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随着人工智能技术的不断进步，越来越多的产品经理开始尝试利用AI来辅助生成需求文档（PRD）。实践过程中常常会遇到一些问题，比如AI生成的需求文档内容跑偏、效率低下等。本文经过一周的研究和实践，找到了一种简单高效的方法，可以让AI生成的需求文档达到80%左右的可用度。

许多产品经理在使用AI生成需求文档时，可能会遇到一些挑战。比如，仅仅通过几句提示就让AI生成整个文档，内容往往容易偏离轨道。为了提高效率，有些产品经理会尝试写很长的小作文作为提示，但这仍然不如自己编写需求文档来得高效。如果不写PRD，研发可能会按照自己的理解去开发，导致产品验收阶段出现扯皮现象。那么，使用AI来辅助写需求文档是否是一条可行的道路呢？

经过一周的尝试和探索，我和我的朋友Leon发现了一种简单而有效的方法，使得AI生成的PRD质量可以达到80%的可用度。这个方法让所有的产品经理都仿佛拥有了自己的AI实习生，可以将更多的时间投入到重要的工作中。

那么，这种方法是否靠谱呢？对于这个问题，我们的结论是：靠谱，但前提是人类在这个过程中仍然需要扮演主导者的角色。在传统的方案中，人们往往只是给AI几句描述，然后让AI生成整个文档。但这样做的问题是，隐藏的业务规则只能由AI猜测，自然无法生成可用的需求文档。而在我们的新方案中，人类需要提供原型图，然后让AI根据原型图生成文档，最后再由人类进行校准。原型图提供了丰富的背景信息，能够大大限制AI的输出范围，从而提高文档的可用性。

尽管有些小伙伴可能会想：“给原型图好麻烦，能不能直接给AI一个背景，让它完成所有内容呢？”我们的建议是：不建议这样做。因为AI很难理解隐含的信息，如业务规模、用户特性和业务情况等。如果这些信息能够包含在原型图中，那么AI就能更准确地根据提示输出符合期望的需求文档。

关于具体操作方法，我们可以推荐一些工具。对于中小型需求，可以使用豆包；对于大型需求，可以考虑使用GPT o3。在使用这些工具时，我们需要注意一些实战流程。人类需要完成大概的流程和框架，并提供原型图。然后，提示AI按照一定的框架来完成。最后一步是人类的校准工作，检查AI对术语理解、交互逻辑等是否有误。

只需要一个简单的提示和一份原型图，AI就可以自动完成几千字的文档。对于已经工作几年的产品经理来说，如果希望把更多的时间投入到其他重要的事情上，使用AI“偷懒”是一个不错的选择。我们附上了使用的prompt和字段表案例供大家参考。