PRD太难写？AI生成的产品需求文档，到底能不能用？

写PRD的那点心酸，基本上被开发吐槽过的产品经理都懂。要么就是不知道怎么下手写好，要么就是写到一半觉得逻辑不通，再不然就是写完之后开发说看不懂。总之，一份PRD简直是产品经理和开发之间的爱恨情仇。
这几年AI工具确实改变了写PRD的方式，很多AI工具能写产品需求文档，不过能写和能用是两回事。从一开始的惊喜到试用后的失望，对AI生成PRD这件事，很多产品经理已经是疲惫的态度了。
AI生成的PRD文档到底可靠吗？能不能直接用到实际工作中？今天这篇文章想围绕这几个问题，把在常见的几个AI工具中实测出的效果整理出来，希望给同样有这些困惑的产品经理一些参考。

一、为什么AI写PRD看起来很容易？

如果单看PRD的文档格式与目录，大概的逻辑就出来了：背景与目标、角色、流程、功能点、状态、异常......PRD的结构其实就那样，可要真自己去动手把每一项都写好，还要把细节理顺，确实称得上是一件难事。
产品经理觉得PRD太难写的原因是，信息量庞大，整理需要时间。而且在不熟练的情况下，流程要拆到什么程度？操作顺序怎么写？哪些边界需要补？模块之间谁依赖谁？这些问题萦绕着，简直头疼。
而AI的优势恰好就体现出来了，尤其是AI语言大模型，它们天然就擅长写从无到有的内容。

• 你给一段场景描述，它就能迅速写出一个框架；
  
• 你给具体流程，它就能帮你排逻辑；
  
• 你让它列异常，它可能列的比你还细。
  AI解决的不是最核心的问题，恰恰是那些最费时间又不太需要深度判断的工作。所以AI写PRD看起来就会很容易了，写是能写，写出来的内容真的可用吗？
  

二、用AI Agent生成PRD的实战效果

市面上能写PRD的AI工具有很多，但真正能用到工作场景里的，其实也就是那些比较深度的AI语言大模型比如DeepSeek、GPT、Gemini等，还有专业领域的AI智能体工具比如墨刀AI Agent等。
这两种类型的AI工具，相比之下大模型的短板比较明显，上下文一多就容易断线，有时候生成的内容会出现没有提到的功能或者虚构的东西，更适合做基础框架不适合精细化打磨交付。
用AI Agent生成PRD，它的上下文联系能力更强，产品逻辑思维也比较明显，下面看一个我们实战的案例效果：
Step1：首先需求背景是优化一款笔记APP的AI分析功能，我们已经利用AI Agent生成了一款笔记APP的三个核心原型页面。

Step2：接着在定稿的页面基础上，生成一份值得参考的PRD文档。
输入提示词：

请你根据产品的原型界面，撰写一份“笔记App的AI数据分析功能优化”的产品需求文档。需包含：1. 项目背景与目标；2. 功能范围，详细描述AI数据分析的功能点；3. 用户故事与验收标准；4. 非功能性需求。

Step3：AI生成完整产品需求文档，内容涵盖项目背景、功能范围、用户故事、验收标准和非功能性需求。

可以看出这份PRD是明显顺着原型界面在写，还融入了深入的AI功能市场调研，它理解笔记APP从基础的笔记管理工具升级未智能化知识管理平台的需求目标，整个PRD文档中详细描述了AI分析功能的优化方案，给出的方向不算完整但和设计目标是对齐的，这就够了。另外，这种适合没有固定标准格式的PRD，如果你有公司规定的PRD标准格式，需要在前面告诉AI，让它写成你想要的样子。
三、AI生成的PRD最终到底能不能用？

经过多次测试，AI工具生成的PRD文档，不管是初稿框架还是详细的最终版内容，都可以用，但不能全用。在我接触的项目里，AI写PRD起到的作用大概可以分为这几类：

• AI生成PRD作为初稿，先把框架搭建起来再作详细补充修改
  
• 有时候也可以拿来查漏补缺，尤其是异常情况这种容易忽略的地方
  
• 能作为新手产品经理拓展思维的参照，不局限于固有思维
  

AI写PRD最大的好处应该就是能帮我们节省时间，不需要一个字一个字的码，可以去深度思考核心的决策。但是AI无法去代替我们做判断，尤其是需求的优先级、商业价值、资源约束，还有团队达成一致的决策过程。所以AI生成PRD最终到底能不能用，关键还是看它给出的东西，能不能成为你继续往下推的底稿。只有经过产品经理再次的加工和打磨，才能呈现出最终可交付的PRD。但在过程中，可以看到有了AI，整个写PRD的时间大大缩短了。
总结

AI写PRD的方式，从长期的实践来看，只要方法得当，它确实能够在快节奏的项目里提升效率，但是即使有了AI的帮助，一份可交付的PRD并没有因此而变得更简单，只是节省了更多时间，让AI把你不想做的那部分工作完成。
AI生成PRD到底能不能用，大家要根据自己的需求来判定：你如果想要一个直接生成交给开发的PRD，那么答案是不可用；你如果想要AI把框架搭好后续优化，那大概率是基本可用的。所以AI写的PRD到底能不能用？其实取决于你怎么用它、在什么场景下用，关键在于用工具的人。

声明：本文不做工具推荐，无利益相关，仅为经验分享，需根据自身需求尝试。

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