AI 驾驭复杂业务需求的困境与出路
本文暂不探讨具体实施手段，旨在厘清一个核心议题：若要让 AI 承担复杂系统的业务需求，首要任务是洞察当下互联网企业的需求落地流程。以下是我梳理出的逻辑链条，将其拆解为多张图表。通常大家认为产品需求源自 PRD 文档。国内许多大型企业对 B 端产品的规范极为严苛，要求 PRD 必须事无巨细，这与企业内部的责任认定机制紧密相关。倘若 PRD 未涵盖的逻辑在上线后引发事故，PM 与研发在定责时往往各担一半。对于内容简略的 PRD，工程师需在编写 TRD 及代码的同时，不断追问以填补细节。而对于详尽的 PRD，工
AI写PRD越来越不靠谱，我决定重新构建产品经理AI工作台
用AI 写 PRD，真正让人头疼的不是它不会写。让人头疼的是，每次开始一个新对话，我都要先临时搭建一次现场。我要把这次需求要解决什么问题、当前功能是什么情况、这次希望它帮我做什么、验收标准是什么、有哪些边界不能乱动，一大段一大段发进去。发少了，它就只能靠通用经验补。发多了，我自己又要先花很多时间整理上下文。最后看起来是我在让 AI 写 PRD，实际上我是在反复给 AI 搭一个临时工作台。它当然能写。如果产品上下文已经准备好，需求也梳理清楚了，我会直接让它写，而且它会写得很快。但在没有稳定工作现场的情况下，
AI产品经理指南：从零设计企业级RAG智能问答系统
☕ 预计阅读时间：8分钟2026年，产品经理圈子里AI成了热门话题。但真正能拿出完整“可以评审、可以落地”的AI产品PRD文档的从业者，仍然屈指可数。本文将结合我本人从B端产品转型AI的真实经历，完整还原一个基于RAG架构的化工实验报告智能问答APP的完整设计流程。无论你是刚入行的产品新人，还是正在考虑转型的同行，希望这份实战经验能为你带来一些思考。虽然在B端产品领域积累了一定经验，但化工行业对我来说完全是一个陌生的垂直领域。选择这个场景，正是为了还原“产品经理踏入陌生垂直赛道”的真实困境。某化工企业存有
AI编程小程序：两大技巧避开三天弯路
每逢月底报销就令人头疼。发票、付款截图、PDF 及聊天文件散落在各处，整理工作颇为繁琐。打算开发一款发票整理小程序，此前曾尝试过但未推进。近日重新翻出旧案，决定将其完成。第一步，梳理需求。并未直接让 AI 编写代码。而是先重新梳理报销流程需求，明确第一版包含哪些功能、排除哪些。让其输出 PRD 文档。第二步，寻找 UI 参考。前往 UI 素材参考网站，挑选心仪的风格，截图保存。此处推荐【花瓣网】，直接在上面找到喜欢的 UI，截图发送给 AI 即可。第三步，让 AI 制作前端原型。将 UI 参考截图与需求文