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今天，咱們手把手用AI來(lái)做一個(gè)產(chǎn)品。

附工具推薦和10個(gè)完整的產(chǎn)品設(shè)計(jì)1.0版本提示詞。

咱們今天做出來(lái)的產(chǎn)品效果它可以是長(zhǎng)這樣的小紅書運(yùn)營(yíng)工具箱：

也可以是長(zhǎng)這樣的短視頻爆款預(yù)測(cè)分析：

還可以是這樣的產(chǎn)品介紹界面：

別急，今天的文章內(nèi)容會(huì)帶你一步步做完，真正能用起來(lái)的產(chǎn)品。

在AI時(shí)代，人人都是產(chǎn)品經(jīng)理。

從理解需求、頭腦風(fēng)暴、用戶洞察、功能梳理，到文檔撰寫、代碼對(duì)接，甚至連產(chǎn)品介紹和營(yíng)銷文案都可以一并搞定。我們還讓模型讀懂了我們?cè)O(shè)計(jì)好的界面，只要把 Figma 鏈接一丟，它就能自動(dòng)理解并后續(xù)繼續(xù)干活。

今天的分享主要是圍繞某一個(gè)賽題（需求）的拆解，講講我們是怎么一步一步，從一張題目開(kāi)始，做出一款完整的產(chǎn)品。

剛好在WayatoAGI的直播，在過(guò)程中間我們用到了 Amazon Q 這個(gè)AI IDE工作來(lái)協(xié)助完成整個(gè)過(guò)程，大家也可以一樣使用Trae、Cursor、Windsurf的工具。

我會(huì)把這些步驟拆解成實(shí)操流程分享給大家，希望你們?cè)诒荣愡^(guò)程中也能用上這些方法，真正省下時(shí)間、聚焦在創(chuàng)造力上。

比如，我之前做過(guò)一款應(yīng)用，叫做 Pailido，它本質(zhì)上是一個(gè)基于AI的拍立得相機(jī)。

這款產(chǎn)品的底層是通過(guò)多模態(tài)AI卷層驅(qū)動(dòng)的，實(shí)現(xiàn)了圖像和文本之間的智能聯(lián)動(dòng)。 使用時(shí)，我只需要選擇不同的應(yīng)用場(chǎng)景，比如：小紅書文案、咸魚(yú)文案、外賣點(diǎn)評(píng)等各種風(fēng)格化模板。

然后，只要對(duì)準(zhǔn)場(chǎng)景，點(diǎn)擊拍照，相機(jī)就能根據(jù)當(dāng)前畫面內(nèi)容，自動(dòng)生成對(duì)應(yīng)風(fēng)格的文案。

它真正實(shí)現(xiàn)的是一種從確定場(chǎng)景到確定文字的高效流程，體驗(yàn)上極大提升了便利性。 相比傳統(tǒng)方式——需要先上傳圖片、再手動(dòng)撰寫提示詞、再調(diào)用大模型生成，整個(gè)過(guò)程至少要兩步以上。

而在拍立得中，我只需要選中場(chǎng)景并拍攝一次，就能直接拿到預(yù)期結(jié)果。 本質(zhì)上，這款產(chǎn)品做的事情，就是在AI交互中極大縮短了原本繁瑣的流程，讓體驗(yàn)更加自然、即時(shí)、高效。

前端時(shí)間我還做了一個(gè)新的嘗試 —— 開(kāi)發(fā)了一個(gè)語(yǔ)音筆記功能。 在我的手機(jī)上，我通過(guò)設(shè)置一個(gè)iOS快捷指令，只需要快速點(diǎn)擊幾下，就能一鍵喚醒這個(gè)應(yīng)用，然后直接跟它進(jìn)行語(yǔ)音對(duì)話。

我只需要把腦海中想法說(shuō)出來(lái)，它就可以快速記錄，并且自動(dòng)把內(nèi)容整理后寫入到備忘錄里。

當(dāng)然，為了提升記錄的準(zhǔn)確性和搜索的便捷性，我在底層也預(yù)置了很多提示詞（prompt）、關(guān)鍵詞匹配邏輯以及靈感啟發(fā)的設(shè)置。這樣，當(dāng)我需要查找某條筆記時(shí)，也能更快地定位到對(duì)應(yīng)內(nèi)容。

至于從需求根源來(lái)說(shuō)，為什么要做這件事？ 因?yàn)槲野l(fā)現(xiàn)，我的思考速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于打字速度。

舉個(gè)例子：我一分鐘可以想到大約100個(gè)字的內(nèi)容，但如果用打字的方式，可能一分鐘連50個(gè)字都打不完，且打字時(shí)思路容易被打斷，順序也可能混亂。 而通過(guò)這種語(yǔ)音輸入 +大模型潤(rùn)色整理的方式，不僅記錄更快，還能讓內(nèi)容更加流暢、有條理。

當(dāng)然，除了語(yǔ)音筆記之外，最近還有一個(gè)非常熱門的話題——那就是大家談笑風(fēng)生的Vibe Coding，也就是AI編程。

這種新興方式，正在深刻重塑整個(gè)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)邏輯。

比如我的個(gè)人主頁(yè)就是純AI輔助我們完成的～

可以使用flowith這種產(chǎn)品幫你快速的驗(yàn)證你的產(chǎn)品想法和demo，做了個(gè)小紅書的運(yùn)營(yíng)工具箱。

上面這個(gè)界面展示鏈接：https://flo.host/njMdn-z/

這一系列的 AI 原生應(yīng)用，正在各個(gè)領(lǐng)域悄然改變我們的生活和工作方式。它們并不是簡(jiǎn)單地在原有軟件上疊加AI功能，而是從底層開(kāi)始，重新定義了交互方式和工作流，帶來(lái)了與傳統(tǒng)應(yīng)用截然不同的體驗(yàn)。

過(guò)去，我們需要根據(jù)需求手動(dòng)撰寫大量代碼，一步步搭建產(chǎn)品原型。

而如今，通過(guò)與AI協(xié)作，我們只需要用自然語(yǔ)言描述想法，AI就可以輔助生成底層代碼、搭建界面、優(yōu)化交互邏輯。

接下來(lái)，讓我們一起看看，在AI時(shí)代下，新的工作流程設(shè)計(jì)會(huì)呈現(xiàn)出怎樣的變化。

未來(lái)，很多時(shí)候我們只需要簡(jiǎn)單地口頭表達(dá)需求，比如：

1. “幫我完成一份需求文檔?！?/li>
2. “幫我設(shè)計(jì)一個(gè)針對(duì)某某主題的訪談提綱?！?/li>
3. “指導(dǎo)我如何整理用戶旅程地圖?！?/li>
4. “我有一個(gè)簡(jiǎn)單的功能需求文檔，希望直接通過(guò)Vibe Coding的方式，幫我快速生成界面?！?/li>
5. “幫我完成一個(gè)結(jié)構(gòu)完整、視覺(jué)專業(yè)的PPT?！?/li>

這些場(chǎng)景，過(guò)去往往需要產(chǎn)品經(jīng)理、設(shè)計(jì)師、運(yùn)營(yíng)、工程師等角色多輪溝通、多輪手動(dòng)制作，而在AI的加持下，現(xiàn)在只需一句話的描述，系統(tǒng)就可以理解意圖、自動(dòng)完成中間的繁瑣環(huán)節(jié)，直接產(chǎn)出高質(zhì)量的結(jié)果。

可以看到，這樣的流程設(shè)計(jì)，已經(jīng)非常接近我們的自然思考方式了 —— 不再是先寫需求文檔，再開(kāi)發(fā)，再調(diào)整，而是

從想法到成品，幾乎無(wú)縫銜接。

下面，我們就一步步用AI來(lái)輔助我們做一個(gè)完整的產(chǎn)品。

1.先搞清楚我們到底要做啥

讓 AI 幫我們拆解需求內(nèi)容

一拿到賽題，其實(shí)挺容易看著發(fā)懵的。題目寫得復(fù)雜，字也不少，讀幾遍還是抓不住重點(diǎn)。這個(gè)時(shí)候，把賽題內(nèi)容丟給 Amazon Q，它就能幫我們捋清楚邏輯。

比如：題目到底要解決什么問(wèn)題？有沒(méi)有什么限制條件？評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)是啥？它能一步步幫我們拆解出來(lái)，相當(dāng)于是先把方向搞明白，別一開(kāi)始就瞎忙活。

咱們直接先拿到賽題信息：https://sourl.co/G6XeJn，我們可以直接點(diǎn)擊“Ctrl+S”直接把賽題的網(wǎng)頁(yè)信息拿下來(lái)，當(dāng)然你也可以全選復(fù)制到markdown文本中，這種方法都需要確保賽題的文本不是圖片格式的。

接下來(lái)，讓我們的Amazon Q可以去讀取一下這個(gè)題目，然后給我們分析一下我們需要參加什么樣子的比賽，建議的方向是什么。

Prompt模版參考：

我現(xiàn)在有一份賽題內(nèi)容，我希望你能像一位產(chǎn)品策略專家一樣幫我逐步拆解它的核心要素。請(qǐng)你按照以下邏輯來(lái)分析

問(wèn)題定義：這份題目想解決的核心問(wèn)題是什么？能不能幫我總結(jié)成一句話的問(wèn)題描述？

目標(biāo)澄清：最終希望達(dá)到的結(jié)果是什么？目標(biāo)是產(chǎn)品交付、用戶增長(zhǎng)，還是解決某個(gè)痛點(diǎn)？

評(píng)判標(biāo)準(zhǔn)：有沒(méi)有明確的評(píng)分維度或隱含的成功標(biāo)準(zhǔn)？比如技術(shù)可行性、商業(yè)價(jià)值、用戶體驗(yàn)等。

約束條件：有沒(méi)有給出特定的使用范圍、時(shí)間限制、技術(shù)框架或者團(tuán)隊(duì)配置要求？

用戶視角：從用戶角度出發(fā)，這個(gè)題目服務(wù)的核心人群是誰(shuí)？他們有什么痛點(diǎn)或需求？

幫我用結(jié)構(gòu)化的方式回答，最好每點(diǎn)用簡(jiǎn)潔直白的語(yǔ)言概括清楚，適合后續(xù)直接拿去寫 PRD 或進(jìn)入頭腦風(fēng)暴階段。

這個(gè) Prompt 的核心設(shè)計(jì)是參考了設(shè)計(jì)思維（Design Thinking）中的問(wèn)題定義階段，以及產(chǎn)品經(jīng)理常用的 4W1H 框架（What/Why/Who/When/How），同時(shí)也留了很大的空間讓 Amazon Q 用自己的知識(shí)和分析能力展開(kāi)拆解。

你可以把這個(gè)模板稍微調(diào)整一下用在不同題目上，比如補(bǔ)充上下文或加上具體的題干，AI 就能更準(zhǔn)確地幫你分析。

2.想點(diǎn)子的時(shí)候，別自己瞎琢磨

讓 AI 幫我們進(jìn)行頭腦風(fēng)暴

有了方向，下一步當(dāng)然是想辦法解決問(wèn)題。但一個(gè)人腦子里蹦出來(lái)的點(diǎn)子畢竟有限，有時(shí)候還容易陷進(jìn)去出不來(lái)。把思路說(shuō)給 AmazonQ 它聽(tīng)，它就能從不同角度幫你發(fā)散思維。

比如可以從用戶需求、技術(shù)實(shí)現(xiàn)、商業(yè)價(jià)值這幾個(gè)方向幫你找靈感，還能順手把你說(shuō)的一些模糊點(diǎn)歸納得更清楚。就像隨時(shí)有個(gè)不累的同事在和你對(duì)話。

Prompt 模板：幫我發(fā)散思路、頭腦風(fēng)暴一下解決方案

接下來(lái)我想請(qǐng)你幫我進(jìn)行一輪頭腦風(fēng)暴，圍繞我們已經(jīng)明確的賽題方向，幫我從不同角度提出一些可能的產(chǎn)品創(chuàng)意或解決思路。

請(qǐng)你嘗試從以下幾個(gè)維度來(lái)發(fā)散，每個(gè)維度列出多個(gè)可探索的方向或場(chǎng)景：

用戶視角：用戶是誰(shuí)？他們的痛點(diǎn)可能在哪？有沒(méi)有什么新的使用場(chǎng)景可以挖掘？

技術(shù)可行性：基于當(dāng)前主流的大模型、API、工具，能不能有技術(shù)上的新用法或組合？

場(chǎng)景拓展：除了直接解決問(wèn)題的方案，有沒(méi)有什么“借力”的方式？比如結(jié)合已有平臺(tái)、已有數(shù)據(jù)流？

商業(yè)與增長(zhǎng)：有沒(méi)有什么設(shè)計(jì)能兼顧轉(zhuǎn)化率、用戶留存、商業(yè)模式？

已有方案優(yōu)化：現(xiàn)在市面上有沒(méi)有類似解決方案？能不能改造升級(jí)、差異化突破？

如果可以，也幫我用一句話總結(jié)每個(gè)創(chuàng)意背后的核心邏輯。目標(biāo)不是一步到位，而是盡可能多地打開(kāi)思路，把盲區(qū)點(diǎn)亮。

這個(gè) Prompt 的設(shè)計(jì)，核心參考了幾個(gè)專業(yè)的創(chuàng)意發(fā)散模型：

• SCAMPER（替代、組合、調(diào)整、放大、縮小、替換、反轉(zhuǎn)）
• 五個(gè)維度發(fā)散法（用戶、場(chǎng)景、技術(shù)、市場(chǎng)、價(jià)值）
• 第一性原理思考法（從問(wèn)題本質(zhì)出發(fā)推導(dǎo)新路徑）

你可以把當(dāng)前你手頭的賽題描述或已有的思路補(bǔ)充進(jìn)去，效果會(huì)更好。

3.搞清楚用戶到底在意什么

比如我們通過(guò)上面的頭腦風(fēng)暴之后，最終選定了一個(gè)“社交媒體內(nèi)容分析策略師”的場(chǎng)景，那么接下來(lái)我們應(yīng)該去洞察這個(gè)場(chǎng)景下用戶更在意的點(diǎn)是什么，我們的核心發(fā)力點(diǎn)在哪里。

讓 AI 幫我們進(jìn)行洞察分析

如果手上有用戶反饋、競(jìng)品資料或者數(shù)據(jù)報(bào)告，直接扔給 Amazon Q，它就能幫你分析哪些問(wèn)題是用戶反復(fù)提的，哪一類人最常碰到這些問(wèn)題，還有哪些功能可能會(huì)被忽略但其實(shí)很關(guān)鍵。它會(huì)幫你從這些雜亂信息里撈出有價(jià)值的洞察，告訴你應(yīng)該往哪個(gè)方向優(yōu)化或者創(chuàng)新。

Prompt 模板：幫我從用戶反饋或競(jìng)品資料中提煉出有價(jià)值的洞察

我現(xiàn)在有一批資料（包括用戶反饋、調(diào)研記錄、競(jìng)品分析報(bào)告等等），信息量比較大，也比較雜，我想請(qǐng)你像一個(gè)懂產(chǎn)品和用戶研究的分析師一樣，幫我把這些內(nèi)容整理出清晰的

洞察結(jié)果。請(qǐng)從下面這些角度來(lái)分析：

高頻問(wèn)題歸類：哪些問(wèn)題或需求是被反復(fù)提到的？能不能幫我分成幾個(gè)主題或類目？

用戶群畫像：根據(jù)提問(wèn)或反饋的內(nèi)容，哪些用戶群體最關(guān)注這些問(wèn)題？有沒(méi)有可以細(xì)分的人群特征？

潛在痛點(diǎn)挖掘：有沒(méi)有哪些隱含的問(wèn)題不是直接被說(shuō)出來(lái)的，但可以從表述中讀出背后的需求？

機(jī)會(huì)點(diǎn)識(shí)別：從用戶的角度看，有哪些功能是他們覺(jué)得不方便、但市面上的競(jìng)品也沒(méi)做好的？我們有沒(méi)有機(jī)會(huì)切入？

體驗(yàn)差異化建議：有沒(méi)有什么需求點(diǎn)是可以作為我們產(chǎn)品的差異化亮點(diǎn)來(lái)設(shè)計(jì)的？

最后，請(qǐng)你用結(jié)構(gòu)化的方式輸出這些分析結(jié)果，最好能分點(diǎn)呈現(xiàn)，便于我下一步進(jìn)入功能梳理和產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)階段。

這個(gè) Prompt 參考了用戶體驗(yàn)研究和產(chǎn)品洞察中的典型分析結(jié)構(gòu)，例如：

1. Affinity Mapping（相似觀點(diǎn)歸類）
2. Jobs to be Done（用戶要完成什么任務(wù)）
3. Pain-Gain Map（痛點(diǎn)與收益分析）

4.功能要怎么設(shè)計(jì)，讓它來(lái)幫我們梳理一下

ok，上面我們已經(jīng)基本清晰了用戶的畫像和痛點(diǎn)信息，接下來(lái)其實(shí)主要就是根據(jù)這些場(chǎng)景去梳理出咱們的MVP（最小可行產(chǎn)品）的功能模塊分別是什么，然后需要有一份清晰的需求清單。

讓 AI 幫我們梳理功能需求

當(dāng)你有了大概的產(chǎn)品想法或者解決方向，下一步就是把它拆成一個(gè)個(gè)具體功能。AI會(huì)根據(jù)前面分析的結(jié)果，幫你列出“這個(gè)產(chǎn)品應(yīng)該包括哪些功能”“每個(gè)功能解決什么問(wèn)題”“用戶是怎么一步步操作的”。

這一塊它特別擅長(zhǎng)，能把我們腦子里模糊的想法變成一條條寫得清楚的功能點(diǎn)，給設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)用起來(lái)也方便。

Prompt 模板：幫我把產(chǎn)品想法拆成一份清晰的功能需求清單

我現(xiàn)在有一個(gè)初步的產(chǎn)品構(gòu)想（或者一個(gè)明確的目標(biāo)/場(chǎng)景），我希望你能根據(jù)我們前面的分析結(jié)果，幫我整理出這個(gè)產(chǎn)品應(yīng)該包含的核心功能。請(qǐng)從下面幾個(gè)維度來(lái)幫我一步步梳理出來(lái)：

功能清單：這個(gè)產(chǎn)品從“用戶第一次使用”到“完成主要任務(wù)”應(yīng)該包括哪些主要功能模塊？請(qǐng)列出每一塊并簡(jiǎn)單解釋下它是干嘛的。

用戶操作路徑：站在用戶的角度，整個(gè)使用過(guò)程大概是怎么一步步走下來(lái)的？每個(gè)功能點(diǎn)出現(xiàn)在哪個(gè)環(huán)節(jié)？

每個(gè)功能解決什么問(wèn)題：幫我對(duì)齊一下：每個(gè)功能點(diǎn)的設(shè)計(jì)目的是什么？它具體是在解決哪個(gè)用戶痛點(diǎn)或需求？

功能之間的邏輯關(guān)系：有沒(méi)有依賴關(guān)系、優(yōu)先級(jí)？哪些是核心功能，哪些是輔助功能？

MVP視角收斂：如果我要先做一個(gè)最小可用版本（MVP），應(yīng)該保留哪些功能？可以先放棄哪些？

請(qǐng)把回答整理成結(jié)構(gòu)清晰的段落或表格，方便我直接拿去做 PRD 或和團(tuán)隊(duì)溝通設(shè)計(jì)方案。

這個(gè) Prompt 的設(shè)計(jì)參考了產(chǎn)品規(guī)劃中的經(jīng)典方法論：

1. 功能-需求映射表（Function vs. Need）
2. 用戶路徑分解（User Journey Mapping）
3. MoSCoW 優(yōu)先級(jí)模型（Must, Should, Could, Won’t）

5.寫PRD這活，也能交給它搞定

讓 AI 生成一份AI看得懂的PRD文檔

現(xiàn)在寫 PRD，不光是給人看的，還得讓 AI 工具也能讀懂。AI 會(huì)根據(jù)我們前面聊出來(lái)的功能，自動(dòng)生成一份結(jié)構(gòu)清晰的產(chǎn)品需求文檔。里面包括功能說(shuō)明、用戶流程、接口邏輯這些關(guān)鍵點(diǎn)。它寫出來(lái)的文檔邏輯很清楚，拿去跟團(tuán)隊(duì)同步，或者對(duì)接別的智能工具，都能直接用。

Prompt 模板：幫我生成一份結(jié)構(gòu)清晰、AI可讀的PRD文檔

我已經(jīng)有了產(chǎn)品的基本構(gòu)想和功能列表，現(xiàn)在想請(qǐng)你幫我整理成一份AI 能看懂也能繼續(xù)執(zhí)行的 PRD（產(chǎn)品需求文檔）。這份 PRD 不僅要讓人看得懂，更要考慮結(jié)構(gòu)的清晰度、格式的規(guī)范性，方便后續(xù)接入自動(dòng)化流程或智能工具調(diào)用。請(qǐng)按以下結(jié)構(gòu)來(lái)輸出：

產(chǎn)品背景和目標(biāo)：簡(jiǎn)單描述產(chǎn)品要解決什么問(wèn)題，服務(wù)什么場(chǎng)景，核心目標(biāo)是什么。

核心功能模塊列表：列出每個(gè)功能模塊的名稱、功能描述、使用場(chǎng)景，最好補(bǔ)充一句“這個(gè)功能解決的問(wèn)題”。

用戶流程圖（文字版）：從用戶視角出發(fā)，描述用戶從進(jìn)入產(chǎn)品到完成關(guān)鍵任務(wù)的操作路徑（可分步驟標(biāo)序號(hào)）。

每個(gè)功能的輸入/輸出：列清楚用戶或系統(tǒng)輸入了什么、期望的輸出結(jié)果是什么，適合后續(xù)和大模型交互或和 API 對(duì)接。

接口需求（如有）：說(shuō)明每個(gè)功能點(diǎn)是否需要接口支持，如果需要，說(shuō)明接口用途、調(diào)用方式、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)要求。

邊界條件和異常處理：列舉常見(jiàn)的邊界情況和異常場(chǎng)景，說(shuō)明系統(tǒng)應(yīng)如何響應(yīng)。

請(qǐng)按模塊清晰排版，內(nèi)容盡量結(jié)構(gòu)化，避免散亂描述，最好用 Markdown 或表格格式輸出，便于后續(xù)被其他智能工具或工程團(tuán)隊(duì)復(fù)用。

最后保存到當(dāng)前文件夾中，以md格式存儲(chǔ)。

這個(gè) Prompt 融合了：

• 機(jī)器友好型PRD寫作法（結(jié)構(gòu)明確、模塊分割、數(shù)據(jù)流清晰）
• 產(chǎn)品六要素（目標(biāo)、用戶、功能、流程、數(shù)據(jù)、邊界）
• 適用于自動(dòng)化系統(tǒng)理解的語(yǔ)法習(xí)慣（如 Markdown 表達(dá)、字段命名清晰、明確的輸入輸出分離）

6.讓模型知道我們想要的界面長(zhǎng)啥樣

讓模型知道我們想象中的界面長(zhǎng)什么樣子，使用 FigmaMCP的服務(wù)，把 Figma鏈接放進(jìn)去就可以了。

如何配置Amazon Q的MCP呢？直接在終端中輸入這個(gè)指令，創(chuàng)建mcp的json文件：vi ~/.aws/amazonq/mcp.json。

創(chuàng)建完之后，我們把相關(guān)的mcp都粘貼進(jìn)去，主要用到的是figma的mcp服務(wù)，配置完成之后，也可以直接問(wèn)下Amazon Q目前哪些MCP服務(wù)是可以用的。

更多mcp服務(wù)可以在mcp.so或者modelscope里面找到。

有時(shí)候我們腦子里已經(jīng)有了產(chǎn)品大概的樣子，甚至已經(jīng)在 Figma 上畫好頁(yè)面了，這時(shí)候完全可以讓模型直接“看圖說(shuō)話”。我們只需要把 Figma 的設(shè)計(jì)鏈接丟給它，它就能通過(guò) MCP 服務(wù)自動(dòng)識(shí)別頁(yè)面結(jié)構(gòu)、組件類型、交互關(guān)系這些細(xì)節(jié)。

咱們可以在Figma社區(qū)里面找一些公開(kāi)的圖像設(shè)計(jì)資源，然后喜歡的風(fēng)格布局等等，當(dāng)然約接近越好，就好比我們要做一個(gè)內(nèi)容創(chuàng)作工具，我們就去找類似的設(shè)計(jì)資源，當(dāng)然很細(xì)分的需求也難找到一摸一樣的，其實(shí)主要看你喜歡什么風(fēng)格可以直接視覺(jué)化的描述即可。

這一步最大的好處是，模型理解界面的方式就跟人一樣，知道哪個(gè)是按鈕、哪個(gè)是輸入框，知道用戶點(diǎn)一下會(huì)發(fā)生什么。后面你要讓它寫前端代碼，或者生成交互邏輯，就會(huì)順暢很多，省得我們一個(gè)個(gè)功能再解釋一遍。

Prompt提示詞這個(gè)就很簡(jiǎn)單：

結(jié)合我的figma設(shè)計(jì)稿鏈接（https://www.figma.com/design/WXpW4QN4xFIeDVdZ7uqppm/Minimalistic-Social-Media-Templates–Community-?node-id=29-1239&t=fyrkseULN35IUmeL-4），讀取我的prd文檔，幫我實(shí)現(xiàn)這個(gè)功能，遵循Tailwind Css設(shè)計(jì)規(guī)范，使用CND圖標(biāo)替換，使用Unspalsh圖片替換對(duì)應(yīng)的圖片信息。

7.如果要它接入系統(tǒng)，那接口文檔得準(zhǔn)備好

給 AI 準(zhǔn)備好對(duì)應(yīng)的API文檔

想讓它進(jìn)一步幫我們動(dòng)手干活，比如調(diào)用數(shù)據(jù)庫(kù)、調(diào)取用戶信息，那就得先把 API 文檔給它。只要我們把接口說(shuō)明、參數(shù)規(guī)則、請(qǐng)求方式寫清楚，它就能“學(xué)會(huì)”怎么調(diào)用這些服務(wù)，后面可以自動(dòng)幫我們寫代碼、拉數(shù)據(jù)、生成內(nèi)容，不用我們手動(dòng)對(duì)接每個(gè)環(huán)節(jié)。

咱們之前也有給大家分享過(guò)如何直接把大模型的API文檔一步一步給到，然后讓大模型去讀取就能夠?qū)由系膬?nèi)容。

8.前面準(zhǔn)備好了，就讓它開(kāi)始上手干活

讓 AI 開(kāi)始讀取文檔幫我們干活

一旦 PRD 和接口都搞定了，就可以讓 Amazon Q 正式“上崗”。我們可以直接告訴讓它去讀取我們的需求文檔、API文檔，它就能根據(jù)文檔自動(dòng)處理，真正把分析、設(shè)計(jì)、開(kāi)發(fā)串在一起干了。

咱們之前已經(jīng)直接讓它開(kāi)始干活了，可以看到它已經(jīng)出了一個(gè)基礎(chǔ)版本的內(nèi)容：

咱們也可以來(lái)看看最后運(yùn)行完成實(shí)現(xiàn)的效果：

9.產(chǎn)品介紹也不用自己寫，交給它就行

讓 AI 幫我們寫一份產(chǎn)品介紹文檔

咱們的作品提交里面也有很多模版參考了，作品鏈接文檔模版這個(gè)我們就根據(jù)模版的大綱去填充相關(guān)內(nèi)容就行。

產(chǎn)品做出來(lái)了，總得有個(gè)對(duì)外或?qū)?nèi)的介紹材料。這個(gè)時(shí)候也可以讓 Amazon Q 來(lái)寫，它能根據(jù)我們之前的需求文檔、用戶場(chǎng)景和產(chǎn)品功能，總結(jié)成一份像樣的介紹內(nèi)容。不管是給團(tuán)隊(duì)成員看，還是用于內(nèi)部評(píng)審，它寫出來(lái)的內(nèi)容結(jié)構(gòu)都挺專業(yè)的，不啰嗦，重點(diǎn)也很清楚。

Prompt 模板：幫我寫一份簡(jiǎn)潔且專業(yè)的產(chǎn)品介紹文檔

我現(xiàn)在有一個(gè)已經(jīng)完成的產(chǎn)品，我希望你根據(jù)之前的需求文檔、用戶場(chǎng)景和功能說(shuō)明，幫我生成一份清晰的產(chǎn)品介紹文檔。這個(gè)文檔的目標(biāo)是讓外部或內(nèi)部團(tuán)隊(duì)快速理解我們產(chǎn)品的核心價(jià)值、功能和使用方式。請(qǐng)按照以下結(jié)構(gòu)來(lái)寫：

產(chǎn)品概述：簡(jiǎn)短介紹產(chǎn)品是什么，解決什么問(wèn)題，面向什么樣的用戶，簡(jiǎn)潔地傳達(dá)產(chǎn)品的核心價(jià)值。

目標(biāo)用戶群體：說(shuō)明該產(chǎn)品的主要用戶是誰(shuí)，如何滿足他們的需求，為什么它對(duì)這些用戶有吸引力。

核心功能：列出并簡(jiǎn)要描述產(chǎn)品的主要功能，每個(gè)功能點(diǎn)用一兩句話概述它的用途和目標(biāo)。

使用場(chǎng)景：給出幾個(gè)典型的用戶使用場(chǎng)景或使用流程，幫助理解產(chǎn)品是如何在實(shí)際環(huán)境中解決問(wèn)題的。

技術(shù)架構(gòu)和創(chuàng)新點(diǎn)：簡(jiǎn)要說(shuō)明產(chǎn)品的技術(shù)亮點(diǎn)、創(chuàng)新之處，或是產(chǎn)品的獨(dú)特技術(shù)實(shí)現(xiàn)，幫助突出產(chǎn)品的競(jìng)爭(zhēng)力。

市場(chǎng)定位和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)：分析產(chǎn)品在市場(chǎng)上的定位，以及相對(duì)于競(jìng)品的優(yōu)勢(shì)和差異化。

未來(lái)發(fā)展和優(yōu)化方向：簡(jiǎn)單介紹一下產(chǎn)品的未來(lái)發(fā)展計(jì)劃，未來(lái)可能的功能拓展或優(yōu)化方向。

請(qǐng)保持文檔結(jié)構(gòu)清晰、重點(diǎn)突出，不啰嗦，語(yǔ)言簡(jiǎn)潔明了，適合用作內(nèi)部匯報(bào)、外部介紹或者評(píng)審材料。

10.宣傳文案也能一把包了

讓 AI 幫我們搞定產(chǎn)品營(yíng)銷推廣文案

產(chǎn)品要推向市場(chǎng)，就得有能打的文案。

這事兒也可以交給 Amazon Q。你告訴它你要發(fā)在哪個(gè)平臺(tái)、目標(biāo)人群是誰(shuí)，它就能幫你寫出貼合場(chǎng)景的宣傳內(nèi)容。

不管是要正式一點(diǎn)的介紹，還是輕松一點(diǎn)的社交媒體文案，它都能根據(jù)語(yǔ)氣和渠道自動(dòng)調(diào)整風(fēng)格，不用我們反復(fù)改來(lái)改去。

Prompt 模板：幫我生成貼合場(chǎng)景的營(yíng)銷推廣文案

我現(xiàn)在需要一份針對(duì)產(chǎn)品的營(yíng)銷推廣文案。請(qǐng)你根據(jù)我提供的背景信息和目標(biāo)，幫我寫出適合不同平臺(tái)發(fā)布的文案，確保文案能夠吸引目標(biāo)用戶，并在適當(dāng)?shù)恼Z(yǔ)氣和風(fēng)格上有所調(diào)整。以下是文案的要求：

平臺(tái)：文案將發(fā)布在哪些平臺(tái)？比如官網(wǎng)、微博、微信公眾號(hào)、抖音、小紅書等。根據(jù)平臺(tái)特點(diǎn)，調(diào)整文案風(fēng)格和語(yǔ)氣。

目標(biāo)受眾：我的目標(biāo)用戶是誰(shuí)？他們的需求、興趣、痛點(diǎn)是什么？（比如年輕人、企業(yè)管理者、技術(shù)人員等）

文案類型：你需要寫哪種類型的文案？

正式的介紹文案：適合官網(wǎng)、產(chǎn)品手冊(cè)、企業(yè)宣傳等正式場(chǎng)合。

輕松的社交媒體文案：適合微博、朋友圈、短視頻平臺(tái)等互動(dòng)性較強(qiáng)的渠道。

核心賣點(diǎn)：產(chǎn)品的哪些功能或優(yōu)勢(shì)最值得突出？（例如節(jié)省時(shí)間、提高效率、降低成本、創(chuàng)新性強(qiáng)等）

號(hào)召性用語(yǔ)（CTA）：希望用戶看到文案后采取什么行動(dòng)？例如點(diǎn)擊購(gòu)買、注冊(cè)體驗(yàn)、了解更多等。

請(qǐng)根據(jù)這些要求生成文案，確保不同平臺(tái)和受眾有相應(yīng)的風(fēng)格變化。如果能提供多個(gè)版本（例如短版和長(zhǎng)版），就更好了。

這個(gè) Prompt 的設(shè)計(jì)參考了文案創(chuàng)作中的多渠道策略和用戶畫像驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化營(yíng)銷，并通過(guò)不同的語(yǔ)氣調(diào)整來(lái)確保文案符合發(fā)布平臺(tái)的特點(diǎn)。

咱們也可以來(lái)看下預(yù)覽的效果：

過(guò)去做產(chǎn)品，從調(diào)研、構(gòu)想到落地，要翻過(guò)不少山。

現(xiàn)在借助 AI，咱們只需要把想法講出來(lái)，它就能陪你一路把事干成。

這一整套流程不是演示，是我們親手實(shí)戰(zhàn)過(guò)的，我也會(huì)繼續(xù)把現(xiàn)在的1.0版本迭代成為更穩(wěn)定成熟的版本分享給大家。

希望你看完之后，也能試著把這些方法用在自己的項(xiàng)目上，真正把 AI 用起來(lái)，省下不必要的時(shí)間，聚焦在最值錢的創(chuàng)造力上。

我們一起，用 AI 把創(chuàng)意變成作品。