AI加速原型产出却未提速项目,产品经理掉进了新陷阱
这段时间我发现了一个值得深思的问题，在此做个梳理。过去几个月，AI彻底改变了我的工作模式。以往，从需求梳理到原型产出，通常要经历需求分析、流程规划、线框绘制、高保真设计等多个环节。一个复杂页面，从构思到落地可能耗费数小时甚至数天。而现在，只需输入一段提示词，大模型短短几分钟就能生成完整的高保真原型，甚至直接输出可运行的HTML代码。表面看效率确实大幅提升，但很快又暴露出新的困扰：原型出得越来越快，项目进度却没有同步加快。根本原因在于，工作重心从「绘制原型」转移到了「调整原型」。AI生成的高保真页面通常既精
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
Figma、Stitch、AI Studio 与 Vibe Coding：四种原型设计路径深度解析
第2093篇原创内容大家好，欢迎莅临公众号：AI财友。我是吴俊驰，一位AI产品经理，也是与你携手利用AI创造财富的伙伴。近期在产品领域，AI设计工具成为热议焦点，然而每当有人询问“究竟该选Figma还是Stitch？是否要尝试Vibe Coding？AI Studio又扮演何种角色？”时，答案往往众说纷纭，令人困惑。根源在于：这四项工具的定位截然不同。它们虽看似都与“打造产品”相关，但产出物却大相径庭：有的生成设计图纸，有的生成UI界面加代码，有的生成可调用模型的AI应用，还有的直接生成可访问的网页。将它