手把手AI产品实战：附工具推荐+10个完整产品设计提示词，人人都是产品经理
今天，咱们手把手用AI来做一个产品。
附工具推荐和10个完整的产品设计1.0版本提示词。
咱们今天做出来的产品效果它可以是长这样的小红书运营工具箱：
也可以是长这样的短视频爆款预测分析：
还可以是这样的产品介绍界面：
别急，今天的文章内容会带你一步步做完，真正能用起来的产品。
在AI时代，人人都是产品经理。
从理解要求、展开头脑风暴、开展用户洞察、进行功能梳理，再到撰写文档、实现代码对接，甚至连产品介绍以及营销文案全都能够一并完成。我们还使得模型领会了我们设计好的界面，只需把Figma链接丢放，它便能够自动明白并在后续持续开展工作。
今天所进行的分享，主要是针对某一个赛题，也就是需求，予以拆解，讲述我们究竟是怎样，一步接着一步，从一张题目起始，进而做出一款整体完整无缺的产品来的 。
刚好处于WayatoAGI的直播时段，于该历程当中，我们借助Amazon Q这个AI IDE工作开展事务，以此辅助达成整个进程，众人同样能够运用Trae、Cursor、Windsurf这些工具。
我会将这些步骤，拆分成实操方面的流程，然后分享给大家，期望你们在比赛的过程当中，也能够运用上这些方法，切实省下时间，并且将精力聚焦于创造力之上。
比如说，我曾经做过一款应用，这款应用的名字叫做Pailido，它从本质上来说，是一个借助AI的拍立得相机 。
这款产品的底层是借助多模态 AI 卷层来驱动的，达成了图像与文本之间的智能联动，在使用的时候，仅需选定不一样的应用场景，亦如小红书文案，似咸鱼文案，像外卖点评那般的各种风格化模板 。
接着，一旦将其对准那个场景，随后点击进行拍照操作，此时相机便能够依据当下画面所呈现的具体内容，自行生成与之相对应风格的文案。
它切实达成的具体情形恰好是这样一种状况，即从那种已然明确的场景成功转变至确切敲定的文字产出，在对应感受范畴内显著实现了便利程度的大幅提升。与之形成对照的传统方式呈现出如下特点，首先要完成上传图片这一行为，接着还得依靠手动方式去撰写提示词，随后再借助调用大模型运作来生成相关内容，整个进程明确显示至少需要两步以上方可达成。
而对于拍立得而言，我只需选中场景，而后拍摄一回，便能够直接获取到预期的结果。从本质上来说，这款产品所做的事情，乃是在 AI 交互里极大程度地缩短了原本繁杂琐碎的流程，使得体验变得更为自然、即时、高效。
前一阵子我做了一回新的尝试，开发了一项语音笔记功能。在我的手机那儿，经由设置一条iOS快捷指令，只需迅速点击几下，便可一键唤醒此应用，而后径直跟它进行语音会话 。
我仅需将脑海当中的想法讲出来，它便能迅速进行记录，而且会自动把内容实施整理之后写入至备忘录里。
无可否认，为了促使记录精准无误以及搜索便利快捷，我于底层预先安置了诸多提示词、关键词匹配逻辑还有灵感启发设置。于此情况下，当我面临查找某条笔记之迫切需求的时候就能够更迅速地定位到相应内容 。
从需求根源来讲，为何要做此件事呢？是因为我发觉，我的思考速率远远快过打字速率。
设想这样一个情形，在一分钟的时间跨度里，我能够在脑海中构思出大概100个字左右的内容，然而要是采用打字的办法来表现这些内容，很有可能一分钟连50个字都无法完整打出，并且在打字的过程中，思维的连贯性容易遭受干扰而被打断，字词排列的顺序也极有可能变得杂乱无章。与之形成鲜明对比的是，借助语音输入再结合大模型进行润色整理的这种方式，不仅能够更迅速地记录相应内容，除此之外，还能够使得呈现出的内容具备更出色的流畅性以及条理性。
当然，除了语音笔记以外，最近存在一个极其热门的话题，那就是众人谈笑风生的Vibe Coding，它也就是AI编程。
这种新兴方式，正在深刻重塑整个产品的设计逻辑。
比如我的个人主页就是纯AI辅助我们完成的～
运用flowith这类产品，能够帮你迅速验证你的产品想法以及demo，还做了个小红书的运营用具箱 。
上面的那个界面，所展示的链接是，https://flo.host/njMdn-z/ 。
这样的一系列AI原生应用，正于各个领域悄悄改变我们生活以及工作的方式，它们并非单纯在原有软件之上叠加AI功能，而是自底层起始，重新界定了交互方式还有工作流，带来了跟传统应用全然不同的体验。
以往，我们得依据那些需求，凭借手动方式去撰写数量众多的代码，一步接着一步地去搭建产品的原型。
而当下，借助跟AI协同合作，我们唯有运用自然语言详述所具想法，AI方可辅助去生成底层代码，还能够搭建界面，并且优化交互逻辑。
我们一起看看，接下来，在AI时代下，新的工作流程设计会呈现出怎样的变化呢。
未来，很多时候我们只需要简单地口头表达需求，比如：
帮忙完成一份需求文档，帮忙设计一个针对某某主题的那份访谈提纲，指导我怎样去整理用户旅程地图，我此处有一个简单的功能需求文档，期望凭借Vibe Coding的这种方式，助我迅速生发出界面，帮我完成一个结构完备、视觉呈现专业范畴的PPT。
在以往的时候，这些场景，常常是需要产品经理、设计师、运营、工程师等不同角色，进行多轮的沟通，还要经过多轮手动制作的，然而，在有了AI的加持之后，如今，只需要短短的一句话描述一下，系统就能够理解其意思，自动完成中间十分繁复琐碎的各种环节，进而直接产出质量很高的结果。
能够瞧见，这般的流程规划，已然极为贴近我们的自然思索模式了 ，并非先是撰写需求文档，接着开展开发，随后进行调整，而是。
从想法到成品，几乎无缝衔接。
接下来，我们将借助AI，逐步去完成一件完整的产品。首先，弄明白我们确切所要去做的事情是什么 。
让 AI 帮我们拆解需求内容
赛题刚拿到手时，实际上是挺容易让人看上去便心里发懵的。题目表述得繁杂，字数方面同样不少，即便读上几遍，依旧难以把握住其中重点所在。就在这个时候，将赛题的具体内容抛给 Amazon Q，它便能够协助我们梳理清晰其中蕴含的逻辑关系。
比如说，题目究竟要去解决怎样的问题呢，有没有什么样的限制条件呀，评判的标准又是什么呢，它能够一步步地帮我们将其拆解出来，相当于是要先把方向弄清楚明白，可千万别一开始就盲目地瞎忙活呀。
咱们首先直接获取赛题信息，其链接为：https://sourl.co/G6XeJn ，我们能够直接通过点击“Ctrl+S”来拿下赛题的网页信息，当然啦，你也能够进行全选并复制到markdown文本当中，而这种方法都得保证赛题的文本并非图片格式哟。
以下依次为，使我们的Amazon Q能够去读取一下这个题目，接着给出我们所需要参加的比赛的样子的分析，以及建议的方向是什么 。
Prompt模版参考：
我此刻存有一份赛题内容，希求你能够仿若一位产品策略专家那般，帮我逐一剖析它各个核心要素，且请你依照如下逻辑去进行分析 。，。
那份题目所要解决的核心问题究竟是什么呀，能否帮着总结成为一句的问题描述呢？
目标需明确清晰：最终所期望达成的究竟是怎样的结果呢？目标是产品交付这一方面，还是用户增长这一方向，亦或是解决某一个痛点的情况呢？
判断衡量的准则：是不是存在清晰确切的评分层面或者潜藏隐含的达成标准呢？举例来说恰似技术方面的可行程度、商业所具备的价值、用户所拥有的体验等等 。
限制条件：有没有给出特别指定的运用范畴、时间约束、技术架构或者团队构成要求呢？
基于用户的视角来看，是立足在用户的角度去考量，那么这个题目所服务的核心人群究竟是哪类人呢，那他们又存在着什么样的痛点又或者有着怎样的需求呢？
结构清晰地回答，最好每个要点以简洁明了的话语概括，适宜后续直接用于撰写PRD或者投身头脑风暴时期。
这个Prompt的核心设计，参考了设计思维里的问题定义阶段，还参考了产品经理常用的4W1H框架What/Why/Who/When/How，并且它还留出了很大空间，让Amazon Q凭借自身知识与分析能力去展开拆解。
你能够将这个模板略微进行调整，把它运用在不一样的题目之上，像是补充上下文，或者加上具体的题干，如此一来，AI便能够更加准确地对你予以分析。
2.想点子的时候，别自己瞎琢磨
让 AI 帮我们进行头脑风暴
有方向之后呢，接下来自然是寻思办法去解决问题呀。然而呢，一个人脑海里冒出来的点子终究是有限的哟，并且有时候还轻易就深陷进去难以自拔呢。把思路讲给 AmazonQ 听，它就定然能够从各异角度帮你拓展思维啦。
比方说能够于用户需求、技术实现、商业价值这般的几个方位为你探索灵感，并且还能够顺便把你所提及的某些模糊之处进行越发明晰的归纳。恰似随时存在着那个不会感到疲惫的同事正于跟你展开对话。
Prompt 模板：帮我发散思路、头脑风暴一下解决方案
随后，我打算请你协助我开展一轮思维碰撞，围绕我们既定的赛题方向，帮我从各异角度给出一些潜在的产品创意或是解决想法。
请求你试着于以下诸多维度去展开发散，每一个维度列举出好些能够去探寻的方向或者场景， 并确保句末有标点符号。
从用户的观点去看，用户究竟都是谁？他们可能存在的那些让人棘手的问题会在什么地方呢？能否有一些从来没有过的、用于他们使用的情境可以将其发掘出来呢？
技术可行性方面：依据当下主流的大模型，以及 API，还有工具 能不能够存在技术层面的新用法，或者是组合呢 。
有这样的场景拓展，除开那种直接针对问题去解决的方案，是不是存在着一些借助外力的办法呢，比如说和已经有的那种平台关联起来，再比如说对已存在数据流动情况加以结合呢？
商业以及增长方面，是否存在这么一种设计，它能够同时兼顾转化率，还有用户留存情况，以及商业模式呀？
现在已有针对方案的优化举措，那么当下在市面上是否存在与之类似的解决办法呢？对于此方案又是否能够进行改造升级，进而实现差异化突破呢？
要是行得通，并且也能帮我以一句话概括每个借由创意所产生的核心之中的逻辑表现。所要达成的目的并非一次性就达成全部，而是运用各种方式把能够思考的方向尽可能全方位拓展开来，将那些容易被忽视的区域都予以照亮。。
这个，关于设计Prompt之时哟，其核心部分呢，是参考了好几个呢，那些专业的呀，用于创意发散的模型呀，。
倘若你能够将当下你手头上所拥有的那些赛题的描述，或者是已经存在的那些思路补充进去，那么其效果必定会变得更优。
3.搞清楚用户到底在意什么
比如，在经过上面所提及的头脑风暴以后，最终确定了一个场景，即“社交媒体内容分析策略师”，那么接下来，我们需要去探究，在这个场景之下，用户更为在意的要点是什么，我们核心的发力之处又在哪里。
让 AI 帮我们进行洞察分析
要是手上存在用户反馈，或者有竞品资料，又或者有数据报告，那就直接抛给 Amazon Q，它能够协助你剖析哪些问题是用户再三提及的，哪一种类型的人最经常遭遇这些问题，并且还有哪些功能有可能会被忽视但实际上颇为关键。它会助力你从这些繁杂的信息当中筛选出有价值的洞察，告知你应当朝着哪个方向去进行优化抑或是创新。
依照Prompt模板，协助我从用户反馈或者竞品资料里提取出具备价值的洞察 ， 。
于我而言，现有一批资料，其中涵盖用户反馈，还有调研记录，以及竞品分析报告等等，此批资料信息量挺大，且较为繁杂，现欲请你，以一位深谙产品与用户研究的分析师那般，帮我将这些内容梳理得明明白白的。 。
洞察结果。请从下面这些角度来分析：
频繁出现的问题进行归类：什么样的问题，或者是需求，是被再三提及的？可不可以帮我划分成几个主题，或者类目？
用户群画像，依据提问或者反馈的内容，哪几类用户群体对于这些问题最为关注呢，是否存在能够细分的人群特征呢 ？
对于暗中存在的痛点进行发掘：是否存在那些并非直白就给讲出来的、但能够通过其表述从中分析出背后切实需求的隐含问题呢？有无此方面的情况？
机会点识别：从用户的视角出发，有哪些功能是他们认为不方便的，然而当前市面之上的竞品同样也没有做好的呢？我们有没有能够切入的机会呢？
寻求体验差异化的建议：是否存在某些需求要点，能够当作我们产品的差异化突出特点去进行设计呢？
最终，你要以结构化的形式把这些分析所得结果输出，最好能够逐点进行呈现，从而方便我在下一阶段开展功能梳理以及产品方案设计工作。
此Prompt参照了用户体验研究里、以及产品洞察之中的典型分析结构，像这样：
4.功能要怎么设计，让它来帮我们梳理一下
好了， 在这之前我们已然大体明确了用户的画像以及属于它们的痛点信息 ，接下来实际上主要是依据这些场景去梳理出来咱们的那个堪称最小可行产品的功能模块各自分明是什么 ，之后还诉求要拥有一份条理清晰一目了然的需求清单 。
让 AI 帮我们梳理功能需求
等你有了大致的产品构想或者解决途径，接下来便是将其拆解成一项项具体功能。人工智能会依据先前分析得出的成果，协助你罗列出“此产品应该涵盖怎样的功能”，“每个功能能解决何种问题”，“用户是怎样一步步进行操作的” 。
这一块儿，它尤为擅长，能够将我们脑海之中模糊不清的想法，转变为一条条书写清晰的功能点。如此一来，供设计以及开发使用时，也会便捷许多。
产品想法拆分，使之成为，一份清晰清单，功能需求清单，这样子的一份清单 。
就目前而言，我存有一个初步的产品构想，或者是一个明确的目标，亦或是一个特定的场景，我期望你能够依据我们先前的分析结果，协助我梳理出这个产品理应涵盖的核心功能，要从下面几个维度来帮我一步步地将其捋清哦：
这个产品，其从用户起始的首次使用，到最终完成主要任务，期间应当涵盖何类主要功能模块呢？请将每一个模块都罗列出来，并且简要阐释一下它所具备的功用是什么。
站在用户视角这边，整个使用流程大概是沿怎样一步步推进的呢，每个功能所在环节是怎样的呢，这便是用户操作路径 。
帮我整理整理，每个功能所针对解决的是什么样的难题情况呢，是要把各功能点的设计目标给明确出来，到底它是具体针对哪一个用户的痛点之处或者需求方面来进行解决的呢？
功能彼此之间的逻辑关联是怎样的：是否存在倚赖关系，有无确定优先级呢？哪些属于关键功能范畴，哪些又归为辅助功能类别呢？
以MVP视角来进行收敛思考：假设我打算先去制作一个最小可用版本MVP，那究竟应当留住哪些功能呢？又能够先舍弃哪些呢？
请将回答整理成，结构清晰的段落，或者表格，以便我能够直接拿去做成PRD，或者与团队沟通设计方案。
这个 Prompt 的设计参考了产品规划中的经典方法论：
功能对应需求所形成的映射表、用户路径的分解历程、具有必须、应该、能够、不会几种特性的MoSCoW优先级模型 ，分别为 （Function vs. Need）、 （User Journey Mapping）、 （Must, Should, Could, Won’t） 。
5.写PRD这活，也能交给它搞定
让 AI 生成一份AI看得懂的PRD文档
这会儿撰写PRD，不只是供人去看的，还得要让AI工具也能够理解明白。前面谈了一些探讨而得的功能，AI会依据其依照规定的顺序自动化生成一份条理清晰的产品需求的详尽描述文档。该文中涵盖了功能方面的阐释说明、用户操作的整套流程、接口之间的内在逻辑这些关键要点。它所撰写出来的文档逻辑清晰明了，拿去跟团队进行同步交流，或者对接其他的智能工具，都能够直接投入应用。
帮我生成一份，结构清晰的，具备那种AI能够读懂特性的PRD文档。
有了产品的基本构想，有了产品的功能列表，现在想请你帮忙整理呀，整理成一份AI能看懂的PRD，也就是产品需求文档，这份PRD还要能让AI继续执行呢。这份PRD不仅得让人看得懂，更得考虑结构清晰度，还得考虑格式规范性，方便后续接入自动化流程哇，方便后续智能工具调用哇。请按照以下结构来输出 。
产品的背景以及目标，简要形容产品所要处理的问题，服务的是何种场景，其核心目标究竟是怎样的 。
列出每一个功能模块的名称，给出功能模块的功能描述，说明功能模块的使用场景，最好再补充一句“这个功能解决的问题” ，这就是核心功能模块列表 。
用户流程图，以文字形式呈现，它是从用户的角度出发，去描述用户自进入产品开始而后完成关键任务的操作路径，此操作路径可以分步骤进行标注序号 。
对每个功能而言，其输入与输出情况如下：将用户或者系统所输入的内容清晰地罗列出来，把期望达成的输出结果予以明确，这适宜于后续同大模型展开交互，还有利于与 API 进行对接。
关于接口需求（要是有的话）：讲清楚每个功能点是不是得通过接口来支持，要是真需要，那就得阐明接口具体是用来干啥的，它的调用方式是怎样的，以及对数据结构有着什么样的要求。
边界条件以及异常处理，将常见的边界情形予以罗列，还有异常场景罗列出来，并阐明系统应当怎样去响应 。
把你的内容按模块进行清晰的排版，让内容尽可能具备结构化，防止出现散乱的描述哈，最好采用Markdown或者表格的格式来输出哦，这样方便后续被其他智能工具或者工程团队再次使用呢。
最后保存到当前文件夹中，以md格式存储。
这个 Prompt 融合了：
6.让模型知道我们想要的界面长啥样
依靠FigmaMCP的服务，把Figma链接放置进去，如此便能让模型晓得我们脑海里所想象的界面呈现出怎样的模样。
Amazon Q的MCP该如何进行配置呢，在终端之中直接输入这个指令来怎么操作呢，以此来创建mcp的json文件，执行这个操作：vi ~/.aws/amazonq/mcp.json。
在创建完毕之后，我们将相关的 mcp 全都粘贴进去，其间主要所运用的是 figma 的 mcp 服务，于配置全都完成之后，也能够直接去询问一下 Amazon Q，当前哪些 MCP 服务属于可以使用的。
可供更多mcp服务查找的地方，是mcp.so，还有modelscope 。
不时地，咱们脑袋里头已然存有产品大略的样子，甚而业已于Figma上绘制好了页面，于此当口全然能够让模型径直“看图开口讲述内容”。只消把 Figma的设计链接抛给它，它便能够借助MCP服务自行辨别页面架构、组件类别、交互关联这些细微之处。
咱们能够于Figma社区当中检索一些公开的图像设计资源，接着是喜欢的风格、布局等，当然越相近越好，就如同我们要打造一个内容创作工具，我们便去寻觅类似的设计资源，当然十分细分的需求很难找到一模一样的，实际上关键看你喜爱怎样的风格，能够直接进行视觉化的描述就行。
此步骤最为显著的益处在于，模型对界面的理解模式与人别无二致，清楚明晰哪个是按钮、哪一个是输入框，晓得用户点击一下会引发何种状况。后续若要使其编写前端代码，或者生成交互逻辑，便会顺畅许多，免得我们逐个功能再度进行解释一番。
Prompt提示词这个就很简单：
结合我的figma设计稿链接（
针对由链接（https://www.figma.com/design/WXpW4QN4xFIeDVdZ7uqppm/Minimalistic-Social-Media-Templates–Community-?node-id=29-1239&t=fyrkseULN35IUmeL-4）所指向的内容，读取我的prd文档，然后帮我去实现这个功能，在实现过程中要遵循Tailwind Css设计规范，还要使用CND图标进行替换，并且使用Unspalsh图片替换对应的图片信息。
7.如果要它接入系统，那接口文档得准备好
给 AI 准备好对应的API文档
如果想要它进一步协助我们去动手开展工作，像是去调用数据库，以及调取用户信息，那么就必须先将API 文档给予它。只要我们把接口的说明，还有参数的规则，以及请求的方式全都书写清晰，它就能够“学会”怎样去调用这些服务，后续便能够自动帮我们编写代码，去拉取数据，继而生成内容，而无需我们手动去对接每一个环节。
曾经，咱们也有过这般情况，给大伙分享了怎样一步接着一步地把大模型的API文档给到那去，随后让大模型拿去读取，如此一来就能够对接得上相关内容了。
8.前面准备好了，就让它开始上手干活
让 AI 开始读取文档帮我们干活
当当只要 PRD 以及接口全部搞定之后，便能够使得 Amazon Q 正式开始“上岗”工作。我们能够直接告知要求它去读取我们所拥有的需求文档，还有 API 文档，它就能够依据这些文档自行展开处理，实实在在地将分析、设计以及开发这一系列流程连贯起来同时进行操作了。
咱之前已然径直使其着手干活了，能够瞧见它已然产出了一个基础版本的内容，。
咱们也可以来看看最后运行完成实现的效果：
9.产品介绍也不用自己写，交给它就行
让 AI 帮我们写一份产品介绍文档
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