AI产品的PRD正在经历一场静默革命——从长篇大论的需求文档转向极简的样例驱动。当传统需求文档在AI的模糊边界前束手无策时，产品团队发现用Excel记录典型case比万字PRD更有效。本文深度拆解这种范式转移背后的产品逻辑：为什么AI产品越做加法越平庸？为何看似简陋的样例测试能避免重大翻车？以及在这个新范式下，产品经理的核心能力正在从文档功底转向什么？

身边做 AI 产品的几个朋友，这一年 PRD 越写越短了，短到有点不像话。

不是偷懒，是写不动。

有个朋友前段时间写一份图像类 AI 助手的需求，写到”用户上传照片，AI 生成证件照”这一句，往下就卡住了。他想接着补功能细则，结果发现补不了——证件照这仨字背后全是坑。照片本来就糊的怎么办，背景不是纯色算不算合格，戴眼镜要不要给摘了，有人上传的压根是张侧脸呢，还有模型偶尔会把脸改得稍微不像本人，这种”不像”到哪个程度用户能忍、到哪个程度就算事故了……他越想越多，最后干脆把文档关了，下午拉上工程师，俩人对着几十张乱七八糟的照片一张张过，过了快三个小时。

末了没产出 PRD，产出了一张 Excel。哪种输入大概率没事，哪种容易翻车，哪种输出打死不能放出去，就这么三列。工程师拿着这张表就去写了。

那份 PRD 到现在还挂在文档库里，半截。我猜没人会去补它。

这种场面我见过好几回了。

说白了，AI 产品的需求有个毛病：表面简单，底下全是说不清的边界。”把照片变成证件照”，一句话谁都听得懂；可你真要用文字把所有情况列全，列到天黑也列不完，而且等你列完，模型八成又升级了，你写的有一半当场作废。

所以现在的路子是——别写那么多字了，给样例。

样例就是一条条”这种输入，我要这种输出”。土，但好使。工程师对着样例调，比对着一大段文字描述快得多；模型本身也吃样例这一套，你嘴上掰扯不清的分寸，丢几百条进去，它自己能咂摸出个大概来。

（这儿插一句。我一开始特别不适应这种干法，总觉得需求不写得清清楚楚就是我没尽责、在糊弄。后来一个搞算法的朋友损我一句：你要是真能把需求写得那么清楚，那这事就不用 AI 了，写个 if-else 完事。这话我一直记着。）

不过把需求拆成样例，听着轻巧，干起来其实是个隐形的技术活，而且这活儿挺反直觉的。你得先在心里把那个模糊的”好”给量化出来——什么叫一张合格的证件照，你嘴上说不清，但你得能在两百张照片里一眼挑出哪张行、哪张不行，还得说得出它不行在哪儿。这个能耐，跟过去写 PRD 调动的压根不是同一块肌肉。写 PRD 你练的是把脑子里的想法讲明白；造样例你练的是辨好坏的眼力。前一个可以闷头练，后一个非得见过足够多的烂例子才长得出来。我见过有人样例造得特别糙，输入输出对是对，可就缺了那些刁钻的边角料——偏偏是那些边角料，决定了产品上线之后会不会当众翻车。说到底，样例造得好不好，考的还是你对这个产品到底懂多深，糊弄不过去。

讲个更典型的。

朋友的朋友那个团队，做一个 AI 对话产品。一开始定的目标是”什么都能聊”，对，就那种万能助手，当年风口上人人都想搓一个出来。底座用的一线开源模型，工程也接得挺顺，仨月就上线了，看着怪唬人的。

然后没人用。来了的也不回头，问两句就走，第二天不开，第三天还是不开。

他们排查了好一阵子。换更强的模型，没用。加引导话术，没用。砸钱推送拉新，用户来一波走一波，跟漏水似的。

折腾了快一年，有人在某次复盘会上憋不住了，说要不咱别什么都做了，就死磕一件事行不行。

结果你猜怎么着——砍掉一多半功能、只留一个特别窄的场景之后，人反而留下来了。

这里头还有个细节，我朋友后来才跟我补的，挺值得说。砍完功能头一个月，数据不光没好转，还更难看了——老用户里有一拨就指着那几个被砍的功能用的，这帮人当场就走了。团队里立马有人动摇，开始嘀咕是不是砍错了。又咬牙熬了个把月，新留下来那批人的使用频次才慢慢往上爬，而且爬得比从前稳。中间那一两个月是真难扛。很多团队其实就死在”数据先变难看”这一下上，没撑到后面回升，就先把自己那个正确的决定给推翻了。事后看对的决定，当时做起来一点都不像对的，这大概是这行最磨人的地方。

这事我后来琢磨了挺久，越想越觉得它戳到了 AI 产品一个特别反直觉的地方。传统产品你功能堆得越多，用户越离不开你；AI 产品你功能堆得越多，模型反倒越”平”，啥都会一点、啥都不精，用户上手玩两下就觉得”嗨也就这样”，扭头走人。要让一个 AI 产品有点”魂”，反倒得做减法，得在一件小事上做到让人离不开。

可减法这玩意儿真不是产品经理一个人能拍板的。KPI 在那压着，老板的期待在那吊着，团队一年的规划早排满了加法。你想砍，得先把一屋子人挨个说服过去。我那朋友说，他们头一回开砍功能的会，吵了俩钟头，差点掀桌。

我倒觉得这种会吵起来才正常。一团和气的那种，反而可疑。

顺嘴说，AI PM 这名字我一直觉得别扭。听着像”会用 AI 的产品经理”，搞得好像报个班、背几个 prompt 套路就转型成功了。真不是。这活儿打底的逻辑都换了，名字只是个壳，叫啥无所谓。

那这活儿到底变在哪儿。表面上的变化好认。就说原型图，以前我挺爱抠高保真原型的，一个按钮放左边还是右边能纠结半天；现在做 AI 产品，这种抠基本没意义了。它的核心交互是一段会动的文字，是模型回话时那个语气、那个长短、那个磨磨唧唧或者干脆利落的劲儿，这些 Figma 里画不出来。你原型做得再精致，跟真模型接上之后那种”它是真在跟我聊天”的感觉完全两码事。所以现在更常见的做法是把原型画得糙糙的，赶紧接真模型，对着真东西改。早期在原型上磨太久，多半是自我感动。

但这些都还是面上的。我自己体会最深的那个变化，是这活儿越来越吃判断，越来越不吃文档功底。

举个最常见的。用户反馈飘过来一句”你们这 AI 回答怪生硬的”。搁以前这种模糊反馈你可能随手就归档了，现在你得当场把它拆开看：它到底是模型语气的事，还是 prompt 没调顺，还是产品壳子的事（有时候同一句生硬的话，换个暖色气泡、配个俏皮点的加载动效，用户的火气当场消一半），再不然就是用户被你自家的宣传喂出了过高的胃口。这几种，要干的活天差地别，烧的时间和钱也天差地别——改个 prompt 兴许一下午搞定，换个底座可能小两个月就没了。而这个判断，工程师替不了你，算法也替不了，他们眼睛盯的是模型那一层，看不见用户那头的脸色。

判断错的代价还不小。传统项目你做错个功能，回炉重做，顶多搭进去一个迭代。AI 项目你方向判断错了，可能是整条路白走——有人吭哧吭哧花俩月微调模型，最后发现是底座一开始就选错了，那俩月直接蒸发。

那判断怎么练。说真的没什么捷径，这话题网上都写烂了，我只说我自己认的一条：多跑 case，每天跑，亲自上手跑。

我认识的几个 AI PM 都有这毛病，每天雷打不动腾出点时间，自己跟自家产品过招。有人天天跑同一组题，盯着模型有没有偷偷变（尤其底座一升级），有人专挑头天表现最差的几段对话来回扒，路子各式各样。跑 case 这事吧，特无聊，还伤眼睛，可跑得多了，你会对自家模型的脾气生出一种说不太清楚的熟悉感。AI 产品上线前那天晚上，十有八九要蹦出个”它咋能这么说话”的幺蛾子，那一刻你心里有没有底，全看你平时跑得够不够。

我听过一个挺逗的。有个团队的客服 AI，平时回话规规矩矩，结果碰上个用方言味儿很重的口语来问的用户，它突然就开始装熟，张口”老铁””咱”，那语气跟前面判若两人。测试集里压根没人这么说话，所以这毛病一直没露头，是 PM 自己手动跑 case 的时候撞上的。这种东西，你写一万页 PRD 也防不住，只能靠人一遍一遍拿真问题去喂、去试，试到它露馅为止。

跑得少的，上线前那夜睡不踏实。跑得多的也睡不踏实，但好歹大概知道会在哪儿出岔子。

这种东西教不了，也速不成，只能一条一条 case 自己磨出来。

说到判断，其实我自己到现在也有一堆想不明白的。最头疼的一个是：什么时候该听用户的反馈、什么时候该当没看见。AI 产品的用户特别两极，同一句回答，有人夸贴心、有人骂啰嗦，你顺着骂的人改短了，夸的那拨又该不乐意了。传统产品好歹还有个相对清楚的”主流用户”给你当锚，AI 这边我老觉得这个锚是飘的，要么就是我自己还没摸到看清楚它的法子。这事我没答案，先撂这儿，谁想明白了记得回来告诉我一声。

带我入行的那个前老板，现在也一头扎进 AI 了。前阵子一块吃饭，他撂下一句话我一直记着。

他说你别老纠结 AI PM 到底还算不算 PM。PM 这角色打一开始能存在，就是因为工程师、设计、用户、老板各说各的，中间总得有个人来回翻译。如今无非是桌上又多坐了一位——模型。这位也有脾气，有它乐意干和死活不干的事，干砸了你问它为啥，它还能一本正经给你编一套自洽的说辞出来。你得把这位的脾气，也翻译给桌上其他几位听。

他说得云淡风轻。我做起来，累得很。

累在哪儿。算法那边追着你要个准话，这个 case 到底什么算合格、你倒是给条线；老板那头隔几天就冒一句”啥时候能上、能不能再快点，隔壁都做出来了”；用户更不客气，差评直接甩脸上，说它蠢、说它假、说它答非所问。这三方的话你都得接住，还得各自翻成对方听得进去、又不至于互相打起来的版本，再递过去。有时候一整天下来，正经做产品的活没干几样，净在中间传话、灭火、对期待了。可你要是不在中间兜着，这摊子分分钟就散。这角色不光没被 AI 取代，反倒比从前更难抽身。

啰嗦这么一大堆，落到你身上其实就一件事。

要是你也在犹豫要不要往 AI 这边挪——今晚找个你平时用得最多的 AI 产品，跟它聊上半小时，啥目的都别带，就当个普通用户瞎聊。聊完抓张纸，写三样东西下来：哪儿让你觉得顺手，哪儿让你觉得别扭，要是这产品归你管，你明天上班头一件事会动哪儿。

写完你心里大概就有谱了——你是真对这行有兴趣，还是单纯被外头的热闹推着在走。这三个问题看着简单，真动笔写你会发现没那么好答，尤其第三个，逼着你从”用户”切回”做这东西的人”，那个视角一换，很多原来觉得理所当然的设计，立马就站不住脚了。

上面这些也就是我自己的一点琢磨，不保准对。觉得哪儿不对，尽管拍。