產品新人用AI編程畫原型，容易走歪

最近帶著團隊做腦機接口與vision Pro的打通，可以說利用AI編程，團隊可以在2個月完成以前要半年甚至是一年的工作。

目前團隊使用的是opencode，而我作為產品經理使用的是騰訊Codybuddy，因為在工作中會有開發微信小程序的需求。

有vibecoding后，現在前端與后端開發上，網頁端幾乎沒有任何門檻，都可以開發，但是在使用vibecoding下，也有一些在產品原型生成明顯的問題，比如相較于以前做產品設計的流程，vibecoding其實讓產品經理偷懶了，少了做需求調研的時間與步驟。

1.AI讓用戶操作路徑增加

不負責任的產品經理就順其自然將其作為產品框架或者業務流程，就開始用來寫需求文檔，也就是依據AI生成的內容來完成需求文檔，甚至是交給開發做開發了，這是非常危險的。

比如現在市面上那些復雜的B端系統，業務流程往往復雜，存在一個又一個的中間關聯條件與判斷，導致業務系統如果全部是由AI生成的話，肯定會有業務節點是斷點的部分，甚至是錯誤的操作路徑。

要測試到這些流程是否合理，反而成倍的增加了產品經理的需求調研時間。需要花時間去調研競品以及研究用戶的使用場景，再來說砍掉哪些功能與增加功能模塊。

2.AI編程適合那些5年以上的高級產品經理使用

高級產品經理首先使用的App就多，同時加上以前做產品設計、產品研發的經驗，清楚那些功能模塊開發時間長，那些功能開發慢，工程化的研發經驗，讓產品經理快速通過提示詞的方式梳理出日常生活中各行業的App、網頁系統業務標準的功能模塊，從最基礎的賬戶體系到RBAC登錄，以及消息通知等這些標準功能模塊，AI編程可以快速生成。

用標準的功能模塊提示詞構建產品系統，從而不會讓用戶路徑過長或者變得非常奇怪。

3.less is more：給AI編程的產品框架瘦身

我們做產品經理，最難的是簡化需求，幾乎每個產品新人在做產品經理的模塊都會做的比較復雜或者十分冗余的。

比如曾經我做一個專家系統，我會考慮更多額外的功能，比如賬戶體系登錄支持了各種第三方，結果研發成本大大增加了對接成本。

所以如何簡化需求，將哪些可以簡化用戶的操作流程，區分功能主次模塊，是在需要有經驗的產品經理才能“砍”需求，否則就是冗余功能模塊了。

比如我們做的腦機接口數據訓練平臺，在AI生成的訓練流程過于長，反而用戶操作步驟繁瑣，需要產品經理自己來優化步驟，最終確定一些核心節點。

以上就是今天的分享

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