AI Coding Agent的爆发式进化正在重构互联网生产关系，让传统的PRD文档和“翻译官”式产品经理角色加速崩塌。本文深度剖析了从“周级等待”到“小时级验证”的工作流革命，揭示了AI时代产品人必备的“新三位一体”核心能力——定义问题、构建上下文、品味决断。面对这场生存危机与破局契机，唯有完成思维范式跃迁，才能聚焦核心创造力，在工具迭代中守住立身之本。

在国内互联网行业，产品经理（PM）与交互设计师曾长期陷入“翻译官”的角色困境：用户一句模糊需求，PM转化为带筛选器、多维度图表的Dashboard原型，设计师打磨成高保真图，工程师再编码实现。我们津津乐道的“敏捷开发”，不过是加速了这场低效的“传话筒游戏”。

但AI Coding Agent（编程智能体）的爆发式进化，正让这层看似不可或缺的“翻译层”加速崩塌。Google Cloud高级AI产品经理Shubham Saboo的观点振聋发聩：“规格书正在变成产品本身”。这绝非简单的效率提升，而是互联网生产关系的深度重构，对习惯了“画图、写文档、撕需求”的国内从业者而言，既是生存危机，更是破局契机。

一、工作流革命：从“周级等待”到“小时级验证”

传统工作模式是线性且低效的：PM与设计师构思后输出文档或设计稿，经多轮评审交付研发，工程师理解需求后编码、测试，全程耗时以周为单位。在这个链条中，PRD是无可争议的“真理来源”，所有创意都必须固化为枯燥的文字与静态线框图。

AI时代的新模式则实现了环状闭环：PM与设计师完成构思后，Agent实时构建可交互原型，团队快速体验评估、迭代优化，最终直接交付生产。此时，PM不再是工程师的上游需求方，而是产品的“第一用户”——过去要等一周才能验证的创意，如今写下清晰约束条件，一小时内就能获得可交互的MVP（最小可行性产品）。

这种变化在国内互联网高压环境下极具颠覆性。过去依赖大量会议、PRD评审对齐认知，核心原因是“修改代码成本过高”；当代码生成成本趋近于零，无意义的沟通内耗就成了最大的资源浪费。

二、核心能力迁移：AI时代的“新三位一体”

当技术实现不再是瓶颈，竞争焦点自然回归上游——如何定义问题，以及如何定义“好产品”。国内产品人与设计师的核心竞争力，正从“文档撰写能力”向三大维度深度迁移：

定义问题的能力（Problem Definition）

国内业务场景中，很多人习惯于被动承接“老板需求”“运营需求”：用户抱怨“系统难用”，二流PM会简单添加新手引导，一流PM则会深挖本质、重构信息架构。在Agent时代，定义问题是所有工作的起点，需要将“系统难用”这类模糊痛点，拆解为机器可执行的明确边界条件。这不仅要求极强的逻辑思维，更需要对业务本质的深刻洞察——无法用结构化语言描述的问题，永远只能得到AI给出的平庸通用解。

上下文构建力（Context Engineering）

不少PM尝试用AI辅助工作却收效甚微，核心误区是将AI视为搜索引擎，而非合作伙伴。Agent的产出质量，与投喂的“上下文”质量严格正相关。针对国内复杂业务环境，一套高效的上下文投喂框架包含六大要素：

1. 具象化的用户（Specific Persona）：拒绝“25-35岁男性”这类抽象描述，聚焦“地铁上单手处理工单的运维人员”等具体画像；
2. 原声回溯（Verbatim）：直接引用客服录音、用户原话，让AI捕捉真实情绪而非过滤后的“二手需求”；
3. 审美对齐（What Good Looks Like）：不用模糊描述风格，直接提供竞品截图、Dribbble链接、过往优秀案例；
4. 失败库（The Graveyard）：分享团队试错经历与失败原因，传递AI无法复制的人类“隐性知识”；
5. 硬性约束（Hard Constraints）：明确合规要求、技术栈限制、数据隐私红线等不可突破的边界；
6. 成功标准（Success Metrics）：设定可观测的行为指标，而非“提升用户体验”这类模糊目标。

这六大要素的核心，是将从业者脑海中的隐性知识显性化，让AI真正理解业务场景。

品味与决断（Taste & Judgment）

这是设计师与高阶PM的终极护城河。AI可以生成上百种Dashboard布局，却无法判断哪一种能让焦虑的销售总监一眼看到核心数据，哪一种会掩盖数据的真实性。当生成变得极度廉价，“选择”就成为最昂贵的能力。需要凭借深厚的行业经验、极高的审美标准和精准的业务判断力，在AI产出的海量方案中，快速锁定那个“最对”的选项——这种沉淀多年的直觉，是算法难以替代的核心价值。

三、思维范式跃迁：打破传统认知边界

除了技能升级，产品人更需要完成深层的思维“格式化”：

拥抱“错误的初版”

传统流程中，PRD追求“无懈可击”，因为开发介入后修改意味着返工与团队冲突。但在Agent模式下，应坦然接受第一版原型的不完美，甚至主动让AI并行生成三个截然不同的方案（实现A/B/C Test前置化）。通过与粗糙原型的交互，反向修正需求定义——这种过去被视为“资源浪费”的做法，如今只需几行Prompt就能实现。

延迟收敛（Delayed Convergence）

过去的PM急于消除不确定性、快速定稿，而AI时代的策略是：探索阶段故意保持模糊，利用AI的发散能力拓展解决方案边界，直到最后一刻再锁定方向。这种“先发散后收敛”的思维，能最大限度挖掘创新可能性。

四、本土语境下的冷思考：机遇与挑战并存

我们必须清醒认知中国市场的特殊性，Shubham描述的理想图景，更适用于SaaS、工具类产品或初创团队的原型验证阶段。在国内：

• 金融、医疗、政务及大型B2B领域，“翻译层”不会立刻消失。复杂的合规流程、盘根错节的遗留系统（Legacy Systems）、组织内部的“流程正义”，仍需要文档作为权责交接的凭证；
• 组织架构的惯性难以短期打破。当PM能直接产出可运行代码或高保真原型，现有研发体系如何适配？这是比技术升级更棘手的管理命题。

结语：回归产品的本质

翻译层的坍塌是不可逆转的趋势。如果你的工作只是机械传递需求、转化文档，那么确实面临被自动化替代的风险——流程性工作终将被技术吞噬。但如果你的价值在于对用户痛点的深刻洞察、对人性的精准捕捉、对产品美学的极致追求，那么AI将成为最强助力：帮你摆脱繁琐的执行细节，聚焦核心创造力，获得前所未有的成长杠杆。

工具在迭代，技术在进化，但创造卓越产品的内核从未改变——那份对用户的敬畏与关怀，才是产品人永恒的立身之本。