在政企项目中，需求的不断变化常常导致项目延期甚至失败。为了应对这一挑战，一套基于AI的敏捷工作流被提出，旨在快速将需求转化为可交付的产品。本文详细介绍了这一工作流的四个阶段：需求阶段、设计阶段、工程化实现阶段和交付部署阶段，并分享了如何利用AI工具在每个阶段提升效率和质量。通过实际案例和实用工具的推荐，文章为政企产品经理提供了一种新的敏捷实现路径。

我是Ben，一名政企行业的解决方案架构师，目前正在往AI产品经理角色转型。

一、这个工作流适合谁

我将其命名为：基于AI的「需求直达产品」敏捷工作流

如名所示，此工作流并不适合所有人。

更适合与我本职工作类似的角色，比如售前、解决方案、产品经理这些角色。

因为这些角色需要频繁触碰用户需求、理解需求并及时转化为「看得见摸得着」的产品。

二、为什么会有这个工作流

我所在的公司承接了些政府定制化项目，这类项目如果无法及时收口需求，往往陷入以下困境：

需求不断变化->方案频繁修改->产品原型反复调整->开发延期难验收->项目烂尾->客户投诉

以我经历某客户的综合业务型项目为例。由于涉及高度定制化创新，用户对【最终交付成品】缺乏清晰认知，导致：

需求沟通阶段：用户提不出系统化的需求，多为以下两类：

->模糊泛需求：你们好好做，要能让一线人员用起来……

->领导的意志：领导说了要做XXXXX，你们去设计一下……

产品设计阶段：用户看到原型图后依然模糊不清，仅说：”好，你们抓紧开发，领导要看效果”

开发交付阶段：第一个模块上线后，用户才有了直观体验，各种修改意见和新增需求随之涌现：

->修改速度慢则被催促质疑

->领导不满意则全盘否定，需彻底重构产品

从上述案例可见：在定制化项目中，直到V1版本部署上线前，用户很难对产品形成具体概念，更难以在项目初期提出明确需求。

因此，我开始思考：

如果在需求沟通后立即交付MVP版本，让用户实际体验，是否能够提前收集反馈并及时调整？

但传统流程（需求整理→产品设计→UI设计→开发）周期过长！

有没有可能通过高效方式由我直接完成这一过程？

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

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于是乎，自己便尝试与AI工具搭档试验，在多个项目的摸索与验证后，我形成了这套工作流。

三、工作流详解

本工作流共有4个阶段：需求阶段->设计阶段->工程化实现阶段->交付部署阶段，每个阶段都有给力的AI工具加持进行提质提效！

1. 需求阶段

利用通义实时记录完整转录用户需求。会议结束查看自动生成的【导读】和【脑图】以充分理解需求，并在【笔记】中记录会议关键点。

需要补充信息时，可通过Google（基础信息检索）+秘塔搜索（知识深度检索）获取。最后，将所有信息汇总到钉钉文档或飞书文档中。

2. 设计阶段

2.1 方案设计

有了需求汇总后，可能还难以立即构思清晰的产品设计方案。

此时，可借助AI大模型辅助构建，目前尝试下来以ChatGPT和DeepSeek效果最佳。

提示词模板示例如下供参考，自己可以尽情测试，这也是个有趣的过程。欢迎把你觉得好用的提示词评论告诉我~

你是一名专业的政企行业产品经理，请你基于下方的项目信息，为我设计并输出产品方案，以便我可以将此方案交给前端工程师进行原型开发。————项目信息————1.项目背景：……2.业务需求：……3.使用对象：……

2.2 原型构建

接下来就是激动人心的【text to app】环节。

将上一步AI输出的产品设计方案交给原型构建工具：Lovable/ v0.dev / bolt.new / Tempo Labs，等待几分钟即可预览产品原型。

建议同时使用多种工具生成不同版本的原型，然后从中选择最佳方案。

注意：

• 查看原型后，可基于不满意的地方在左侧对话区域修改指令，并重新生成。
• 推荐仅构建前端原型，不做后端数据对接。这些工具通常会自动生成模拟数据以增强原型的真实感。

下面是简单的示例，我同时对4个工具下达同样的指令（构建一个文旅智导官），大约3-5分钟就会生成产品原型。

依次是Lovable, v0.dev, Bolt.new和Tempo Labs：

3. 工程化实现阶段

3.1 将原型源文件下载到本地

获得基本满意的产品原型后，需将源文件下载到本地进行更细致的修改。这4个AI工具的源文件下载方式分为两类：

第一类是直接在右上角可以点击下载，将整个项目的源文件下载到本地。（v0.dev / bolt.new）

第二类是先将项目发布到自己的github上，然后再从github上将项目下载到本地。(Lovable / Tempo Labs)

3.2 对产品进行修改直至满意

打开Cursor/Windsurf/Trae这3个工具之一（个人强推Cursor），将上一步下载的文件夹导入。

这三款工具本质上是AI增强型IDE（集成开发环境），可将项目相关文件一并导入作为知识库，帮助它们根据你的需求创建、引用和修改文件。

首先要克服对”程序员专属界面”的心理障碍——许多非程序员同事反馈看到这类界面就产生排斥感。

实际使用后你会发现它们并不复杂！

以Cursor为例，界面主要分为四个区域：

1）文件列表区域：展示项目内所有文件；

2）文件内容区域：显示当前选中文件的内容；

3）终端运行区域：运行项目或执行命令的交互区域；

4）AI对话区域：与AI交流以修改产品的核心区域；

关于Cursor的基本操作，网上教程丰富，此处不再赘述。任何你不会的，都可以直接在Cursor的AI对话区域疯狂提问。

仅阐述2个观点：

1. 只要指令清晰 + 小模块迭代 + 保持耐心 → 100%可完成产品原型
2. 虽然我们不懂代码，但随着与AI交互深入，掌握一些基础前端/后端技术概念有助于提出更精准的指令。

下面是一个浅显易懂的举例，当你发现AI设计的按钮太大不符合预期时，

->非精准指令：

“帮我把按钮调小一点，现在太大了”

->结果：

AI将此按钮调得过小，又需反复调整

->问题：

我们无法准确描述心中预期的按钮大小

->解决方法：

观察AI修改的文件和参数，学习相关概念后直接修改。

如下图所示，AI在回复中说明了它修改了button.tsx文件中的size属性（红色表示原值，绿色表示修改后的值），并总结了高度从h-10减为h-9。下次不满意时，你可以直接修改这些参数直至符合预期。

因此，当你提出修改指令时，建议在指令最后添加：

“请在修改后为我总结修改了什么文件的什么参数，并说明这些修改的作用”

通过学习AI的回答，你会逐渐掌握”内边距”、”外边距”、”边框”等前端术语，使指令更加精准，而不仅限于”大一点”和”小一点”的模糊表述。

不要排斥学习新知识，它们往往没有想象中那么困难（实践是最好的祛魅方式）！

上述这一小节主要介绍方法论，实操中还有很多细节和技巧，我将在未来持续分享，但最重要的是亲自动手实践！

4. 交付部署阶段

4.1 版本控制

在工程化实现阶段会多次修改，进而产生不同版本，需要及时保存并具备回退能力。

此时可借助GitHub进行版本控制。对开发人员而言，这是基础技能，但对非技术人员可能较为陌生。

简言之，GitHub允许你将项目文件的特定版本上传至云端，在本地继续修改后再次上传，同时可随时回退到云端的任何历史版本。

Cursor等工具已内置此功能：左侧边栏的分支图标提供版本控制选项，选择【初始化仓库】即可开始。

填写版本信息（如”V1版本”），点击【提交】→【发布Branch】将项目发布到GitHub。

如需保密，选择【Publish to GitHub private repository】。发布成功后，会出现云朵小图标，表示此版本已提交。

后续修改先在本地完成，不会影响云端文件。决定提交新版本时，重复上述步骤即可。

非技术出身的小伙伴可能会疑惑：为何不直接用不同文件夹管理版本，而非要上传至GitHub？

主要原因是GitHub除了能管理版本，还能极大简化后续部署过程，下一节将细细道来。

4.2 部署上线（公网部署+公网访问）

本小节适用于可上传至公网部署的项目。如涉密不宜上传公网，请跳至下一节查看本地部署方案。

推荐使用Netlify（无需科学上网）或Vercel（需科学上网）进行在线部署。

这些平台可无缝对接GitHub，首次部署完成后，后续能自动检测并部署GitHub上的新版本，实现丝滑上线体验。

以Netlify为例：

登录后，点击左侧【Sites】→右侧【Add new site】→选择【Import an existing project】

点击【GitHub】完成授权，选择要部署的项目（即刚刚发布到GitHub的项目）。

进入部署页面：填写自定义Site name，点击底部【Deploy XXXX】按钮，等待部署完成即可。

部署完成后，就可以获得一个公网可以访问的链接。按需将此链接发给团队/客户进行评审沟通。

4.3 部署上线（本地部署+公网访问）

若只需在本地运行项目，同时临时获取外网链接供客户访问，可使用ngrok（注意：有时访问较慢，需耐心等待）。

访问ngrok官网，点击”免费开始”按钮，完成注册登录后进入Dashboard页面。

在Dashboard页面，关注左侧导航栏【Getting Started】中的两个页面：安装ngrok工具和获取个人token秘钥。

完成必要配置后，在Cursor中运行项目，终端区域会显示项目的局域网地址。新建终端，输入：ngrok http 192.168.20.146:8080（替换为你的实际地址）。

回车等待片刻，箭头指示处的网址即为可供外网访问的地址，通过它可以访问本地运行的项目。

注意：为避免安全风险，此方案仅用于必要演示，用完立即关闭。

当MVP版本上线后，客户就可直观体验产品形态，提出更具体的需求。

如果产品框架获得认可，后续小需求可直接从【工程化实现阶段】开始，在Cursor中修改并一键部署。

4.4 PRD文档输出

经过几轮迭代，产品基本定型后，可交付给开发团队进行生产级开发。当然，这取决于你的意愿和技术基础：

• 如你有意愿且具备技术基础，可自己完成生产级开发（与AI工具配合边学边做），但可能周期较长且需自行维护；
• 如你仅担任售前/解决方案/产品经理角色，则需向开发团队提供【完整产品DEMO】+【PRD文档】；

在Cursor中打开项目，通过以下提示让AI为你生成PRD文档：

请你分析这个项目的代码，基于代码中体现的已实现功能、用户界面结构和与后端交互的API调用，生成一份详细的产品需求文档，保存在根目录下，命名为**PRD.md**

这份PRD应包含以下章节：

1.**项目概述 (Project Overview):**简要描述项目的类型和主要用途。

2.**已实现的功能列表 (Implemented Features):**列出代码中实现的主要功能模块和子功能。例如：用户认证（登录/注册）、数据展示（列表、详情）、数据输入（表单）、搜索/过滤等。3.**用户流程/页面结构 (User Flows / Page Structure):**描述用户在应用中的主要路径或页面之间的导航关系，基于路由配置和组件交互推断。

4.**数据接口清单 (Data Interface Specification):****这是核心部分，请详细分析。**列出前端代码中发现的所有与后端交互的API接口。

对于每个接口，请包含（如果能从代码中推断出）：

* 接口名称/用途 (Purpose – 简要说明功能)* HTTP 方法 (GET, POST, PUT, DELETE等)

* 请求 URL 路径 (Request URL Path)

* 请求参数/请求体结构 (Inferred Request Parameters/Body Structure) – 列出主要字段名和推断的数据类型。

* 响应数据结构 (Inferred Response Data Structure) – 列出主要响应字段名、推断的数据类型，以及常见的数据示例结构（如对象、数组）。

5.**技术实现细节 (Technical Notes – Based on Code):**简要提及代码中可以看出的一些技术实现方式，例如使用了哪些主要框架/库（React/Vue/Angular）、状态管理库、数据获取方式等。

**重要**

* 请务必专注于从代码中可以直接分析出的内容，不要推断，臆测或虚构。

* 以清晰、结构化的格式输出，使用标题和列表。

* 输出语言为中文。

注：此提示词不是固定模板，可根据需要调整。也可以先粗粗让AI理解项目代码并生成PRD文档，然后基于输出内容迭代调整你的提示词。

既然产品原型的代码都已经有了，Cursor就能够深入理解产品，输出相关的文档就会更真实可用，举一反三：

• 可以让其生成用户交互流程图（输出mermai代码，然后在线转成流程图）
• 可以让其为你书写投标所用的建设方案（最好喂一些模版文件）
• ……

当然，最终文档仍需你亲自审阅把关！

四、总结

恭喜！读到这里的你已经超越了90%的传统型售前工程师/解决方案架构师/产品经理。

总结一下：我把【需求→最小可行性产品】的链路拆分为四个阶段：

1. 需求阶段：利用通义的实时记录记录用户需求，通过Google / 秘塔搜索补充相关信息，最终归档到钉钉文档或飞书文档中。
2. 设计阶段：借助GPT4o / DeepSeek梳理需求并产出产品方案，再通过Lovable / v0.dev / Bolt.new / Tempo Labs快速生成产品原型。
3. 工程化实现阶段：将原型代码下载到本地或同步至GitHub，导入Cursor / Windsurf / Trae中进行优化调整。
4. 交付部署阶段：根据需要，将项目部署到Netlify / Vercel实现公网部署与访问，或利用ngrok实现本地部署+公网访问。最后通过Cursor分析项目代码，生成PRD及相关文档。

在这个过程中，我的心得和建议是：

AI是一位全天候在线、情绪稳定、执行力超强的合作伙伴，我们需要做的是清晰地表达指令。

当AI输出不符预期时，保持耐心，重新审视提示词，逐步调整完善。

希望这套工作流能够对你有所启发，助你提升工作效率，享受生活！

最后，以陆游《冬夜读书示子聿》的名句作结：

纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。