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AI时代,产品经理如何用AI重构工作流程?从手工画图到智能生成,效率提升10倍不止。 核心内容: 1. AI如何替代传统原型设计流程 2. 从PRD到可交互原型的智能工作流 3. 产品经理角色转型:从执行者到决策者
AI 出现后,我们在讨论产品经理角色的变化时,往往还是停留在一个过时的问题上:AI 会不会替代产品经理。其实真正的问题从来不是这个,而是产品经理要如何使用 AI 改变自己的工作方式,让自己从重复劳动中脱身,把更多时间投入到理解用户、验证需求、创造价值之上。
比如我最近的工作方式发生了一个根本性转变,大大提高了效率。这个新方式的核心就是:停止从零开始画原型,让AI来为我们生成第一版“代码”。
过去:我们会习惯性先写需求文档,再打开墨刀或 Figma,开始从线框到组件一步步堆页面,然后不断调整结构、布局、交互细节。这个过程虽说不难,但非常耗时间,尤其是当我们需要快速迭代、快速验证、多方案并行时。
现在:工作方式可以完全不同。我依然会像以前一样,花费大量精力去撰写一份极其详细、逻辑清晰的需求文档。当然这份文档不再仅仅是给人类(设计师、开发)看的,它更是给AI“模型”看的一份高质量“提示”(Prompt)。接下来,把需求文档直接交给 AI,让 AI 生成可运行的前端页面。
这份“代码”可能不完美甚至粗糙,但它至少已经搭建好了80%的框架。
然后把生成的 HTML 导入墨刀或 Figma,让前端界面直接成为可编辑的原型。之后需要做的只是对界面元素进行微调,或者补充体验细节。
以前我可能需要花半天时间去画的原型,现在AI只用了5分钟就“生成”了。
我的工作从“绘制者”转变成了“审查者”和“修改者”。
这就将产品经理从繁琐的“画图”工作中解放出来了,更专注于最核心的“用户需求分析”和“产品”逻辑定义。从“手工劳动”转向“认知劳动”。
比如我最近在做的一个TikTok 爆款视频分析和脚本生成的工具
我会先写好我的想法和业务逻辑,然后丢给AI让他帮我生成完整的需求文档(你的输入决定了需求文档的完整性)
生成后的需求文档,我们按自己的需要进行一些修改和调整(不能全相信AI哈,还是得检查一下)
调整完成后,我们就有了一份完整的需求文档,接着就把需求文档丢给AI编程工具(cursor、windsulf或trea)。
让AI理解需求文档,然后直接帮我们生成前端页面,并mock一些虚拟数据进去
AI就帮我们创建了项目,生成了前端代码,我们直接点html文件,或者让AI帮我们启动前端服务打开本地地址也行
这样,就直接有了一个可视化的页面了,看起来像模像样。
当然AI生成的东西很难直接用,我们可以让AI点对点帮我们修改优化,或者直接把 HTML 导入墨刀或 Figma。
导入后直接在墨刀或 Figma进行修改即可。修改完成后,我们就有了一份可用的原型界面。
整个工作流程比以前快了太多了。
我们不再是让 AI “帮我们做图”,而是让 AI 直接生成产品的可操作界面结构模型。
在这个过程中,AI 扮演的其实是一个界面设计 Agent,而不是一个设计助手。它根据需求自动理解用户路径、页面内容层级、组件摆放逻辑,这种能力在过去是需要我们花大量时间才能做到的。而且可能需要一到两天完成一版可演示原型,现在我们可以在半小时内完成初版,然后花更多时间与用户或团队沟通,从而让迭代速度加快数倍。
最后再推荐一个工具
我们用AI生成的页面,视觉上经常不是我们想要的效果,用自然语言让AI去调整,总感觉越调越奇怪。
看到别的网页设计的很好看,想要同样的风格,也不知道怎么办。
可以尝试下这个工具 www.firecrawl.dev
简单来说就是 ,你看到一个喜欢的网页风格,就把网址复制到工具里,这个工具就会给你总结出网页的设计元素
比如我把open ai的官网复制进去
它就会把open ai的设计元素,比如色调,字体,间距等都提取出来。
这样就把设计风格尽量的量化出来了,我们可以把这个结果丢给AI,让AI根据风格来调整我们自己的页面。
过去,我们依赖:
会画原型
会写文档
会跟研发沟通
这些能力仍然重要,但现在已经不再是区分优秀与普通的关键。
未来的关键是:
能够将需求描述为 AI 可理解的任务
能够将业务逻辑抽象为可复用的模型
能够构建多工具衔接的自动化工作流
能够在高效率生成中把握方向、做出判断
产品经理的能力更像是转变为一个“MCP”,核心“任务”是设计一个高效的工作流(Workflow),然后指挥不同的AI“Agent”去分发、处理、“分析”和“生成”我们需要的“结果”。
所以,不需要讨论或担心 AI 是否会替代产品经理。
应该担心的是:我们是否愿意改变自己的工作方式。
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