了一个登录页线框图，完全忘了我的产品是做排版。
这不是我第一次被 AI 的“删减癖”惊到。过去几个月，我一直在尝试用 Codex、Cursor 这类工具加速独立开发流程，但这次教训让我彻底明白：让 AI 帮你定义产品需求，相当于让一个极度理性的外科医生决定你的孩子该长成什么样——它会毫不犹豫地切除一切它认为“多余”的部分，哪怕那是灵魂。
背景：点子诞生于深夜脑暴
事情的起点很简单。我在用 DeepSeek 帮我整理公众号历史文章数据时，随口问了一句：“能不能给我一些提高公众号编辑效率的小工具点子？”它哗啦啦列了七八个，其中一个是“自动转换 Markdown 为公众号富文本，并一键套用自定义样式”。
正好我一直受不了微信编辑器的排版限制，每次都要手动改字体、调间距、插组件，所以打算自己撸一个轻量工具。独立开发第一步，得把需求写清楚。我打开 Cursor，接入了 Claude 模型（当时 Codex 还没升级到新版），准备让它当我的“虚拟产品经理”。
实测过程：从功能丰富到只剩登录
第一轮：让 AI 自由发挥
我输入：“我要做一个公众号排版工具，用户粘贴 Markdown 后能自动转换并自定义样式，一键复制到微信后台。帮我写一份产品需求文档。”
AI 的输出非常专业：概述、用户故事、功能列表、非功能需求……洋洋洒洒两千字。功能列表里赫然列着：
• Markdown 实时预览
• 样式模板库（10+ 种）
• 自定义 CSS 注入
• 历史文章备份
• 多公众号账号切换
• 协作编辑
• 数据统计看板
• 会员体系……
我看得直冒汗，这哪是轻量工具，分明要写一个 SaaS 平台。于是开始第二轮。
第二轮：限定为 MVP
我追问：“这是个人独立开发项目，必须在两周内上线。请只保留最核心的 MVP 功能，去除任何不必要的东西。”
AI 沉思几秒，重新生成了一份精简列表：
1. Markdown 编辑与实时预览
2. 三种预设样式（正文/标题/引用）
3. 一键复制到公众号
4. 用户登录（保存个人样式偏好）
我觉得还行，但登录功能有点重，就问了一句：“能否去掉登录，把偏好保存在本地浏览器？”
第三轮：AI 开始教育我
接下来的对话走向我完全没料到。AI 没有直接删掉登录，而是长篇论证：“如果不登录，用户换设备就会丢失样式，无法跨平台同步，也无法统计活跃用户……从产品可持续性角度，登录是必需的基础设施。”
我更正：“这只是一个个人小工具，我只想解决自己排版的问题，初期不考虑多端同步。”
AI 妥协了，但给出的方案变成了：“那么，只需要一个最简单的邮箱登录页，注册后即可使用。可以先用 Firebase Auth 快速集成，这是最稳妥的起点。”
我重新审视它之前的功能列表，发现除了登录，其他功能都被压缩成了“Markdown 输入框 + 预览区 + 复制按钮”，而那三个预设样式也被简化成“默认样式”。我追问：“样式库呢？”它答：“MVP 阶段，默认样式已能满足基本排版需求，后续可通过用户反馈迭代。”
这就是文章开头那一幕：当 AI 被反复要求“只保留核心”后，它的判断标准变成了**“哪些功能任何产品都需要”，而非“哪些功能让这个产品与众不同”**。它把登录提到了最高优先级，因为这是最安全、最通用的答案，但对一个小工具来说，这甚至不算功能——它只是基础设施。
结果展示：AI 能做什么、不能做什么
我导出了前后几个版本的文档，放在 Notion 里做了对比（详见参考资料）。几个关键发现：
• AI 擅长梳理结构：它能快速产出用户故事、验收标准、数据字段，格式工整。
• AI 无法判断优先级：在商业价值、开发成本、用户期待之间，AI 只会根据训练数据里的模式给出“最佳实践”式的建议，但那些建议往往抹平了产品的独特性。
• 过度简化是必然：当指令中带有“精简”“核心”“MVP”时，模型会按安全梯度砍功能——保留所有产品公用的基础层，丢掉你的差异点。登录、权限、设置……这些常见模块被算法标记为“高优先级”，而你的核心创新可能被当成“非标需求”牺牲掉。
我截了几段对话分享到群里，好几个独立开发者朋友都苦笑：“我也遇到过，AI 建议我把一个日历应用砍到只剩日期显示。”
适合谁 / 不适合谁
如果你和我一样，用 AI 辅助从零开始定义产品需求，并且具备主动控场的能力，这篇文章的方法能让你少浪费 2-3 个小时的拉扯。
但如果你希望 AI 直接产出一份可以直接拿来开发的完美需求文档，我建议先放一放。至少现阶段，AI 不懂你的目标用户、不懂你的推广策略，更不懂你产品的“心气儿”。完全依赖 AI 做产品决策的团队，大概率会被带进“做所有竞品都做的事，唯独没有自己特色”的窘境。
避坑总结：我是如何拉回正轨的
后来我总结了一套专治 AI 乱砍功能的流程，用在了新的 PRD 写作里，效果不错。核心只有三点：
1. 提前写好功能范围清单，放在提示词开头比如：“核心功能：Markdown 编辑、样式库（至少 5 种模板）、一键复制；降级功能：历史记录；排除功能：协作、登录、付费。”把这个清单作为 system prompt 的一部分，或者在每轮对话前重复一遍。AI 会把它当成硬性边界，而不是可以商量的建议。
2. 用提问框定边界，而不是让 AI 自己做决策不要问“哪些功能应该砍掉”，而是问“如果必须在 A、B、C 中只保留一个，哪个更符合用户首次使用的核心体验？为什么？” 提供选项，它才能在你划定的范围里推理，而不是发散到通用知识库。
3. 分步生成，避免一次性输出完整文档先让它产出用户故事与场景，你确认后再生成功能列表，确认后再写详细规格。每一步都人工校准，AI 只是打字加速器，不是产品决策者。
你可以直接复用下面这个 PRD 预览结构作为起点，每次填上你的实际内容：
产品名称：[一句话] 核心价值：[解决什么，给谁用] 功能范围清单：
写 PRD 时，我把这个结构贴在 Cursor 的提示词里，AI 的输出终于从“只剩登录”回到了“确实能排版”。
参考资料
• OpenAI Codex 官方文档中关于提示词工程的部分（搜索“prompt engineering best practices”），其中明确提到“指定步骤、提供例子”比“开放请求”更能获得受控输出。
• 我的 Notion 复盘笔记记录了本次全部对话和 5 个版本 PRD 的对比，涉及具体提示词和调整过程。因为隐私原因不直接分享链接，但你可以用关键词“AI 辅助 PRD 踩坑实录”在 Notion 公开页面搜索类似模板。
最后想说，AI 辅助产品定义不是不行，而是需要你比以往更清楚自己要什么。别像我一样，凌晨两点对着一个光秃秃的登录页后悔没把核心功能写进提示词里。如果你也有过类似经历，欢迎把文章分享给同样在踩坑的朋友，或者收藏起来下次写 PRD 前再看一眼。
一张图看懂这套流程
输入问题 → 选择常见工具 → 拆成可执行步骤 → 人工检查结果 → 生成草稿 → 发布前复盘
参考资料
1. OpenAI Codex 文档 - 提示词工程章节（在官网搜索 'prompt engineering best practices'）
2. 作者 Notion 复盘笔记（标题：AI 辅助 PRD 踩坑实录；隐私限制未公开分享，可自行搜索类似模板）
