AI如何真正赋能产品经理的日常工作？本文聚焦PRD撰写、流程图设计与原型落地三大核心场景，揭秘如何让AI高效执行信息补全与快速落地，同时确保产品经理牢牢掌控需求洞察与用户体验决策权。从精准指令撰写到Mermaid流程图生成，再到无代码原型工具实战，一套让效率与质量双提升的AI协同方法论正在成型。

AI 的价值不仅与业务结合以驱动商业成果，更应深入到日常工作生产环节。比如对产品经理而言，从重复的文档撰写、绘图中解放出来，聚焦真正不可替代的 “需求洞察、逻辑拆解、用户体验决策”。

本文以产品经理的身份，基于“需求文档→流程图→原型落地”三大核心工作场景，结合我的具体实践经验，分享AI赋能工作的落地方法。核心理念是：让AI固守“执行层”，负责信息的补全、具象与快速落地；而产品经理必须牢牢掌控“决策层”，把握方向、定义标准与打磨细节。唯有如此，才能实现效率跃迁与出品质量的双重提升。

需求撰写：让大模型做 “笔杆子”，你做 “核心决策者”

很多产品经理期待用一句话让AI生成完美 PRD，但现实是：AI无法替代你对业务的理解、对用户场景的洞察、对边界条件的预判。它的核心作用是 ——将你碎片化的想法，转化为逻辑严谨、格式规范、覆盖全面的专业文档，节省80%的 “文字组织时间”。

分享这个环节中经过实战总结的3个核心经验：

1.给AI“精准指令”，而非模糊描述

错误指令示例：“写一个用户登录的PRD”

正确指令示例：“作为B端SaaS产品PM，撰写用户登录模块PRD，核心功能：账号密码登录 + 短信验证码登录，用户场景：企业员工登录后台，边界条件：密码错误3次锁定10分钟、未注册账号提示跳转注册页，需包含：功能描述、字段定义、交互规则、异常处理、权限说明”

明确“产品类型 + 核心功能 + 用户场景 + 边界条件 + 文档结构”五大要素，让AI清楚 “为谁写、写什么、按什么格式写”，输出内容才能更贴合实际业务需求。

2.让AI补全 “你没想到的细节”

在生成初稿后，可以追加指令：“补充该模块的兼容性要求（比如支持 Chrome/Firefox/Edge 浏览器）、性能指标（比如登录响应时间≤2s）、数据埋点需求（比如记录登录方式、登录成功率、异常场景）”。

这个过程无需产品经理逐一梳理PRD的通用模块（比如兼容性、性能、埋点），AI可自动补全行业常规要求，大幅减少细节遗漏风险。

3. “最终校验” 不可少

大模型的 “幻觉问题” 始终存在，且需求的最终责任终究要由产品经理承担。这就像当前自动驾驶事故的责任认定一样，由司机而非厂商承担责任，AI只是辅助工具，最终把关权必须在人手中。所以对AI输出的内容，需全面检查，包括但不限于：

• 逻辑一致性：比如检查AI是否混淆了 “企业用户” 与 “个人用户” 的登录规则。
• 业务特殊性：比如补充AI无法知晓的行业规则（如金融产品需额外的实名认证校验）。
• 语言精简：删除AI冗余的 “通用话术”，保留核心信息（开发 / 测试更关注实操细节）。

流程图设计：AI生成 “逻辑骨架”，可视化高效迭代

复杂需求（比如跨系统数据同步、多角色审批流程）的流程图往往比文字更直观。传统绘制流程图耗时耗力，如今我们可以借助大模型快速生成专业图表。

我主要分为两个步骤来实现:

第一步：让AI根据需求生成精准的Mermaid语言

Mermaid是文本化绘图语言，优势在于“纯文本可编辑、无需专业绘图技能”，AI能快速生成符合逻辑的代码，避免手动拖拽的繁琐。

实操指令示例：“绘制B端采购审批流程图，核心节点：申请人提交采购单→部门负责人审批（驳回则返回申请人修改）→财务审核（校验预算，驳回则返回）→采购部执行采购，需用Mermaid流程图语法，明确每个节点的角色、判断条件”。

AI 输出语法后，直接复制到支持Mermaid渲染的文档中，进行编辑修改。

第二步：可视化渲染 + 灵活修改

如果你经常使用飞书文档写材料，可在飞书文档中输入“/mermaid”，调用内置文本制图工具，直接将AI生成的语法粘贴进去，会实时渲染出流程图。如需调整逻辑（如新增 “法务审核” 节点、修改驳回流转路径），无需重新绘图 —— 直接在代码中编辑节点内容，流程图会自动同步更新。

如果你不使用飞书文档，也可以使用Mermaid在线编辑器进行可视化渲染，将AI代码粘贴至左侧编辑区，右侧实时生成流程图，支持在线预览修改；完成后可导出PNG、SVG 格式，直接插入 PPT、Word等文档。

Mermaid默认生成的流程图风格简洁，若需用于客户汇报、项目对外宣传等正式场景，可通过AI绘图工具优化视觉呈现，比如：Lovart 星流、豆包。

进阶技巧：让AI帮你 “选对图类型”

若不确定用哪种图表达需求更清晰，可反问AI：“描述‘用户下单→支付→发货→收货’的全流程，该用流程图、时序图还是状态图？请说明理由并生成对应 Mermaid 代码”，AI会根据场景推荐最优解。

原型落地：两类AI工具，覆盖 “快速验证” 到 “开发衔接”

产品经理做原型的核心目标：① 快速验证需求可行性（获取内部 / 用户反馈）；② 给开发提供明确的视觉 + 交互参考。这个环节的AI工具可根据需求复杂度，选择 “无代码生成应用类工具” 或 “IDE类工具”，实现 “想法→原型” 的低成本快速落地。

第一种：无代码生成应用AI工具

这类工具的核心优势是 “零技术门槛、即时迭代”，完美适配MVP级验证，小程序、H5页面功能演示等高频场景，无需掌握代码或专业原型软件技能。

实操经验总结：

• 可上传需求文档或输入需求指令：指令需包含 “场景 + 布局 + 功能 + 交互” 核心要素，例如：“生成B端客户数据查询H5页面，左侧为筛选区（含客户类型、合作状态下拉筛选），右侧为主内容区（卡片式展示客户名称、联系方式、最近合作时间），支持按客户名称搜索、勾选客户导出Excel；交互要求：搜索时显示加载动画，无结果时提示‘未找到匹配客户’，点击卡片展开详情弹窗”。
• 补充参考信息（技巧）：若有参考样式，可上传同类产品截图并追加指令：“比如：参考此图的深蓝色主题与卡片圆角样式，保持界面简洁专业”。
• 实时优化与分享：工具生成原型后，通过自然语言和可视化编辑直接调整按钮位置、配色方案等细节；也发布生成链接，分享给同事/用户，无需部署上云，对方可在线查看体验。

工具推荐：扣子空间、秒哒。

第二种：AI类IDE工具

当需求涉及原生APP、复杂后台系统（如权限管控、多模块数据可视化）时，这类工具能实现 “原型与代码同源”，直接为开发提供可复用的基础代码，解决传统原型 “好看但开发实现不了” 的痛点。

实操经验总结：

• 明确技术与业务要求：指令需兼顾 “技术栈约束” 与 “产品逻辑”，示例：“基于React+Element Plus组件库，生成企业采购管理后台前端代码，适配1920*1080分辨率，部署环境为阿里云。需包含3个核心页面：①登录页（支持账号密码 + 验证码，记住密码功能）；②采购单列表页（支持按状态筛选、按金额排序、批量选中导出，表格含进度条展示审批状态）；③采购单编辑页（表单字段含采购物品、数量、预算金额，关联部门下拉框从接口获取数据）”。
• AI 生成与本地校验：工具输出完整代码包（含HTML/CSS/JS及组件配置文件），自动部署配置环境，可在浏览器预览效果。
• 分享原型：可上传代码到云托管平台，生成公开链接，开发可直接访问查看效果，无需发送源码打包文件。
• 衔接开发：将代码同步到Git仓库，开发可基于此代码优化（补充接口调用、完善业务逻辑），减少 “原型→代码” 的沟通成本。

工具推荐：Trae、CodeBuddy、Cursor（AI代码编辑器）。

结尾

除了文中分享的三大核心场景，AI在产品工作的其他环节也能发挥价值（比如市场调研阶段），但目前我还没找到特别理想的工具，之前用过秘塔，但这款应用近期商业化倾向愈发明显，暂时不推荐给大家。

AI从来不是让产品经理 “失业” 的威胁，而是帮我们从 “执行者” 升级为 “决策者” 的利器。拥抱AI，不是追逐技术热点，而是将其内化为一种更智能、更高效、更可持续的工作范式。当效率得到质的提升后，我们才有更多时间沉淀思考：“产品的核心价值是什么？”、“如何更好地解决用户痛点？”。 而这，正是产品经理不可替代的核心竞争力。