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。

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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)

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

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。

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。

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员工出差审批记录:员工出差申请时,自选到哪个城市出差。

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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)。

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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。

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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。

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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。

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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、GitHubCopilot、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。