AI时代产品经理的一天：我怎么把一句话变成能点的原型

先说一件具体的事。上周三下午，我脑子里冒出一个模糊的念头：“想要个能随手记账的小东西。“两个多小时后，我同事已经在我手机上真点了——点”加一笔”，输金额，选分类，回到首页能看到这个月花了多少、一个饼图分了几块。没写一行代码。

我把这件事讲出来，不是想说AI多神。我是想说一件反直觉的事：很多人以为AI来了，产品经理得赶紧去学编程，才不会被淘汰。可我这大半年的体感正好相反——写代码这件事的门槛在飞快地塌掉，真正变得值钱、也变得稀缺的，是另一样东西：把一件事说清楚到AI能一次做对。

这篇我不讲这个道理本身，讲我具体是怎么干的。就用上面那个记账小东西当例子，一步步拆给你看，包括我踩过的坑。你手里要是也有个憋了很久没动手的想法，看完大概能自己上手试一次。

第一步：别急着让它做，先让它反过来问我

我最早用AI做东西，最爱犯的错，是把脑子里那句模糊的话直接甩过去——“帮我做个记账App”——然后等着它给我一个成品。

结果永远是：它给我一个它以为我想要的东西，跟我脑子里的差着十万八千里。我再一点点纠正，它再一点点跑偏，两个人在那儿互相猜，猜到我火大。

后来我改了个习惯，就一句话的事，但管用得离谱：我不再让它直接做，我先让它反过来问我。 我会说：“我想做个记账的小工具，先别写。你先问我5个问题，把你需要搞清楚、但我还没说的地方问出来。”

于是它会问：给谁用，就你自己还是要多人？要不要分类，分类你自己定还是我给你预设几个？金额要不要分收入和支出？数据存在手机本地就行，还是要能换设备看？要不要预算提醒？

你看，这些问题，全是我脑子里原本一团浆糊、没想清楚的地方。 是它替我把”我到底要什么”给逼出来了。等我把这5个问题答完，这个东西的样子在我自己心里，反而先清楚了。这时候再让它动手，一次成的概率高太多。

我踩过的坑：跳过这一步，省下的那两分钟，后面会用两个小时来还。 我有一次嫌它问得烦，直接让它做，做出来一个功能齐全但完全不是我要的东西，返工到最后还不如重来。现在这一步我雷打不动。

第二步：一次只改一个地方

第一版出来，能点了，但肯定不对劲。这时候第二个坑就在等着你：一口气把十个不满意的地方全说给它。

“首页颜色太浅、分类图标丑、饼图颜色想换、加一笔那个按钮太小、还有金额能不能自动带小数点、对了顺便加个搜索……”

我以前就这么干，图快。结果是：它改完，颜色对了，但按钮的事忘了；或者按钮改好了，饼图又崩了。改动一多，它顾此失彼，你也分不清到底哪一句起了作用、哪一句被它悄悄漏了。

现在我改成一次只说一个改动，说完就在手机上点一下，确认这一处对了，再说下一个。 慢吗？看着慢。可它每一步都是稳的，不回头。我算过，这样一路走下来，反而比”一次全说完再一起返工”快得多，而且我全程知道现在是什么状态。

这不是什么AI技巧，这就是做产品最朴素的一条：小步子，每步可验证。 只不过AI把每一步的成本压得极低，你更没有理由贪多了。

插一句：每个改动怎么说，AI才听得懂

上面说”一次只改一个”，但光”一个”还不够，关键是这一个你怎么说。这是整篇里我觉得最实操、也最容易立刻见效的一点。

我踩过的最大的坑，是用形容词给AI下指令。 “首页好看一点""按钮大气一点""颜色高级一点”——这些话我一说出口，就等于把判断权全交回给它了，因为”好看""高级”在它那儿有一万种解法，它随便挑一种，多半不是你要的那种。

后来我逼自己改成两件事：给参照物，给状态，别给形容词。

给参照物，就是别说”好看点”，说”首页的卡片，留白参考微信读书那种，一屏就放三四条，别挤”。它立刻就知道你要什么了——因为你给了它一个可以对齐的具体东西，而不是一个任它发挥的模糊评价。

给状态，就是别说”处理一下没有账的情况”，说”当一笔账都没有的时候，首页中间显示一行灰字’还没有记账，点右下角加一笔’，别显示空白的饼图”。把每一种状态下、屏幕上具体该长什么样说出来——有数据什么样、没数据什么样、加载中什么样、出错了什么样。你说得越具体，它越没有空间去”自由发挥”成一个你不想要的样子。

我现在的自检是：说完一句指令，回头看看里面有没有形容词。 如果有”好看、大气、高级、优化一下”这种词，我就停下来，把它翻译成”参考谁、具体长什么样”。这个小动作，比我学任何AI技巧都管用。

第三步：第一版就上真数据，别用”示例文字”

这是我觉得最容易被忽略、但最影响结果的一条。

很多人做原型，习惯让AI先搭个”架子”——里面是”标题一""内容占位""¥000.00”这种假东西，想着”结构对了，内容以后再填”。

我不这么干了。我第一版就让它上真数据。 记账这个例子，我直接让它预置我自己昨天真花的几笔：早饭12块、打车28、买菜63、还有一笔够肉疼的、我给孩子报班的2000。

为什么？因为假数据会骗过你。 全是”¥000.00”的时候，界面看着清清爽爽，你会觉得”挺好啊”。可一旦放进”2000”这种真实的、位数不齐的数字，问题立刻全冒出来了：金额一长，右边就顶到屏幕边上了；那个饼图，被2000这一笔一压，其它几笔小得几乎看不见了；分类名字稍微长一点，就把布局挤变形了。

这些坑，用假数据你一个都看不见，一上线全砸在真实用户脸上。 用真数据，它们在你自己手里的第一版就暴露了，而且暴露得越早，改起来越便宜——这时候改一行话的事，等上线被用户骂了再改，就是另一回事了。我现在的习惯是：能用真数字就绝不用占位符，越真实、越极端越好——最长的名字、最大的金额、最空的状态（一笔账都没有的时候界面长什么样？），都要在第一版就看到。

第四步：一定要在真机上自己点一遍

原型做出来，AI通常会很自信地告诉你”已完成，功能都实现了”。

这句话你一个字都别信。不是它撒谎，是它没长手，它没法真的点一下。

我吃过这个亏。有一次它信誓旦旦说记账、删除、统计全做好了，我看代码逻辑也挑不出毛病，就信了。结果同事拿过去，加一笔，好的；再点那笔想删掉——没反应。删除按钮它画了，但那个”点了之后真的删掉”的动作，它漏了，而它自己完全不知道，还告诉我”已完成”。

从那以后我立了条铁规矩：任何”做好了”，都得我自己在真机上，把关键的那条路亲手走一遍，才算数。 加一笔、看到它出现在列表、删掉它、看统计跟着变——这条链子我不亲手点通，就当它没做完。这一步花不了三分钟，但它是你和”上线后被用户发现”之间，唯一的那道墙。

具体怎么走，我也有个笨办法：动手之前，我先拿张纸写下这东西最关键的两三条路。 记账这个，我写的是——“①能加一笔并看到它 ②能删掉一笔 ③首页数字和饼图跟着变”。就这三条。做完之后，我不看AI说什么，我拿着这张纸，一条一条在手机上点过去。点通一条划一条，划不掉的就是没做完。

别小看这张纸。它逼着你在动手之前，就先想清楚”这东西到底靠哪几件事成立”——很多人做到一半迷失，就是因为从没在纸上把这两三条主路定下来，做着做着就被各种细节带跑了，最后功能一大堆，最核心那条路反而没通。先想清楚哪几条路必须通，再让AI做，最后亲手验这几条路——这一头一尾的两张纸，比中间它写了多少代码都重要。

第五步：验收线是”能不能点通”，不是”看起来对不对”

把上面几步连起来，其实是同一个判断在反复出现：我到底拿什么，来判断这东西行不行？

我给自己的答案是：能不能真的点通一条完整的路，而不是看起来对不对。

“看起来对”是最容易骗人的。截图发群里，大家都说好看，可能没有一个人真的录进去过一笔账。而”能点通”是硬的——一个真人，从打开，到录一笔，到看见结果，全程没卡住、没有一个按钮是死的，这条路走通了，这东西才叫真的成立。

这也是我觉得AI时代产品经理最该守住的地方。当做东西的成本被压到几乎为零，“做出来一个看着像样的东西”已经不值钱了，满屏都是。值钱的是你还能不能判断：这个看着像样的东西，是真的能用，还是只是看着像。 这个判断，AI替不了你，因为它自己就是那个会自信地说”已完成”、却漏掉删除键的家伙。

所以，到底要不要学写代码

回到开头那个问题。

我的答案是：你不用去学怎么写代码，但你得学会怎么把话说到AI能一次做对——这两件事是不一样的。 前者是学一门正在贬值的手艺；后者是练一种越来越稀缺的判断力：把模糊的想法逼清楚、一次只推进一步、拿真实的东西检验、亲手点通再信。

这几条，说白了没一条是”技术”。它们更像是一个想清楚了自己要什么、又肯一步步验证的人，本来就该有的习惯。AI只是把这些习惯的回报，放大了很多倍——你想得越清楚，它给你的就越准；你越糊弄，它就越糊弄你。

我到现在也还有没想明白的地方，顺手抛给你：当”把想法变成能点的东西”这件事，快到一个下午就能来回好几轮，那产品经理和”一个想清楚了要什么的普通人”之间，那条线到底还划在哪儿？我自己也在找答案。但至少我知道，那条线不在”会不会写代码”上——上周那个记账小东西，从头到尾我一行代码都没碰。