如何利用AI輔助進行產品功能設計？本篇作者分享了使用AI工具進行需求分析、頭腦風暴、用戶洞察和功能梳理的實踐經驗，并提供了具體的操作步驟和提示。展示了AI在提高產品設計效率和質量方面的潛力。

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今天，咱們手把手用AI來做一個產品。

附工具推薦和10個完整的產品設計1.0版本提示詞。

咱們今天做出來的產品效果它可以是長這樣的小紅書運營工具箱：

也可以是長這樣的短視頻爆款預測分析：

還可以是這樣的產品介紹界面：

別急，今天的文章內容會帶你一步步做完，真正能用起來的產品。

在AI時代，人人都是產品經理。

從理解需求、頭腦風暴、用戶洞察、功能梳理，到文檔撰寫、代碼對接，甚至連產品介紹和營銷文案都可以一并搞定。我們還讓模型讀懂了我們設計好的界面，只要把 Figma 鏈接一丟，它就能自動理解并后續繼續干活。

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

剛好在WayatoAGI的直播，在過程中間我們用到了 Amazon Q 這個AI IDE工作來協助完成整個過程，大家也可以一樣使用Trae、Cursor、Windsurf的工具。

我會把這些步驟拆解成實操流程分享給大家，希望你們在比賽過程中也能用上這些方法，真正省下時間、聚焦在創造力上。

比如，我之前做過一款應用，叫做 Pailido，它本質上是一個基于AI的拍立得相機。

這款產品的底層是通過多模態AI卷層驅動的，實現了圖像和文本之間的智能聯動。 使用時，我只需要選擇不同的應用場景，比如：小紅書文案、咸魚文案、外賣點評等各種風格化模板。

然后，只要對準場景，點擊拍照，相機就能根據當前畫面內容，自動生成對應風格的文案。

它真正實現的是一種從確定場景到確定文字的高效流程，體驗上極大提升了便利性。 相比傳統方式——需要先上傳圖片、再手動撰寫提示詞、再調用大模型生成，整個過程至少要兩步以上。

而在拍立得中，我只需要選中場景并拍攝一次，就能直接拿到預期結果。 本質上，這款產品做的事情，就是在AI交互中極大縮短了原本繁瑣的流程，讓體驗更加自然、即時、高效。

前端時間我還做了一個新的嘗試 —— 開發了一個語音筆記功能。 在我的手機上，我通過設置一個iOS快捷指令，只需要快速點擊幾下，就能一鍵喚醒這個應用，然后直接跟它進行語音對話。

我只需要把腦海中想法說出來，它就可以快速記錄，并且自動把內容整理后寫入到備忘錄里。

當然，為了提升記錄的準確性和搜索的便捷性，我在底層也預置了很多提示詞（prompt）、關鍵詞匹配邏輯以及靈感啟發的設置。這樣，當我需要查找某條筆記時，也能更快地定位到對應內容。

至于從需求根源來說，為什么要做這件事？ 因為我發現，
我的思考速度遠遠快于打字速度。

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

當然，除了語音筆記之外，最近還有一個非常熱門的話題——那就是大家談笑風生的Vibe Coding，也就是AI編程。

這種新興方式，正在深刻重塑整個產品的設計邏輯。

比如我的個人主頁就是純AI輔助我們完成的～

可以使用flowith這種產品幫你快速的驗證你的產品想法和demo，做了個小紅書的運營工具箱。

上面這個界面展示鏈接：https://flo.host/njMdn-z/

這一系列的 AI 原生應用，正在各個領域悄然改變我們的生活和工作方式。它們并不是簡單地在原有軟件上疊加AI功能，而是從底層開始，重新定義了交互方式和工作流，帶來了與傳統應用截然不同的體驗。

過去，我們需要根據需求手動撰寫大量代碼，一步步搭建產品原型。

而如今，通過與AI協作，我們只需要用自然語言描述想法，AI就可以輔助生成底層代碼、搭建界面、優化交互邏輯。

接下來，讓我們一起看看，在AI時代下，新的工作流程設計會呈現出怎樣的變化。

未來，很多時候我們只需要簡單地口頭表達需求，比如：

• “幫我完成一份需求文檔。”

• “幫我設計一個針對某某主題的訪談提綱。”

• “指導我如何整理用戶旅程地圖。”

• “我有一個簡單的功能需求文檔，希望直接通過Vibe Coding的方式，幫我快速生成界面。”

• “幫我完成一個結構完整、視覺專業的PPT。”

這些場景，過去往往需要產品經理、設計師、運營、工程師等角色多輪溝通、多輪手動制作，而在AI的加持下，現在只需一句話的描述，系統就可以理解意圖、自動完成中間的繁瑣環節，直接產出高質量的結果。

可以看到，這樣的流程設計，已經非常接近我們的自然思考方式了 —— 不再是先寫需求文檔，再開發，再調整，而是

從想法到成品，幾乎無縫銜接。

下面，我們就一步步用AI來輔助我們做一個完整的產品。1.先搞清楚我們到底要做啥

讓 AI 幫我們拆解需求內容

一拿到賽題，其實挺容易看著發懵的。題目寫得復雜，字也不少，讀幾遍還是抓不住重點。這個時候，把賽題內容丟給 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題？有沒有什么限制條件？評判標準是啥？它能一步步幫我們拆解出來，相當于是先把方向搞明白，別一開始就瞎忙活。

咱們直接先拿到賽題信息：https://sourl.co/G6XeJn，我們可以直接點擊“Ctrl+S”直接把賽題的網頁信息拿下來，當然你也可以全選復制到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，讓我們的Amazon Q可以去讀取一下這個題目，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：

幫我用結構化的方式回答，最好每點用簡潔直白的語言概括清楚，適合后續直接拿去寫 PRD 或進入頭腦風暴階段。

這個 Prompt 的核心設計是參考了設計思維（Design Thinking）中的問題定義階段，以及產品經理常用的 4W1H 框架（What/Why/Who/When/How），同時也留了很大的空間讓 Amazon Q 用自己的知識和分析能力展開拆解。

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

2.想點子的時候，別自己瞎琢磨

讓 AI 幫我們進行頭腦風暴

有了方向，下一步當然是想辦法解決問題。但一個人腦子里蹦出來的點子畢竟有限，有時候還容易陷進去出不來。把思路說給 AmazonQ 它聽，它就能從不同角度幫你發散思維。

比如可以從用戶需求、技術實現、商業價值這幾個方向幫你找靈感，還能順手把你說的一些模糊點歸納得更清楚。就像隨時有個不累的同事在和你對話。

Prompt 模板：幫我發散思路、頭腦風暴一下解決方案

已有方案優化：現在市面上有沒有類似解決方案？能不能改造升級、差異化突破？

這個 Prompt 的設計，核心參考了幾個專業的創意發散模型：

• SCAMPER（替代、組合、調整、放大、縮小、替換、反轉）

• 五個維度發散法（用戶、場景、技術、市場、價值）

• 第一性原理思考法（從問題本質出發推導新路徑）

你可以把當前你手頭的賽題描述或已有的思路補充進去，效果會更好。

3.搞清楚用戶到底在意什么

比如我們通過上面的頭腦風暴之后，最終選定了一個“社交媒體內容分析策略師”的場景，那么接下來我們應該去洞察這個場景下用戶更在意的點是什么，我們的核心發力點在哪里。

讓 AI 幫我們進行洞察分析

如果手上有用戶反饋、競品資料或者數據報告，直接扔給 Amazon Q，它就能幫你分析哪些問題是用戶反復提的，哪一類人最常碰到這些問題，還有哪些功能可能會被忽略但其實很關鍵。它會幫你從這些雜亂信息里撈出有價值的洞察，告訴你應該往哪個方向優化或者創新。

Prompt 模板：幫我從用戶反饋或競品資料中提煉出有價值的洞察

體驗差異化建議：有沒有什么需求點是可以作為我們產品的差異化亮點來設計的？

這個 Prompt 參考了用戶體驗研究和產品洞察中的典型分析結構，例如：

• Affinity Mapping（相似觀點歸類）

• Jobs to be Done（用戶要完成什么任務）

• Pain-Gain Map（痛點與收益分析）

4.功能要怎么設計，讓它來幫我們梳理一下

ok，上面我們已經基本清晰了用戶的畫像和痛點信息，接下來其實主要就是根據這些場景去梳理出咱們的MVP（最小可行產品）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

當你有了大概的產品想法或者解決方向，下一步就是把它拆成一個個具體功能。AI會根據前面分析的結果，幫你列出“這個產品應該包括哪些功能”“每個功能解決什么問題”“用戶是怎么一步步操作的”。

這一塊它特別擅長，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，給設計和開發用起來也方便。

Prompt 模板：幫我把產品想法拆成一份清晰的功能需求清單

請把回答整理成結構清晰的段落或表格，方便我直接拿去做 PRD 或和團隊溝通設計方案。

這個 Prompt 的設計參考了產品規劃中的經典方法論：

• 功能-需求映射表（Function vs. Need）

• 用戶路徑分解（User Journey Mapping）

• MoSCoW 優先級模型（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

現在寫 PRD，不光是給人看的，還得讓 AI 工具也能讀懂。AI 會根據我們前面聊出來的功能，自動生成一份結構清晰的產品需求文檔。里面包括功能說明、用戶流程、接口邏輯這些關鍵點。它寫出來的文檔邏輯很清楚，拿去跟團隊同步，或者對接別的智能工具，都能直接用。

Prompt 模板：幫我生成一份結構清晰、AI可讀的PRD文檔

請按模塊清晰排版，內容盡量結構化，避免散亂描述，最好用 Markdown 或表格格式輸出，便于后續被其他智能工具或工程團隊復用。 最后保存到當前文件夾中，以md格式存儲。

這個 Prompt 融合了：

• 機器友好型PRD寫作法（結構明確、模塊分割、數據流清晰）

• 產品六要素（目標、用戶、功能、流程、數據、邊界）

• 適用于自動化系統理解的語法習慣（如 Markdown 表達、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啥樣

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

如何配置Amazon Q的MCP呢？直接在終端中輸入這個指令，創建mcp的json文件：vi ~/.aws/amazonq/mcp.json。

創建完之后，我們把相關的mcp都粘貼進去，主要用到的是figma的mcp服務，配置完成之后，也可以直接問下Amazon Q目前哪些MCP服務是可以用的。

更多mcp服務可以在mcp.so或者modelscope里面找到。

有時候我們腦子里已經有了產品大概的樣子，甚至已經在 Figma 上畫好頁面了，這時候完全可以讓模型直接“看圖說話”。我們只需要把 Figma 的設計鏈接丟給它，它就能通過 MCP 服務自動識別頁面結構、組件類型、交互關系這些細節。

咱們可以在Figma社區里面找一些公開的圖像設計資源，然后喜歡的風格布局等等，當然約接近越好，就好比我們要做一個內容創作工具，我們就去找類似的設計資源，當然很細分的需求也難找到一摸一樣的，其實主要看你喜歡什么風格可以直接視覺化的描述即可。

這一步最大的好處是，模型理解界面的方式就跟人一樣，知道哪個是按鈕、哪個是輸入框，知道用戶點一下會發生什么。后面你要讓它寫前端代碼，或者生成交互邏輯，就會順暢很多，省得我們一個個功能再解釋一遍。

Prompt提示詞這個就很簡單：

結合我的figma設計稿鏈接（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，幫我實現這個功能，遵循Tailwind Css設計規范，使用CND圖標替換，使用Unspalsh圖片替換對應的圖片信息。

7.如果要它接入系統，那接口文檔得準備好

給 AI 準備好對應的API文檔

想讓它進一步幫我們動手干活，比如調用數據庫、調取用戶信息，那就得先把 API 文檔給它。只要我們把接口說明、參數規則、請求方式寫清楚，它就能“學會”怎么調用這些服務，后面可以自動幫我們寫代碼、拉數據、生成內容，不用我們手動對接每個環節。

咱們之前也有給大家分享過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對接上的內容。

8.前面準備好了，就讓它開始上手干活

讓 AI 開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，它就能根據文檔自動處理，真正把分析、設計、開發串在一起干了。

咱們之前已經直接讓它開始干活了，可以看到它已經出了一個基礎版本的內容：

咱們也可以來看看最后運行完成實現的效果：

9.產品介紹也不用自己寫，交給它就行

讓 AI 幫我們寫一份產品介紹文檔

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我們就根據模版的大綱去填充相關內容就行。

產品做出來了，總得有個對外或對內的介紹材料。這個時候也可以讓 Amazon Q 來寫，它能根據我們之前的需求文檔、用戶場景和產品功能，總結成一份像樣的介紹內容。不管是給團隊成員看，還是用于內部評審，它寫出來的內容結構都挺專業的，不啰嗦，重點也很清楚。

Prompt 模板：幫我寫一份簡潔且專業的產品介紹文檔

請保持文檔結構清晰、重點突出，不啰嗦，語言簡潔明了，適合用作內部匯報、外部介紹或者評審材料。

10.宣傳文案也能一把包了

讓 AI 幫我們搞定產品營銷推廣文案

產品要推向市場，就得有能打的文案。

這事兒也可以交給 Amazon Q。你告訴它你要發在哪個平臺、目標人群是誰，它就能幫你寫出貼合場景的宣傳內容。

不管是要正式一點的介紹，還是輕松一點的社交媒體文案，它都能根據語氣和渠道自動調整風格，不用我們反復改來改去。

Prompt 模板：幫我生成貼合場景的營銷推廣文案

號召性用語（CTA）：希望用戶看到文案后采取什么行動？例如點擊購買、注冊體驗、了解更多等。

這個 Prompt 的設計參考了文案創作中的多渠道策略和用戶畫像驅動的個性化營銷，并通過不同的語氣調整來確保文案符合發布平臺的特點。

咱們也可以來看下預覽的效果：

過去做產品，從調研、構想到落地，要翻過不少山。

現在借助 AI，咱們只需要把想法講出來，它就能陪你一路把事干成。

這一整套流程不是演示，是我們親手實戰過的，我也會繼續把現在的1.0版本迭代成為更穩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目上，真正把 AI 用起來，省下不必要的時間，聚焦在最值錢的創造力上。

我們一起，用 AI 把創意變成作品。

本文來自微信公眾號：AI產品銀海，作者：銀海inhai