我所在的各种 AI 产品经理群里，问最多的问题基本都是:
• 有没有 AI 写 PRD 的工具？
• 为啥 AI 写的 PRD 不靠谱?
• 有没有 AI 画原型图的工具?
我跑通了一套AI辅助生成 PRD 的流程，质量相当高，分享给大家。
先看效果
全程通过两个 Skills 由 Agent(我用的Hermes)辅助完成，1.7 万字，信息量足够直接丢给技术，累计耗时 <1 小时。
先完成需求定型
第一阶段，与 Agent 深度讨论完成产品的定型，目的是让自己对要设计的产品足够清晰，到达可文档描述的状态。
最开始，给 AI 的产品想法很零散：
AI 会学习我提供的 Skill，完成工作空间的初始化，生成如下结构的文件，然后基于我提供的信息完成分析填充：
•
shaping/01-product-shaping.md：记录我最开始提供的基础信息•
shaping/02-jtbd.md：对产品需求进行 JTBD 分析•
shaping/03-scope.md：对产品的开发范围进行界定•
shaping/04-pages-and-flows.md：页面设计和页面流程•
shaping/05-open-questions.md：需要补充的问题•
shaping/06-shaped-brief.md：留空，讨论完后定稿
然后针对产品的初始需求进行提问深化：
这个过程会根据产品复杂度折腾 3-5 轮，我每提交补充一次信息，AI 都会改一轮它之前编辑的文档
在我确定可以定型后，把所有前面折腾的信息汇总到定型文档中。
你可能会问了，为啥要折腾这么多？
尤其是，为啥非得拆成不同文档来写？
倒不是我喜欢虐待 AI，这是大模型的特性决定的：
1. 它不能一次连续输出太多内容，多了就会懈怠
2. 它的注意力有限，每次必须专注做一件事
你可能还会问了：为啥不直接写 PRD，而是先写这东西？
这个产品定型稿一方面是对产品基础需求的梳理，这一步不搞清楚，后面直接陷入那个超长的 PRD 论述里很容易一个细节漏掉全面崩溃。
另一方面，这个文档可以直接丢给 Codex、Cursor 开发，比把几万字的 PRD 给它要靠谱很多。
然后进入第二阶段，写 PRD。
因为前面已经梳理很清楚里，所以后面写 PRD 基本就是八股文式的码字了。
思路跟前面一样：先初始化环境，让 AI 一个模块一个模块的输出。
这里面做了两个细节约束：
1. 先做模块计划，根据产品类型和复杂度，从几套常见的模版中选
2. 强制约束按模块写，写一段要更新一次 PRD 追加日志
还是上面的原因：小步、聚焦的作业。
这样做，最重要的目的是，AI 写一段、你审阅一段，自己虽然不动手但是能深度参与PRD的撰写过程。
然后就是十几个模块的写作、确认、写作……
我习惯使用 Zed + Hermes：左边是目录和文档，右边是 Hermes 对话框，AI 生成的内容我随时可以读+编辑。
全程用了不超过 1 小时，累计 1.7 万字，信息量足够完成开发了。
我在 PRD 写完的时候看了一下 token 消耗：从最初的简单需求定型到 PRD 完稿，一共消耗了 26万 token，也就现在模型上下文窗口的 1/4，正是 AI“体力”最好的阶段。
总结一下核心
写 PRD 是为了让产品经理对自己设计的产品更清晰，所以直接闭眼让 AI 写肯定是不行的。
可以不动笔，但是必须深度参与。
所以可随时反馈信息的 Agent 是最好的协作工具。
如果你不具备写 PRD 的基本功，甚至连 PRD 的基础模块、写法都不知道，再强的 AI 也不能帮你。
但如果你已经有了不错的经验，那么把它们封装成 Skills 是第二个最佳实践。
我这两个 Skills 就是基于我自己的产品经验，融合了大量其他顶级产品经理分享的方法论，萃取出来的。
以我用来做产品定型的PM-Make技能为例，我在 SKILL.md 里约束了必须搞清楚的问题和定型通过标准
对于完整 PRD 的生成，也是靠一系列模版约束的。
这些模板就是经验和方法论本身，AI 读完模板也就知道模块该怎么写了
最关键的：要围绕 AI 的特性来干活。
很多产品经理让 AI 写 PRD，视图一次性让 AI 把上万字的文档给写出来。
这就犯大忌了。
作为产品经理，如果你对大模型这项技术不够熟悉，绝对是失职的。
产品经理本身的岗位职责之一就是，把新技术引入产品/业务，更高效高质量的解决问题。
且不说 AI 绝对是不可撼动下一代叙事了，今天不懂 AI 的产品经理，跟十年前不懂移动互联网的项目经理一样，迟早是会丢了饭碗的。
我让 ChatGPT 帮我画过一张产品经理的分类图，你可以先看看自己在哪层：
如果你没办法用 AI 写出符合预期的 PRD，那你最多还停留在 L2。
这是非常危险的。
如果你想要快速完成转型，但日常又没有时间体系化的学习，强烈推荐你报名AI产品经理转型线下课。
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每个城市两天课程，概念学习+案例拆解+上手实践，把转型 AI 产品经理两条路需要的一切概念全部搞定。
Day 1：成为会用 AI 的产品经理
上午先把 AI 产品经理的职业路径讲清楚，然后进入产品经理最高频的几个场景：
• 用 AI 做行业调研和竞品分析
• 用 Deep Research 类能力整理资料、形成报告
• 用 AI 写出能修改、能评审、能落地的 PRD
• 用 AI 生成流程图、泳道图、时序图
• 用 AI 做高保真原型，而不是停留在灰度线框图
• 理解新的产研流程：先搭 Demo，再工业化交付
下午进入业务场景：
• 业务场景的原子化分析方法
• 人、传统程序、AI 各自适合处理什么任务
• AI 场景可行性评估，避免老板一拍脑袋就“上智能体”
• 用 Coze / Dify 这类工具搭建业务工作流
• 销售线索自动分级与跟进建议
• 用户反馈自动归类与需求洞察
• 运营选题生成与素材改写
• RAG 和上下文工程
• 企业知识库、智能客服的产品设计和现场搭建
Day 2：成为 AI 原生产品经理
第二天强度更高，带你成为能开发 AI 原生产品的 PM。
上午会讲：
• AI 应用产品经理、大模型产品经理、AI 业务型产品经理分别做什么
• ChatBot、Workflow、Agent 的差别
• 拆解 Claude Code，搞透 Agent 的运行过程
• 基本功：大模型 API 和多轮对话构造；Tool Use；从 MCP 到 Skill 的演进
• Skill 的组成、输入输出规格和开发思路
• 最前沿：产品封装成 Agent 友好的 CLI
下午是整门课的重头戏：大实践项目。
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第二期开始招募，安排如下：
城市
时间
状态
北京-2期
8月01-02日
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深圳-2期
8月15-16日
招募中
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8月22-23日
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