面对研发团队‘躺平’的困境，SaaS产品经理如何破局？一款专用型AI编码平台或许能成为你的秘密武器。不同于通用工具，它能帮你高效处理长尾需求，实现‘一人团队’的敏捷开发。本文以真实案例展示AI如何将需求周期缩短5-10倍，并深度解析专用AI助理与通用工具的本质差异。

当研发进入“节能模式”（俗称“躺平”），如果产品经理还想推动需求，你可能得付出好几倍的心理能量。一边像哄孩子一样哄着研发，一边又带着“怒其不争”的无奈——这种状态，真的很消耗人。

怎么办？

也许你只差一个真正的帮手——一款专用型AI编码平台。

注意，我说的是“专用”，不是“通用”。

它不同于 Cursor、Trae 这类通用编码工具，也不同于百度秘搭等平台产品。为什么？因为如果你是一名独立网站或小程序的产品经理，它们确实能帮你完成从需求到上线的全流程。

但如果你是一名SaaS产品经理，情况就完全不同了。

我每天面对的是超过 5000 条待处理需求，每周还会新增十几条。按我们现在的产能，再迭代十年也解决不完。

SaaS 需求的特点就是典型的长尾分布——这 5000 多条里，超过 80% 都是只有一两个客户提出的独立需求，难以整合推进。

怎么办？

有人选择做 PaaS，却因研发复杂度高而长期亏损；有人搭建插件生态，但中小企业很难形成有效生态；也有人采用低代码，可它的能力边界明显，未必能完美解决个性化问题。

每个方案都有优劣，但对中小企业而言，插件生态仍是一个值得尝试的方向。关键在于：如何真正解决产能瓶颈？如果社会化研发资源不愿进入，自身产研人力又有限，该怎么提升效率？

答案就是：自建一款专用AI编码平台，让懂业务、懂用户的人（比如产品经理、测试、客户成功等），用自然语言就能完成从需求、PRD、设计、编码、测试到上线的全流程。

案例1：实现个性化考勤扣款

需求场景 ：少数客户提出：迟到或早退 5 分钟内，每月豁免 3 次不扣款；超过 3 次后，每分钟扣 1 元；迟到早退超过 5 分钟，则直接每分钟扣 1 元，不设上限。

这类需求受众少，放进通用版本迭代 ROI 太低，但若不解决，可能会流失客户。最合理的方案是做独立插件，让客户按需开通。

以前的做法

• 写 PRD：用 AI 辅助写初稿（约 1 小时）
• 画原型：在现有页面基础上用 Axure 简单调整（0.5 小时）
• 等设计：等设计师排期出 UI 稿（1–3 天）
• 评审需求：说服研发与测试同学
• 等排期：评审后等研发排期（1–3 天）
• 跟进测试：等测试用例设计与排期
• 研发提测：1–2 周后
• 测试阶段：2–4 天
• 上线：等运维处理（0.5天）

现在的流程

• 说需求：直接和 AI 助理对话，像和研发评审一样（15 分钟）
• 出 PRD：AI 自动生成（1 分钟）
• 写代码：提供接口文档，AI 开始编码，有疑问会反问我（1–2 小时）
• 发布测试：AI 发布到测试环境，自行调测。编译出错时，把错误信息贴给它，它会自行修正；结果不符合预期时，它自动打印日志并分析问题，提出修改方案，我只需确认（0.5–1 天）
• 上线：测试通过后，一键发布（30 分钟）

效果对比

• 周期：从 10–15 天 → 2–3 天，提升 5–10 倍
• 人力：从 3–4 人 → 仅需 1 人（产品经理）
• 心力：从反复说服、推诿拉扯 → 几乎无心理压力，直接提出要求即可

案例2：实现不同城市出差补贴差异化

需求场景 ：一线城市出差补贴 100 元/天，二线城市 80 元/天，三四线城市 50 元/天。

这属于少数客户需求，标准产品无法支持，插件仍是合理方案。

这个需求比案例 1 复杂 2–3 倍，我断断续调试了近一周才完成。

难点主要在两方面

1. 业务逻辑复杂：出差可按自然日或工作日计算；支持按天或按小时申请；同一出差单可能跨月；出差后还支持部分/全部销差。
2. 接口支持度低：8 月的出差单可能在 6 月发起，但需计入 8 月工资，直接获取对应数据很困难。

调试过程：

第一次：用AI写了 2000 多行代码，发现销差单无法关联出差单，只好请研发新增接口，最终只支持最简单场景（不跨月、按工作日、按天计算）。

第二次：把全部场景告诉 AI，结果它陷入混乱，始终计算错误。我逐条打印日志跟踪，又花近一天，结果仍错，且 AI 开始遗忘之前对话，最终因对话轮次上限被迫放弃。

第三次：换思路，以员工实际出差日期为准、审批单为辅，明确告诉 AI 执行逻辑与接口，调试一天后终于成功。

这个过程虽有沮丧和阻塞，但也让我体验到不用求人的痛快，以及创造一件事的“心流”状态。

如果交给研发同事，估计早就被婉拒，甚至要吵上好几轮。

说了这么多，带你看看效果图吧。

实现效果图：每次报表计算时，插件自动执行并计算员工当月出差补贴后，呈现在报表中。

员工出差审批记录：员工出差申请时，自选到哪个城市出差。

需求沟通：用自然语言描述需求场景，并逐步在AI引导下完成需求确认，直至它完成PRD（即需求文档）。

关键接口与逻辑说明：明确告诉AI可用接口，以及大概逻辑，细节它自行会读取并写代码。

遇到错误时：代码编译过程有问题，直接把问题粘贴给AI，它自行理解并修复。

修改Bug时：功能测试时有问题，直接把Case告诉它或把日志粘贴给它，自行修改Bug。

你可能会问

“这些需求太简单，复杂需求它搞不定吧？”

是的，我们评估过，现有 5000 多条需求中，约 30% 适合用插件解决——也就是至少 1500 条。它们虽然属于长尾需求，却真实影响客户满意度。

“这对使用者的能力要求很高吧？非技术人员能用吗？”

目前确实需要对插件机制、接口和业务有一定了解，产品经理、测试、研发等角色完全可以实现“一人团队”——一个人搞定一个插件的全流程。

“专用 AI 助理和 Cursor、Trae、秘搭有什么区别？”

它们更通用，能写网站、小程序、小游戏，但不理解我们 SaaS 产品的插件机制、设计规范与业务上下文。专用 AI 虽不通用，却更贴合真实企业场景，能与现有系统自然衔接。

最后想说

也许我举的例子看起来并不复杂，但对我而言，能走到这一步已经非常振奋。因为它真的在解决企业的真实问题，真的让“一人团队”成为可能——至少在插件生态中如此。

对一款商业化近十年的成熟 SaaS 产品来说，我们走到这也花了一年多。因为光是把现有产品改造成支持插件模式，就消耗了不少资源。

插件生态不是单打独斗，而是多角色协作：

• 产研团队：构建稳定、开放的插件生态，提供足够的插件切入点和接口，设计合理的分成机制；
• 业务团队：洞察客户需求，学会用 AI 编写简单插件，推广现有插件；
• 第三方伙伴（含渠道）：主动挖掘需求，通过插件解决客户问题，推广自己的插件并获取佣金。

路还很长，我们只是从 0 走到了 1。但方向清晰，目标明确，不迷茫不内耗——继续往前走就对了。

互动一下

你现在是否已经在使用 AI 编码工具（如 Cursor、GitHub Copilot、通义灵码等）？主要用它来做什么？

• A、写独立项目（网站/小程序等）
• B、辅助日常代码补全与调试
• C、尝试过但还没真正用起来
• D、还没用过，正在观望

欢迎在评论区分享你的使用场景（A、B、C、D），一起聊聊“AI+产品”的下一站可能在哪。