兩個skills把產(chǎn)品經(jīng)理從PRD中解脫出來

給大家分享我最近做的兩個 Skills，都是圍繞產(chǎn)品經(jīng)理日常工作里最煩人、但 AI 又很難幫上忙的場景。

一個是產(chǎn)品定型 Skill，幫助產(chǎn)品經(jīng)理把一個還比較模糊的想法，通過幾輪問題澄清，逐步整理成一份結構清晰的產(chǎn)品定型文檔。

另一個是PRD 寫作 Skill，幫助產(chǎn)品經(jīng)理基于已經(jīng)明確的產(chǎn)品方向，分模塊、分輪次寫出一份更細致的 PRD。

這兩個 skills 在分享給少部分同學體驗后受到一致好評

兩個 Skills 的獲取方式在文末了，著急的可以直接先去找獲取方式。

下面簡單介紹一下這倆 skills 的使用和開發(fā)思路。

這兩個 Skills 之所以好用，是因為沒用那種“套一堆模版，輸入一句話，生成一大篇文檔”的方式。

而是極致的把 Agent 的作業(yè)過程強行分成多個小步驟，以最大化利用 LLM 的注意力。

PM-Make：把模糊需求變成產(chǎn)品定型文檔

適用于以下產(chǎn)品設計過程中最常見的情況：

• ? 有一個大概的產(chǎn)品想法

• ? 業(yè)務方說了一堆背景，但邊界不清楚

• ? 老板說“先出個方案看看”

• ? 用戶需求聽起來很真實，但落到頁面、流程、規(guī)則時又很模糊

• ? 如果直接寫 PRD，很容易越寫越散

PM-Make 不負責寫 PRD，只幫你做需求澄清：把模糊需求定型。

我在 skill 的最開始增加了一個強制初始化作業(yè)空間的步驟，它會在接到需求后，先創(chuàng)建 6 個文檔：

• ? shaping/00-intake.md

• ? shaping/01-product-shaping.md

• ? shaping/02-jtbd.md

• ? shaping/03-scope.md

• ? shaping/04-pages-and-flows.md

• ? shaping/05-open-questions.md

然后它會讀取其中的 shaping/00-intake.md 和 shaping/01-product-shaping.md，按照模板文檔的要求，把你已經(jīng)收集到的信息先填進去。

有信息的地方就補上，沒有信息的地方不會亂編，而是保留 [待確認]。

這個小設計很重要的。

LLM 最大的臭毛病就是太會寫了。

它會把不確定的信息寫得很像真的，導致我們看著很順，但其實里面已經(jīng)混進了很多未經(jīng)確認的假設。

這些假設會在之后更長的 PRD 寫作里無限積累，最后變成一大堆不可用的廢話。

然后 Agent 會跟你做第一輪澄清，拋出 3-5 個需要確認、澄清的問題。

一次不能拋太多，多了反倒影響思考。

尤其是在需求早期，我們其實自己也沒想清楚。如果一上來丟給他一大堆問題，反倒是在制造壓力。

每輪問題都圍繞當前最缺的關鍵信息來問，而不是機械地把所有維度都問一遍。

問完之后，回答一段自然語言就可以，不需要嚴格按照表格格式。

然后 Skill 會根據(jù)回答更新 01-05 那五個文檔。

根據(jù)需求的復雜度，問個 2-3 輪覺得信息收集齊了，才會去完成最后06-shaped-brief.md文檔描述。

信息不只在最后一個文檔里，00-05 的六個文檔是細化的內(nèi)容，也會在你澄清的過程中同步更新。

詳細的澄清邊界和問題約束，在PM-Make/references/shaping-playbook.md里面，可以按需自定義。

最后輸出的定型摘要大概會包括：

• ? 產(chǎn)品定位

• ? 目標用戶

• ? 核心場景

• ? 用戶當前替代方案

• ? 核心價值

• ? MVP 范圍

• ? 核心流程

• ? 頁面結構

• ? 關鍵業(yè)務規(guī)則

• ? 仍待確認的問題

這一步更像是產(chǎn)品開發(fā)前的“對齊儀式”。

它的價值在于，大家可以先確認：

• ? 我們是不是在做同一個產(chǎn)品？

• ? 這個產(chǎn)品的邊界是不是清楚？

• ? 現(xiàn)在的信息夠不夠進入 PRD？

• ? 哪些問題還不能假設，需要繼續(xù)確認？

確認之后，這份產(chǎn)品定型文檔有兩個用途。

第一，它可以作為后續(xù)寫 PRD 的基礎。

第二，它其實也是一個非常好的 Coding Agent 提示詞。

關于第二點，很多產(chǎn)品經(jīng)理直接把 PRD 丟給 Codex 或者 WorkBuddy 寫產(chǎn)品，寫出來的東西稀爛。會有大量不可交互、奇奇怪怪的約束，甚至很多地方都是 mock 的。

核心原因在于 PRD 里的功能模塊又多又細，每個功能之間又相互關聯(lián)影響，導致 Agent 的注意力完全被搞崩潰。

這個定型文檔做Vibe-Coding 的提示詞已經(jīng)驗證完全沒問題，我自從使用它作為產(chǎn)品開發(fā)需求開始，所有產(chǎn)品都是一稿過，全程什么都不需要修正、補充

PRD-Make：寫 PRD，但不讓 AI 一次寫完

第二個 Skill 看名字就知道是用來寫 PRD 的。

它的思路其實很簡單：

不要讓 LLM 一次性寫完整篇 PRD。

大家大概率這么用過：

請你根據(jù)下面的信息，幫我寫一份完整 PRD。

然后模型會輸出一篇很長的文檔，看起來結構完整，但很多地方其實很粗。

這不是因為 LLM 不行，而是因為一次性生成太多內(nèi)容時，它的注意力會被攤薄。

所以這個 PRD Skill 的核心策略是：

先制定寫作模塊計劃，再按順序一個一個寫完。

每寫完一個模塊后，先讓你確認、修改或補充，再繼續(xù)下一個模塊。

為了讓 Agent 能嚴格遵循每輪作業(yè)只寫一個模塊，我給它加了兩層約束：

• ? 每寫完一個模塊，更新 _module-plan.md 的狀態(tài)

• ? 我確認沒問題后，更新 _append-log.md 的確認狀態(tài)

這個過程會慢一點，但可以確保 LLM 的每輪注意力聚焦在一個板塊上，且可以享受吃滿每次請求的max_tokens，整體交付的質(zhì)量也就會高很多。

一些碎片想法

產(chǎn)品經(jīng)理使用 AI，不應該再只聚焦在“生成”這兩個字上，更多應該是在理解了原理后的“約束添加”。

榨干 AI 的 max_tokens ，還是為它提供詳盡的上下文，以“服務者”的姿態(tài)釋放 AI 的價值？

當 LLM 被塞進 Agent 循環(huán)，很多事情會變得有意思：你既要看它整體的效能提升，又要鉆到它每一個“斷點”里找風險和機會。

一次能完成超長程任務是“整體效能提升”，但每一個“斷點”處都可能累加一個錯誤，同時也是你去發(fā)揮“產(chǎn)品 sence”的機會

skills 是毋容置疑的下一代產(chǎn)品，就像過去的 PC 應用要有一個移動端 App 一樣。

不只是讓 UI 自適應，應該圍繞手機的特點提供點什么 —— 但不要像 iPhone 開屏廣告一樣作惡。

Agent 的底層雖然是非常簡單的“Loop + Tools”，但它是“帶腦子的循環(huán)”。

“帶腦子的循環(huán)”是一個非常有破壞性的產(chǎn)品形態(tài)：“帶腦子”改變了“規(guī)則”這件事，“循環(huán)”把“一生二、二生三、三生萬物”給卷進來了 —— “日拱一卒，萬事可成”。

AI 改變的是用戶完成任務的方式，它不是大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈那樣的單點技術，只要行業(yè)不涉及完全不影響職業(yè)生涯。

但如果你不是真的懂 AI，就無法判斷哪些任務可以被 AI 改寫、哪些體驗應該被重構、哪些產(chǎn)品會被 AI 原生產(chǎn)品替代 —— 完蛋源自于此。

我最近每周末在深圳-北京-上海三個城市循環(huán)開線下課，會用 2 天的時間完成產(chǎn)品經(jīng)理對 AI 理解的全面塑造

目前深圳、北京第一場已結營、上海第一場已滿員。

城市

時間

狀態(tài)

深圳-1期

6月27-28日

?已結營

北京-1期

7月4-5日

? 已結營

上海-1期

7月11-12日

已滿員

北京-2期

8月1-2日

招募中

深圳-2期

8月15-16日

招募中

上海-2期

8月22-23日

招募中

兩天課程會涵蓋從會用 AI、到設計 AI 產(chǎn)品的全部關鍵技能，全程不會干巴巴的講概念，而是從一系列實操任務入手，完成“干中學”。

詳細課程教學內(nèi)容和安排，可以掃碼查看課程詳情頁了解。

需要提醒的是：

課程原價 3999，早鳥價 2999

早鳥優(yōu)惠會在第一期招生結束后結束。

最后，這兩個 Skill 現(xiàn)在也還不太完美。

比如有時候它問的問題還是會有點偏泛；有時候如果你回答得太散，它也可能跟你一起糊弄事洋洋灑灑的胡編。

但整體用下來，已經(jīng)能明顯減少從“一個想法”到“一份可協(xié)作產(chǎn)品文檔”之間的摩擦。

尤其是當產(chǎn)品經(jīng)理不是在寫給自己看，而是要寫給設計、研發(fā)、業(yè)務方，甚至 Coding Agent 看時，結構化和邊界感會變得特別重要。

兩個 skills 的壓縮包我已經(jīng)放在 AI 學習行動圈知識星球了，掃碼領券、加入后分別搜索PM-Make和Make-PRD即可下載使用。