摘要：需要补充信息时，可通过Google（基础信息检索）+秘塔搜索（知识深度检索）获取。最后，将所有信息汇总到钉钉文档或飞书文档中。

我是Ben，一名政企行业的解决方案架构师，目前正在往AI产品经理角色转型。

需要补充信息时，可通过Google（基础信息检索）+秘塔搜索（知识深度检索）获取。最后，将所有信息汇总到钉钉文档或飞书文档中。

2.1 方案设计

有了需求汇总后，可能还难以立即构思清晰的产品设计方案。

此时，可借助AI大模型辅助构建，目前尝试下来以ChatGPT和DeepSeek效果最佳。

提示词模板示例如下供参考，自己可以尽情测试，这也是个有趣的过程。欢迎把你觉得好用的提示词评论告诉我~

你是一名专业的政企行业产品经理，请你基于下方的项目信息，为我设计并输出产品方案，以便我可以将此方案交给前端工程师进行原型开发。————项目信息————1.项目背景：……2.业务需求：……3.使用对象：……

2.2 原型构建

接下来就是激动人心的【text to app】环节。

将上一步AI输出的产品设计方案交给原型构建工具：Lovable/ v0.dev / bolt.new / Tempo Labs，等待几分钟即可预览产品原型。

建议同时使用多种工具生成不同版本的原型，然后从中选择最佳方案。

注意：

下面是简单的示例，我同时对4个工具下达同样的指令（构建一个文旅智导官），大约3-5分钟就会生成产品原型。

依次是Lovable, v0.dev, Bolt.new和Tempo Labs：

3.1 将原型源文件下载到本地

获得基本满意的产品原型后，需将源文件下载到本地进行更细致的修改。这4个AI工具的源文件下载方式分为两类：

第一类是直接在右上角可以点击下载，将整个项目的源文件下载到本地。（v0.dev / bolt.new）

第二类是先将项目发布到自己的github上，然后再从github上将项目下载到本地。(Lovable / Tempo Labs)

3.2 对产品进行修改直至满意

打开Cursor/Windsurf/Trae这3个工具之一（个人强推Cursor），将上一步下载的文件夹导入。

这三款工具本质上是AI增强型IDE（集成开发环境），可将项目相关文件一并导入作为知识库，帮助它们根据你的需求创建、引用和修改文件。

首先要克服对”程序员专属界面”的心理障碍——许多非程序员同事反馈看到这类界面就产生排斥感。

实际使用后你会发现它们并不复杂！

以Cursor为例，界面主要分为四个区域：

1）文件列表区域：展示项目内所有文件；

2）文件内容区域：显示当前选中文件的内容；

3）终端运行区域：运行项目或执行命令的交互区域；

4）AI对话区域：与AI交流以修改产品的核心区域；

关于Cursor的基本操作，网上教程丰富，此处不再赘述。任何你不会的，都可以直接在Cursor的AI对话区域疯狂提问。

仅阐述2个观点：

下面是一个浅显易懂的举例，当你发现AI设计的按钮太大不符合预期时，

->非精准指令：

“帮我把按钮调小一点，现在太大了”

->结果：

AI将此按钮调得过小，又需反复调整

->问题：

我们无法准确描述心中预期的按钮大小

->解决方法：

观察AI修改的文件和参数，学习相关概念后直接修改。

如下图所示，AI在回复中说明了它修改了button.tsx文件中的size属性（红色表示原值，绿色表示修改后的值），并总结了高度从h-10减为h-9。下次不满意时，你可以直接修改这些参数直至符合预期。

因此，当你提出修改指令时，建议在指令最后添加：

“请在修改后为我总结修改了什么文件的什么参数，并说明这些修改的作用”

通过学习AI的回答，你会逐渐掌握”内边距”、”外边距”、”边框”等前端术语，使指令更加精准，而不仅限于”大一点”和”小一点”的模糊表述。

不要排斥学习新知识，它们往往没有想象中那么困难（实践是最好的祛魅方式）！

上述这一小节主要介绍方法论，实操中还有很多细节和技巧，我将在未来持续分享，但最重要的是亲自动手实践！

4.1 版本控制

在工程化实现阶段会多次修改，进而产生不同版本，需要及时保存并具备回退能力。

此时可借助GitHub进行版本控制。对开发人员而言，这是基础技能，但对非技术人员可能较为陌生。

简言之，GitHub允许你将项目文件的特定版本上传至云端，在本地继续修改后再次上传，同时可随时回退到云端的任何历史版本。

Cursor等工具已内置此功能：左侧边栏的分支图标提供版本控制选项，选择【初始化仓库】即可开始。

填写版本信息（如”V1版本”），点击【提交】→【发布Branch】将项目发布到GitHub。

如需保密，选择【Publish to GitHub private repository】。发布成功后，会出现云朵小图标，表示此版本已提交。

后续修改先在本地完成，不会影响云端文件。决定提交新版本时，重复上述步骤即可。

非技术出身的小伙伴可能会疑惑：为何不直接用不同文件夹管理版本，而非要上传至GitHub？

主要原因是GitHub除了能管理版本，还能极大简化后续部署过程，下一节将细细道来。

4.2 部署上线（公网部署+公网访问）

本小节适用于可上传至公网部署的项目。如涉密不宜上传公网，请跳至下一节查看本地部署方案。

推荐使用Netlify（无需科学上网）或Vercel（需科学上网）进行在线部署。

这些平台可无缝对接GitHub，首次部署完成后，后续能自动检测并部署GitHub上的新版本，实现丝滑上线体验。

以Netlify为例：

登录后，点击左侧【Sites】→右侧【Add new site】→选择【Import an existing Project】

点击【GitHub】完成授权，选择要部署的项目（即刚刚发布到GitHub的项目）。

进入部署页面：填写自定义Site name，点击底部【Deploy XXXX】按钮，等待部署完成即可。

部署完成后，就可以获得一个公网可以访问的链接。按需将此链接发给团队/客户进行评审沟通。

4.3 部署上线（本地部署+公网访问）

若只需在本地运行项目，同时临时获取外网链接供客户访问，可使用ngrok（注意：有时访问较慢，需耐心等待）。

在Dashboard页面，关注左侧导航栏【Getting Started】中的两个页面：安装ngrok工具和获取个人token秘钥。

完成必要配置后，在Cursor中运行项目，终端区域会显示项目的局域网地址。新建终端，输入：ngrok http 192.168.20.146:8080（替换为你的实际地址）。

回车等待片刻，箭头指示处的网址即为可供外网访问的地址，通过它可以访问本地运行的项目。

注意：为避免安全风险，此方案仅用于必要演示，用完立即关闭。

当MVP版本上线后，客户就可直观体验产品形态，提出更具体的需求。

如果产品框架获得认可，后续小需求可直接从【工程化实现阶段】开始，在Cursor中修改并一键部署。

4.4 PRD文档输出

经过几轮迭代，产品基本定型后，可交付给开发团队进行生产级开发。当然，这取决于你的意愿和技术基础：

在Cursor中打开项目，通过以下提示让AI为你生成PRD文档：

请你分析这个项目的代码，基于代码中体现的已实现功能、用户界面结构和与后端交互的API调用，生成一份详细的产品需求文档，保存在根目录下，命名为**PRD.md**

这份PRD应包含以下章节：

1.**项目概述 (Project Overview):**简要描述项目的类型和主要用途。

2.**已实现的功能列表 (Implemented Features):**列出代码中实现的主要功能模块和子功能。例如：用户认证（登录/注册）、数据展示（列表、详情）、数据输入（表单）、搜索/过滤等。3.**用户流程/页面结构 (User Flows / Page Structure):**描述用户在应用中的主要路径或页面之间的导航关系，基于路由配置和组件交互推断。

4.**数据接口清单 (Data Interface Specification):****这是核心部分，请详细分析。**列出前端代码中发现的所有与后端交互的API接口。

对于每个接口，请包含（如果能从代码中推断出）：

* 接口名称/用途 (Purpose – 简要说明功能)* HTTP 方法 (GET, POST, PUT, DELETE等)

* 请求 URL 路径 (Request URL Path)

* 请求参数/请求体结构 (Inferred Request Parameters/Body Structure) – 列出主要字段名和推断的数据类型。

* 响应数据结构 (Inferred Response Data Structure) – 列出主要响应字段名、推断的数据类型，以及常见的数据示例结构（如对象、数组）。

5.**技术实现细节 (Technical Notes – Based on Code):**简要提及代码中可以看出的一些技术实现方式，例如使用了哪些主要框架/库（React/Vue/Angular）、状态管理库、数据获取方式等。

**重要**

* 请务必专注于从代码中可以直接分析出的内容，不要推断，臆测或虚构。

* 以清晰、结构化的格式输出，使用标题和列表。

* 输出语言为中文。

注：此提示词不是固定模板，可根据需要调整。也可以先粗粗让AI理解项目代码并生成PRD文档，然后基于输出内容迭代调整你的提示词。

既然产品原型的代码都已经有了，Cursor就能够深入理解产品，输出相关的文档就会更真实可用，举一反三：

恭喜！读到这里的你已经超越了90%的传统型售前工程师/解决方案架构师/产品经理。

总结一下：我把【需求→最小可行性产品】的链路拆分为四个阶段：

在这个过程中，我的心得和建议是：

AI是一位全天候在线、情绪稳定、执行力超强的合作伙伴，我们需要做的是清晰地表达指令。

当AI输出不符预期时，保持耐心，重新审视提示词，逐步调整完善。

希望这套工作流能够对你有所启发，助你提升工作效率，享受生活！

最后，以陆游《冬夜读书示子聿》的名句作结：

来源：人人都是产品经理一点号