在人工智能技術飛速發(fā)展的今天，產(chǎn)品經(jīng)理的角色正在發(fā)生深刻的變化。傳統(tǒng)的開發(fā)流程往往需要跨部門協(xié)作，耗時且復雜，但AI工具的出現(xiàn)為產(chǎn)品經(jīng)理帶來了新的機遇。本文通過一個實際案例，展示了如何利用AI工具在短短三天內(nèi)復刻了一款健康管理APP——DeathClock。

2024年7月，一款名為死亡時鐘（Death Clock）的健康管理APP在國外上線，三個月的時間就做到了10萬+的用戶量。面對這么好玩但是國內(nèi)卻無法使用的應用，作為產(chǎn)品經(jīng)理，第一反應就是，咱也做一個玩玩！

作為一個有著”略微生銹”的技術背景的產(chǎn)品經(jīng)理（將近15年沒有自己寫過代碼了），我決定用最近火爆的AI開發(fā)工具嘗試一下，看看能否獨立完成這個項目。

本文將分享我這段”AI+1人團隊”的開發(fā)冒險，希望能為其他產(chǎn)品經(jīng)理提供一些啟發(fā)。

需求梳理：明確產(chǎn)品核心功能

首先，需要明確產(chǎn)品的基本形式：通過問卷收集用戶信息，基于模型計算預期壽命，并以有趣的方式展示結(jié)果?？此坪唵?，但要做得科學、有趣并且能引發(fā)用戶思考，還需要更深入的研究。

用戶入口體驗

首頁設計：需要簡潔明了但又足夠吸引人，傳達產(chǎn)品核心價值

用戶引導：如何讓用戶理解產(chǎn)品用途并引導完成問卷

隱私聲明：明確告知用戶數(shù)據(jù)使用方式，建立信任

數(shù)據(jù)收集策略

問題設計：如何設計既科學又不過于復雜的問題集

問題順序：遵循從基礎到深入的邏輯，避免用戶流失

進度展示：給用戶明確的完成預期，減少中途放棄

算法與模型設計

數(shù)據(jù)權重分配：不同因素對壽命的影響權重如何科學分配

交叉因素處理：如何處理多因素交互影響（如吸煙+遺傳風險的疊加效應）

數(shù)據(jù)驗證：識別異常輸入并給予提示

結(jié)果呈現(xiàn)方式

數(shù)據(jù)可視化：如何讓抽象的壽命預測更加直觀

情感設計：如何在可能敏感的話題上保持積極但不輕浮的態(tài)度

行動建議：基于用戶輸入提供個性化健康建議

學術調(diào)研：尋找壽命預測的科學依據(jù)

為了確保產(chǎn)品的科學性，我使用了Perplexity和秘塔搜索兩款AI工具進行學術文獻檢索（個人感覺Perplexity更為好用，但沒有會員賬號，所以兩者混用）。我搜索了影響人類壽命的主要因素相關研究，并對每個因素深入查詢。

所有資料都被存儲到ima.copilot中作為知識庫，幫助我解讀內(nèi)容并梳理出影響壽命的核心要素，以及變量之間的相關關系：

1. 個人/遺傳因素：性別、年齡、健康狀況、家庭背景、婚姻狀況

2. 健康行為因素：吸煙、酗酒、高脂飲食、運動與健康飲食、醫(yī)療依從性

3. 經(jīng)濟因素：收入與教育、經(jīng)濟不平等、經(jīng)濟增長與環(huán)境

4. 心理因素：樂觀與控制感、社會支持與抑郁、自我效能感

5. 生活方式相關風險因素：慢性病管理、肥胖與運動

6. 環(huán)境與公共衛(wèi)生：空氣污染、醫(yī)療資源可及性

7. 社會文化因素：城鄉(xiāng)差異、文化價值觀

直接上代碼：跳過原型階段

有了科學依據(jù)，我請Claude基于這些影響要素幫我設計問卷并形成產(chǎn)品文檔。令我意外的是，Claude不僅完成了基礎設計，還主動發(fā)現(xiàn)了不同影響因素之間的交叉作用機制（比如某些生活習慣對遺傳風險的緩解作用），并將其納入評分體系中。

考慮到產(chǎn)品交互相對簡單，我決定跳過原型設計階段，直接讓Claude選擇技術棧并編寫MVP代碼。

Claude選擇了React + TypeScript + Tailwind CSS的技術棧，并直接生成了可運行的代碼。最令人驚喜的是，Claude內(nèi)置的在線運行環(huán)境讓我能立即預覽效果，基本符合預期后，我將tsx文件下載到本地，準備部署。

從零開始的前端環(huán)境搭建

作為一個沒有Web前端項目開發(fā)經(jīng)驗（之前我主要做嵌入式系統(tǒng)開發(fā)）的產(chǎn)品經(jīng)理，環(huán)境搭建本可能成為噩夢，但在Claude的指導下，我順利完成了：

• 安裝Node.js和npm
• 創(chuàng)建React項目
• 安裝依賴包
• 配置Tailwind CSS
• 導入Claude生成的代碼

每一步Claude都提供了詳細說明和可能遇到的問題解決方案，讓我這個”技術銹鐵”也重新回憶起很多當年學習過的知識。安裝和調(diào)試過程中，不出意外，出現(xiàn)了很多Warning和Error，本著AI牛馬就應該壓榨到底的心態(tài)，我索性一行提示不看、一行代碼不寫，出現(xiàn)任何問題就直接復制給AI處理，全部交互都用自然語言對話。

項目調(diào)試與美化：多工具聯(lián)動

環(huán)境搭建完成后，我使用Trae進行項目調(diào)試和功能微調(diào)。由于海外版Trae內(nèi)嵌的免費Claude模型經(jīng)常需要排隊，我訂閱了Claude會員，與Trae聯(lián)合使用，效率大增。

項目中的所有圖片素材，都是先用Deepseek生成提示詞，再由即夢完成繪圖，保證了視覺效果的一致性和專業(yè)感。

最后，在Claude的指導下，我完成了項目的調(diào)試和發(fā)布，并在個人阿里云上進行部署。還在Claude的幫助下將項目封裝成了一個安卓應用。

反思：AI如何改變了獨立開發(fā)流程

整個項目僅用了三天時間完成，雖然還只是個MVP，但對于一個有十多年沒親自寫代碼，且從未做過Web應用開發(fā)的產(chǎn)品經(jīng)理來說，這個速度令人驚訝。

這個項目讓我深刻體會到：有一點點技術基礎的產(chǎn)品經(jīng)理，利用AI工具將構(gòu)想變?yōu)楝F(xiàn)實已經(jīng)變得非常便捷，甚至不再需要軟件團隊的支持。

各AI工具在項目中的角色分工：

• Claude：邏輯分析、代碼編寫和調(diào)試（表現(xiàn)遠超其他AI大模型）
• ima.copilot：知識庫構(gòu)建
• Perplexity和metaso：文獻檢索和解讀
• 即夢：圖形設計和UI素材

結(jié)語：AI時代的產(chǎn)品經(jīng)理新機遇

這個項目證明，AI不僅能輔助產(chǎn)品經(jīng)理進行需求分析和設計，還能幫助技術基礎薄弱的產(chǎn)品經(jīng)理跨越開發(fā)鴻溝，實現(xiàn)從創(chuàng)意到產(chǎn)品的全流程。

對于產(chǎn)品經(jīng)理而言，這意味著我們可以：

1. 更快速地驗證產(chǎn)品創(chuàng)意
2. 減少對開發(fā)資源的依賴
3. 深入理解產(chǎn)品實現(xiàn)的技術細節(jié)
4. 縮短從創(chuàng)意到上線的周期

當然，這并不意味著開發(fā)團隊將被取代，而是產(chǎn)品經(jīng)理擁有了更多可能性，可以在資源有限的情況下，依然將自己的創(chuàng)意變?yōu)楝F(xiàn)實。這或許是AI給產(chǎn)品經(jīng)理帶來的最大禮物——讓我們的想法不再止步于文檔和原型，而是能真正”飛”起來。