在AI編程日益火熱的當(dāng)下，人們對其在產(chǎn)品經(jīng)理工作中的應(yīng)用充滿好奇。本文將深入探討這一主題，分析AI編程的邊界與局限，并分享一系列實(shí)操案例，助力產(chǎn)品經(jīng)理更好地掌握和運(yùn)用AI編程，提升工作效率與質(zhì)量。

自 Claude 3.7 Sonnet發(fā)布以來，AI編程的熱度又被抬到了新的高度。越來越多的人開始用AI制作自己的網(wǎng)頁、產(chǎn)品原型、系統(tǒng)工具，產(chǎn)品和開發(fā)的邊界在這個過程中被逐漸模糊，那些掌握“真需求”的人，可以直接開始構(gòu)建產(chǎn)品了。我心里產(chǎn)生了一個困惑，這項(xiàng)能力可以如何應(yīng)用在產(chǎn)品平時的工作中？在新的AI編程時代下，產(chǎn)品經(jīng)理的工作流程會是怎么樣的？

于是帶著這個問題，小的做了一些研究和探索，以下便是個人的思考與最近小結(jié)到的“AI編程場景&案例”。

AI編程當(dāng)前的邊界

首先，我們要明確下當(dāng)前“AI編程”的邊界?！癆I編程”目前還并不能完全替代程序員，其還是存在一些能力上的限制，主要體現(xiàn)在：

1. 代碼生成質(zhì)量問題：受限于AI的能力水平，AI生成的代碼常存在語義偏差或功能缺陷，例如重復(fù)邏輯、冗余變量命名、未處理邊界條件等問題。這導(dǎo)致AI編程在復(fù)雜的邏輯的系統(tǒng)開發(fā)上十分吃力，經(jīng)常一個BUG來來回回修復(fù)。
2. 上下文長度限制：主流AI工具仍難以完整解析大型項(xiàng)目的代碼庫與需求文檔。例如，當(dāng)開發(fā)者要求AI基于已有10萬行代碼的系統(tǒng)新增功能時，模型可能因無法載入完整上下文而生成沖突代碼。我在利用AI畫原型的時候，就經(jīng)常出現(xiàn)由于前端代碼太長，AI無法處理的情況。
3. 代碼可維護(hù)性低：AI生成的代碼往往忽視可讀性與擴(kuò)展性，例如變量命名混亂（如temp1, data2）、缺乏注釋、耦合度過高等。這導(dǎo)致如果在已有項(xiàng)目上利用AI編程，可能會額外增加后續(xù)的人力迭代、維護(hù)成本。下圖很好地解釋了這類問題，目前AI編程無疑是“屎山制造器”。

4.?代碼安全問題：AI生成的代碼潛藏SQL注入、緩沖區(qū)溢出等風(fēng)險。此外，訓(xùn)練數(shù)據(jù)若包含漏洞代碼（如GitHub歷史倉庫中的脆弱代碼片段），模型可能“繼承”安全隱患。

產(chǎn)品工作中的AI編程

在明白AI編程的邊界之后，小的便去構(gòu)思，在“AI編程”的能力范圍內(nèi)，其可以做什么事情？

可做的事情需要符合“邏輯簡單”、“和上下游業(yè)務(wù)耦合程度低”的特點(diǎn)。

產(chǎn)品的工作流程可劃分為“競品調(diào)研”、“方案設(shè)計”、“項(xiàng)目管理”、“測試驗(yàn)收”、“上線運(yùn)營”、“分析復(fù)盤”等主要環(huán)節(jié)。

目前在小的在“競品調(diào)研”、“方案設(shè)計”、“分析復(fù)盤”挖掘到一些可應(yīng)用AI編程的空間。分別按不同環(huán)節(jié)進(jìn)行描述。

競品調(diào)研

以往的產(chǎn)品競品調(diào)研工作，會通過產(chǎn)品體驗(yàn)、資料查閱、行業(yè)數(shù)據(jù)研究等多種方式去了解競品產(chǎn)品。這個過程中對競品的評價一方面依賴產(chǎn)品經(jīng)理的經(jīng)驗(yàn)，另一方面依賴所能查詢到的“資料”、“行業(yè)數(shù)據(jù)”，但是并非所有的競品都能找到充足的“資料”、“行業(yè)數(shù)據(jù)”，這時候，部分團(tuán)隊(duì)會考通過定制爬蟲腳本進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，從而獲取其中的數(shù)據(jù)來進(jìn)行輔助分析。

因此，競品分析環(huán)節(jié)的AI編程可以有兩個用途，分別是“競品調(diào)研爬蟲”、“競品調(diào)研數(shù)據(jù)報告”。

1. 競品調(diào)研爬蟲

在以往制作爬蟲腳本，往往需要一個有一點(diǎn)python技術(shù)基礎(chǔ)的同學(xué)來定制開發(fā)，開發(fā)完成后還會需要定期對腳本進(jìn)行維護(hù)，以防爬取對象的更新迭代。

但是有了AI編程，我們完全可以讓AI幫我們無成本寫腳本，也可以讓AI幫我們進(jìn)行后續(xù)的維護(hù)。

BTW，爬蟲是一個“有一定法律風(fēng)險”的技術(shù)手段，請各位把控好采集的內(nèi)容符合“人肉可查閱范圍“&“人肉可查詢量”。

實(shí)操案例

下面用一個小紅書爬蟲來演示以下，以下是我的提示詞。

##需求
1.請為我寫一個爬蟲腳本，每次運(yùn)行的時候，獲取我所給的地址的前10個筆記的“地址”、“標(biāo)題”、“作者”、“點(diǎn)贊數(shù)”、“發(fā)表時間”
2.如果需要登錄，請在登錄界面停留，讓我完成登錄后告知你即可。
3.將采集內(nèi)容收錄到一個excel表格中，表格格式參考[表格格式]

##采集地址
@https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=%25E4%25BA%25A7%25E5%2593%2581%25E7%25BB%258F%25E7%2590%2586&source=unknown

##表格格式
| 標(biāo)題 | 地址 | 作者 | 點(diǎn)數(shù)
——————————————————————————
| 關(guān)于轉(zhuǎn)行產(chǎn)品經(jīng)理的坎坷經(jīng)歷 | @https://www.xiaohongshu.com/explore/6621dc5a000000000100750e?xsec_token=AByPzyxctrPPg_lktsevKPj4xa_qqFH-BkbAWO23h0u2E=&xsec_source=pc_search&source=unknown ?| 咪咪細(xì)坨 | 9777 |
##前端代碼位置示例
1.標(biāo)題：<span data-v-51ec0135=””?data-v-a264b01a=””>??我發(fā)現(xiàn)來面產(chǎn)品經(jīng)理的應(yīng)屆生都有個通病</span>
2.地址：<a data-v-a264b01a=””?class=”cover mask ld”?target=”_self”?href=”/explore/67ca8bbe000000002802a196?xsec_token=AB1G-9OTrWQ1C7JXeboCv_vXTibQiR4Pr1v9NN8HtSh4o=&xsec_source=pc_feed”?style=”height: 351px;”><img data-v-a264b01a=””?src=”https://sns-webpic-qc.xhscdn.com/202504010919/e75b6c0e5c75e85baa06a5647925ebbd/notes_pre_post/1040g3k831enfo22bm0705pu1se5inoia6em3ir8!nc_n_webp_mw_1″?fetchpriority=”auto”?loading=”lazy”?decoding=”async”?data-xhs-img=””?elementtiming=”card-exposed”?style=”width: 100%; height: 100%; object-fit: cover;”><!—-><!—-><!—-></a>
3.作者：<span data-v-a264b01a=””?class=”name”>必選象</span>
4.點(diǎn)贊數(shù)：<span data-v-dc3a3972=””?class=”count”?selected-disabled-search=””>270</span>

很快系統(tǒng)就把爬蟲代碼寫好了，我們只需要按AI的指引運(yùn)行腳本即可。

以下是成品展示，通過命令行，我們可以運(yùn)行這個爬蟲腳本，腳本就會打開我的瀏覽器，按需求訪問頁面，并獲取信息。

最后記錄到指定的excel文檔上。

這個過程中會涉及到一些環(huán)境部署和腳本運(yùn)行的問題，就算我們是小白，也可以通過向AI提問來獲取對應(yīng)的操作方式指引。

操作建議

當(dāng)然，我提前整理了部分會遇到一些問題，下面匯總下個人的建議，以便幫到各位。

1.?環(huán)境安裝：

python的運(yùn)行需要依賴各種各樣的庫，如果沒有安裝，則會在運(yùn)行腳本的時候報錯，我們需要先按照系統(tǒng)的報錯提示去安裝對應(yīng)的庫。

最常用的方法是可以通過命令行安卓。在window系統(tǒng)上，點(diǎn)擊“win+R”，輸入“CMD”打開命令行，然后輸入“pip install 包名”，比如“pip install requests”。

（如果實(shí)操的時候有不懂的，多問問AI吧。）

2.?腳本運(yùn)行方式：

python的運(yùn)行需要在“腳本所在的目錄”的“地址欄”上輸入“CMD”，打開命令行，然后輸入“AI給到我們的爬蟲運(yùn)行命令”——“python 腳本文件名”，比如“python xiaohongshu_scraper.py”。

3.?爬蟲任務(wù)流程設(shè)計：

在提示詞中可以對采集流程進(jìn)行說明，一般第三方網(wǎng)站會需要我們先登錄才能獲取信息。如果我們沒有說明這種情況要如何處理，AI生成的腳本可能會卡在這個環(huán)節(jié)。

比如我一開始沒有要求AI怎么去處理登錄問題，它就設(shè)計了一個等待的過程，等我60s掃碼登錄。這樣效率會非常低，而且也有可能由于別的事情中斷，用戶忘了掃碼，從而產(chǎn)生新的問題。

而在給到登錄流程相關(guān)的指令后，比如“如果需要登錄，請在登錄界面停留，讓我完成登錄后告知你即可”，腳本會在命令行上詢問我是否已經(jīng)完成登錄，當(dāng)我輸入“Y”之后，腳本才會繼續(xù)執(zhí)行。

4.?給到前端代碼示例：

如果讓AI自己寫爬蟲腳本，很容易出現(xiàn)一個問題——“AI會找不到我們所需要的元素在哪里？”這會導(dǎo)致AI的采集結(jié)果不符合預(yù)期。

這是因?yàn)槟繕?biāo)網(wǎng)站的前端代碼是非常多的，如果我們沒有給到“所需內(nèi)容在哪”的指引，AI必定會迷路。

因此，我們可以在提示詞中給到“所需內(nèi)容在哪”的示例。

那么如何獲取所需內(nèi)容呢？

我們可以先在瀏覽器上打開目標(biāo)網(wǎng)站，然后進(jìn)入到開發(fā)者模式，然后點(diǎn)擊如圖的模式。（谷歌瀏覽器快捷鍵“Crtl+Shift+C”）

在這個模式下，我們可以定位到指定信息的前端代碼。

然后把整行復(fù)制給到AI作為示例，比如：

2. 競品調(diào)研數(shù)據(jù)報告

當(dāng)我們完成了數(shù)據(jù)采集的工作，就需要對采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，然后讓其輔助我們得出“業(yè)務(wù)所需”的結(jié)論報告。

當(dāng)然這個過程也可以讓AI編程全程輔助我們，不僅僅是中間過程的“爬蟲數(shù)據(jù)采集”，而是“讓AI基于我們的分析目的，幫我們設(shè)計所需的數(shù)據(jù)采集內(nèi)容，然后進(jìn)行數(shù)據(jù)處理分析，并輸出所需的數(shù)據(jù)結(jié)論”。

可能有人會問，“目前AI編程能做到自動的數(shù)據(jù)分析工作嗎？”

很可惜，小弟原本是想要這么去實(shí)踐的，在實(shí)踐過程中發(fā)現(xiàn)AI存在以下問題：1.?數(shù)據(jù)分析思路與業(yè)務(wù)所需的思路存在差異。某些數(shù)據(jù)的處理上，由于對分析訴求的理解度不夠，AI的處理方式會和業(yè)務(wù)的訴求不一致。比如業(yè)務(wù)會期望某個指標(biāo)按“XX”維度拆解，進(jìn)行按時間走勢的分析。但AI可能會并不會進(jìn)行維度拆解。又比如在計算小紅書內(nèi)容熱度時，AI會把“點(diǎn)贊”、“收藏”、“評論”、加權(quán)計算，而權(quán)重是04、0.4、0.2，這個方式降低了“評論”的重要性，如果從互動層面來考量，“評論”的權(quán)重應(yīng)該更高。2.?AI數(shù)據(jù)處理過程會存在錯漏。比如我在要求進(jìn)行內(nèi)容主題分析的時候，AI會直接對標(biāo)題進(jìn)行“分詞”，這導(dǎo)致主題的判斷上會存在一些奇奇怪怪的主題分類，導(dǎo)致最終的圖表可讀性很差。

示圖為讓AI拆解小紅書中“產(chǎn)品經(jīng)理”相關(guān)內(nèi)容的主題3.?缺乏業(yè)務(wù)敏感性和直覺判斷：AI無法像人類分析師那樣”嗅出”數(shù)據(jù)背后的商業(yè)意義。它無法自動識別哪些數(shù)據(jù)點(diǎn)僅是噪音，哪些是真正的商業(yè)信號，也難以基于行業(yè)經(jīng)驗(yàn)預(yù)判趨勢。

當(dāng)然，上面這些問題的存在，和我們的提示詞的“精細(xì)化”程度有很大的關(guān)系，但是“研究過程”中的數(shù)據(jù)分析工作是具有“一定探索性質(zhì)”的，我們沒法把每個數(shù)據(jù)處理流程、順序都寫出來。

因此，在“競品調(diào)研”環(huán)節(jié)，AI編程更適合作為人類分析師的輔助工具，而非完全替代。目前小弟發(fā)現(xiàn)AI可以輔助我們做到以下內(nèi)容：

1.?分析思路啟發(fā)；

2.?數(shù)據(jù)處理（比如公式計算、分詞處理）；

3.?圖表生成；實(shí)操案例

下面同樣用一個基于小紅書的分析案例來說明。

這里假設(shè)“我要寫小紅書的產(chǎn)品經(jīng)理文章，需要找到一個有流量的題材”，這里可以先去問下AI，讓他幫我構(gòu)想，以下為我的提示詞。

##角色
你是一個數(shù)據(jù)分析高手，我現(xiàn)在給一個數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，你幫我構(gòu)思一下如果要達(dá)成分析的目標(biāo)，所需要的數(shù)據(jù)內(nèi)容有什么？
##目標(biāo)
我要寫小紅書的產(chǎn)品經(jīng)理文章，需要找到一個有流量的題材。
##輸出內(nèi)容
1.告訴我為了達(dá)到分析目標(biāo)，所需要什么樣的數(shù)據(jù)，包含什么樣的字段，字段需要是一個客觀事實(shí)字段，并非主觀判斷的字段。格式要求：數(shù)據(jù)名稱：字段1、字段2……

示例：
最近N天帖子：標(biāo)題、作者、點(diǎn)贊數(shù)、內(nèi)容

2.告訴我分析的思路，要怎么利用這些數(shù)據(jù)達(dá)成目的。

這里AI給出了3個所需的數(shù)據(jù)，并給出了對應(yīng)的4個分析內(nèi)容。

接著，我們基于3個所需的數(shù)據(jù)方向定制爬蟲腳本，AI寫爬蟲的方案已在上面提到，此處就不再贅述。

這里我偷個懶，讓AI幫我偽造下數(shù)據(jù)。

接著我需要讓AI幫我處理這些數(shù)據(jù)源，并輸出一份分析報告。當(dāng)然，由于前面提到的3個問題，這份報告更多是啟發(fā)性質(zhì)的。以下是我的提示詞。

##角色
你是一個數(shù)據(jù)分析高手，我現(xiàn)在給一個數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)，你參考我給到的分析思路，你基于已有的數(shù)據(jù)幫我進(jìn)行分析，然后生成一篇分析報告文章。

##目標(biāo)
我要寫小紅書的產(chǎn)品經(jīng)理文章，需要找到一個有流量的題材。

##分析思路
｛輸入上一步AI給到你的思路，或者你自己設(shè)想的思路｝

##輸出內(nèi)容
1.進(jìn)行熱門內(nèi)容分析，分析其中的熱門內(nèi)容趨勢。
2.進(jìn)行時間趨勢分析，分析各內(nèi)容方向的走勢。
3.進(jìn)行用戶需求挖掘，挖掘存在的用戶需求內(nèi)容。
4.競爭分析，挖掘各賬號的數(shù)據(jù)情況。
5.基于前面的分析，輸出2~3個有流量的題材方向，并說明理由。

##輸出要求
1.將輸出的結(jié)果以html的格式輸出，我需要在網(wǎng)頁上查閱。
2.將“分析結(jié)論”展示在最上方，然后分別展示輸出內(nèi)容中要求的每個方向。
3.需要使用數(shù)據(jù)圖標(biāo)對觀點(diǎn)進(jìn)行說明。4.成品html文件上需要展示自己的“分析思路”。

如此，AI便會輸出一份具有一定參考意義的報告。

我們可以基于AI的思路，重新梳理我們的分析方案。

比如對于這個方向——“我要寫小紅書的產(chǎn)品經(jīng)理文章，需要找到一個有流量的題材”，可以優(yōu)化的點(diǎn)有：

1.?利用LLM對主題進(jìn)行歸類，可以先預(yù)覽一遍已經(jīng)采集到的數(shù)據(jù)，或者讓AI幫我們先進(jìn)行分詞，然后我們梳理出一份“可用的”主題類型。

2.?重新定義符合認(rèn)證的“熱度分?jǐn)?shù)”權(quán)重。

3.?制定高“熱度分?jǐn)?shù)”內(nèi)容的時間走勢分析圖表，用以分析每個方向的可持續(xù)性。

……

基于我們梳理的分析方案，我們可以用AI編程完成其中的輔助工作，比如分詞、熱度計算、圖表制作。我們可以把這些明確的需求寫成詳細(xì)的提示詞，讓AI幫我們一次性搞定。

這里用一些典型的案例演示下，以下是我的提示詞。

##角色
你是一個表格處理助手，我請按我的要求，對我的表格進(jìn)行處理，使其符合我的要求。

##處理內(nèi)容
1.在“標(biāo)題”列右側(cè)加一列，此列為“分詞”，讀取“標(biāo)題”列的內(nèi)容，對齊進(jìn)行分詞。并把分詞結(jié)果按“{分詞1}、{分詞2}”的格式記錄。
2.在“評論數(shù)”列右側(cè)加一列，此列為“熱度分?jǐn)?shù)”，“熱度分?jǐn)?shù)” = “點(diǎn)贊數(shù)”*0.2 + “收藏數(shù)”*0.4 + “評論數(shù)”*0.4。
3.制作一個柱狀圖，柱狀圖名稱為“作者作品量分布，“作者名稱”為橫坐標(biāo)，帖子數(shù)（作者名稱出現(xiàn)數(shù)）為縱坐標(biāo)，左側(cè)為出現(xiàn)次數(shù)最高，由高到低進(jìn)行排序。

AI編輯好腳本后就會幫我們執(zhí)行，下圖就是AI執(zhí)行的結(jié)果。

操作建議

1.?對于熟練Excel的朋友來說，用AI編程處理表格其實(shí)不一定比得上自己操作表格更快，因此在“競品調(diào)研數(shù)據(jù)報告”模塊，更有效的是“分析思路啟發(fā)”。

2.?AI產(chǎn)出的分析報告僅具有參考的作用，要警惕“偷懶”而直接采用AI的分析結(jié)果，導(dǎo)致不可控的后果。如果你具有一定的爬蟲基礎(chǔ)，可以一行一行去檢查AI的實(shí)現(xiàn)方式是否合理，如果合理，也可直接使用結(jié)果。

方案設(shè)計

在方案設(shè)計環(huán)節(jié)，可應(yīng)用的AI編程場景有“原型創(chuàng)作（激發(fā)）”、“低耦合&低復(fù)雜功能開發(fā)”。

原型制作（激發(fā)）

以往設(shè)計一個功能方案，往往需要經(jīng)過較長時間的思考，思考的過程十分依賴產(chǎn)品經(jīng)理本身的經(jīng)驗(yàn)。如果在某個方向上產(chǎn)品設(shè)計經(jīng)驗(yàn)不足，往往會需要花費(fèi)比較多的時間去構(gòu)思其中的功能細(xì)節(jié)，甚至有可能會由于一開始的方向錯誤，導(dǎo)致后續(xù)需要一系列的返工修改工作。

基于這個情況，我們可以用AI編程進(jìn)行“原型創(chuàng)作”，或者說“原型靈感激發(fā)”。通過AI輔助我們，提高最終方案的質(zhì)量，并加速方案產(chǎn)出與勾兌，減少返工的風(fēng)險并減少時間成本。

實(shí)操案例

在進(jìn)行AI進(jìn)行原型制作（激發(fā)）之前，我們要明確我們的產(chǎn)品架構(gòu)、功能內(nèi)容、系統(tǒng)流程、功能邏輯等內(nèi)容。

我們可以先梳理一份產(chǎn)品需求文檔，然后給到AI開發(fā)。但是也可以直接把大致產(chǎn)品思路給到AI，讓他們幫我們想好這些內(nèi)容。

我就是通過把我的產(chǎn)品思路寫給了AI，讓他幫我先寫一份產(chǎn)品描述。

然后把產(chǎn)品描述再次給到AI，讓他幫我生成了初版的產(chǎn)品界面。如果我們有自己已經(jīng)畫好的線框圖，也可以發(fā)給AI，這樣會使得AI產(chǎn)出的結(jié)果更貼合我們的設(shè)想。

這里分享下我這里使用的提示詞。（這里參考了Justin3go大佬的提示詞，網(wǎng)上也可以找到各種風(fēng)格的提示詞，各位可以按需參考與使用，找到適合自己的風(fēng)格。）

## 你是誰
你是一位資深全棧工程師，設(shè)計工程師，擁有豐富的全棧開發(fā)經(jīng)驗(yàn)及極高的審美造詣，擅長現(xiàn)代化設(shè)計風(fēng)格，擅長移動端設(shè)計及開發(fā)。
## 你要做什么
1.?用戶將提出一個【PC程序需求】
2.?設(shè)計這個【PC程序需求】，模擬產(chǎn)品經(jīng)理提出需求和信息架構(gòu)，請自己構(gòu)思好功能需求和界面> 下面這兩個步驟，每一個小功能（根據(jù)功能劃分，可能有多個頁面）就輸出一個html，輸出完成后提示用戶是否繼續(xù)，如果用戶輸入繼續(xù)，則繼續(xù)根據(jù)按照下面步驟輸出下一個功能的 UI/UX 參考圖
3.?然后使用 html + tailwindcss 設(shè)計 UI/UX 參考圖
4.?調(diào)用【Artifacts】插件可視化預(yù)覽該 UI/UX 圖（可視化你編寫的 html 代碼）
## 要求
–?要高級有質(zhì)感（運(yùn)用玻璃擬態(tài)等視覺效果），遵守設(shè)計規(guī)范，注重UI細(xì)節(jié)
–?請引入 tailwindcss CDN 來完成，而不是編寫 style 樣式，圖片使用 unslash，界面中不要有滾動條出現(xiàn)
–?圖標(biāo)使用 Lucide Static CDN 方式引入，如`https://unpkg.com/lucide-static@latest/icons/XXX.svg`，而不是手動輸出 icon svg 路徑
–?將一個功能的所有頁面寫入到一個 html 中（為每個頁面創(chuàng)建簡單的 mockup 邊框預(yù)覽，橫向排列），每個頁面在各自的 mockup 邊框內(nèi)相互獨(dú)立，互不影響-?思考過程僅思考功能需求、設(shè)計整體風(fēng)格等，不要在思考時就寫代碼，僅在最終結(jié)果中輸出代碼
## 需求內(nèi)容

以下是AI給我產(chǎn)出的結(jié)果：

基于AI產(chǎn)出的結(jié)果，我們可以不斷提出修改的要求，直到AI產(chǎn)出的結(jié)果符合我們的需求。如果AI產(chǎn)出的結(jié)果還是不合要求，我們則可保留AI給到的原型中的優(yōu)秀設(shè)計，自行進(jìn)行重新設(shè)計（視為AI對我們進(jìn)行了靈感激發(fā)）。或者是使用Figma的Html to Design插件導(dǎo)入Html文件，然后進(jìn)行二次編輯。

操作建議

1.?我們最好先劃分好產(chǎn)品所涉及到的功能模塊梳理，然后分模塊讓AI分別進(jìn)行設(shè)計。如果一次性進(jìn)行多頁面生成，很容易超過AI的上下文上限。

2.?每個功能的描述盡可能詳細(xì)，需要包含界面描述和功能說明。這是一個“寫得越仔細(xì)，AI修改返工越少”的過程。

3.?不要過度奢望AI生成的成品符合我們的需求，如果反反復(fù)復(fù)修改過多，建議當(dāng)機(jī)立斷，中止修改，直接改成人工修改。因?yàn)锳I編程水平有限，很容易出現(xiàn)“反復(fù)修同一個問題”的窘境。

低耦合&低復(fù)雜功能開發(fā)

基于目前AI編程的強(qiáng)大能力，我們其實(shí)已經(jīng)可以進(jìn)行部分功能的開發(fā)了。這部分功能需要滿足以下條件：

1.?低耦合：需要和已有的系統(tǒng)獨(dú)立，AI無法閱讀現(xiàn)成的大批量代碼，然后做出功能。（作為產(chǎn)品，也難有權(quán)限去獲取已有系統(tǒng)的代碼。）所以我們做的功能，是需要與已有的功能解耦的。

2.?低復(fù)雜：由于當(dāng)前AI編程水平的局限，我們無法讓其開發(fā)過于復(fù)雜的功能，否則會陷入“反復(fù)修BUG”的窘境。

借由AI編程的能力，我們可以低成本地實(shí)現(xiàn)一些原本“性價比不高”的需求，多個“性價比不高”的需求也能疊加出可觀的“降本增效”效果?；蛘?，我們可以利用這些低成本的功能作為MVP版本，低成本地驗(yàn)證我們的想法，從而找到合適的產(chǎn)品方向。

那么我們可以做的功能有什么呢？以下給到2類需求的實(shí)操案例~

實(shí)操案例-數(shù)據(jù)可視化報表

業(yè)務(wù)上經(jīng)常會有一些變化頻繁的指標(biāo)，比如探索期的業(yè)務(wù)，對于這些業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)分析需求，技術(shù)往往決定“性價比”很低，不愿意配套相關(guān)的報表。因此，對于這些需求，我們可以用AI來低成本地制作一些臨時的業(yè)務(wù)報表，用來量化業(yè)務(wù)上的效果，輔助業(yè)務(wù)進(jìn)行復(fù)盤和分析。

這里，我們先要打通數(shù)據(jù)源，并定期獲取數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)的來源有以下幾種：

1.?爬蟲：比如取內(nèi)部系統(tǒng)的日志、外部數(shù)據(jù)源等渠道。

2.?API：打通數(shù)據(jù)源的API，前提是內(nèi)部已有所需數(shù)據(jù)的API，且技術(shù)會開放相關(guān)數(shù)據(jù)的權(quán)限。

3.?手動錄入：人工定期往一個在線文檔或者excel表格進(jìn)行錄入，系統(tǒng)再進(jìn)行讀取。but，用這種方式來處理的話，還不如直接用飛書多維表格了。

值得一提的是，由于小的并不具備數(shù)據(jù)庫的基礎(chǔ)，目前頂多只能做到定期更新的數(shù)據(jù)看板。考慮到減少人工干預(yù)的因素，“數(shù)據(jù)可視化報表”需求最優(yōu)的數(shù)據(jù)源是 API > 爬蟲（爬蟲還要處理登錄問題） > 手動錄入（不如用飛書多維表格）。

可能有人會問，“我能直接用API和爬蟲對接飛書多維表格嗎？”

可以，但是要錢。

然后我們需要對數(shù)據(jù)源進(jìn)行預(yù)處理，使其處理成可用于數(shù)據(jù)看板展示的格式。最后，讀取數(shù)據(jù)并顯示在看板上。整理流程如下：

下面開始用一個案例具體說一下。假設(shè)公司要制作一個看板，其中顯示客服人員每天的工作量數(shù)據(jù)。這里模擬使用API獲取數(shù)據(jù)，以下為提示詞：

以下是AI給我的成品，我可以使用一個本地地址進(jìn)行訪問。

操作建議

1.?制作相關(guān)的需求需要具有一定的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，要能夠把復(fù)雜的原始數(shù)據(jù)處理流程盡可能詳細(xì)地描述出來。

2.?如果該報表要給內(nèi)部其他成員使用，需要學(xué)會將該報表進(jìn)行部署，涉及到一定的技術(shù)能力，如果自己折騰會較為繁瑣，學(xué)習(xí)成本較大，性價比不高。建議找到技術(shù)輔助處理，更低成本，成效更快。

3.?數(shù)據(jù)需要保證實(shí)時獲取，為了實(shí)現(xiàn)這個目的，我們需要考慮“保持腳本”運(yùn)行，或者設(shè)置腳本自動運(yùn)行任務(wù)，也可以找到技術(shù)去幫忙部署到內(nèi)部服務(wù)上。

實(shí)操案例-簡單的自動化工作流

業(yè)務(wù)中經(jīng)常存在一些標(biāo)準(zhǔn)化但繁多的流程，比如客戶跟蹤、數(shù)據(jù)處理分析。這些流程雖然也可以系統(tǒng)化實(shí)現(xiàn)，但是由于“價值低”、“變化快”、“場景多”等特點(diǎn)，基本上很難讓技術(shù)團(tuán)隊(duì)去滿足。但是，我們可以利用AI快速構(gòu)建輕量級的工作流自動化工具，讓業(yè)務(wù)部門自行定義簡單流程，快速滿足業(yè)務(wù)場景的自動化訴求。

在進(jìn)行這個需求開發(fā)前，我們需要先梳理“自動化工作流”的流程。一般流程包含以下內(nèi)容：

由3個模塊構(gòu)成最簡單的“自動化工作流”——“觸發(fā)事件”、“執(zhí)行動作”、“完成判斷”。

我們要確認(rèn)“所要制作的自動化工作流”的“觸發(fā)事件”、“執(zhí)行動作”、“完成判斷”是否能被AI編程實(shí)現(xiàn)：

1.?“觸發(fā)事件”可使用定時或者API觸發(fā)的方式。

2.?“執(zhí)行動作”可以使用API執(zhí)行，或者AI編程能完成操作動作，比如excel文檔處理、打開瀏覽器。

3.?“完成判斷”可以使用API，或者獲取“工作流”執(zhí)行過程中的數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。

（值得一提的是，如果“觸發(fā)事件”、“執(zhí)行動作”都有API，那么這個自動化工作流是可以在飛書多維表格上解決的）

下面用一個案例具體說明下。假設(shè)我是一個銷售，我每天要看下昨天沒有溝通成功的客戶有哪些，然后把沒聯(lián)系的放到一個Excel表格上，然后通過飛書通知到我。以下為提示詞：

以下是AI執(zhí)行的結(jié)果。把獲取到的信息放到表格上，并在飛書上對我進(jìn)行通知。

操作建議

1.?自動化工作流需要保證腳本持續(xù)運(yùn)行，或者設(shè)置腳本自動運(yùn)行任務(wù)，也可以找到技術(shù)去幫忙部署到內(nèi)部服務(wù)上。

分析復(fù)盤

最后是分析“分析復(fù)盤”環(huán)節(jié)的AI應(yīng)用，在這個階段，AI編程主要也是起到如“競品調(diào)研數(shù)據(jù)報告”中的“數(shù)據(jù)挖掘分析”的作用。

數(shù)據(jù)挖掘分析

這類似于“競品調(diào)研數(shù)據(jù)報告”的“分析思路啟發(fā)”，我們可以讓AI先幫忙生成一份分析報告，由此啟發(fā)我們的數(shù)據(jù)挖掘思路。

這里的實(shí)踐方式和“競品調(diào)研數(shù)據(jù)報告”中的一致，不再贅述。

如果數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果驗(yàn)證有效，則可以參考“數(shù)據(jù)可視化報表”開發(fā)的過程，通過AI編程落地成一個報表，用來更高效地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的結(jié)果。