你发现没，现在做 AI 产品的产品经理，最怕的不是需求改来改去，而是熬了好几天写的 200 页 PRD，开发看完还是一脸懵圈，最后做出来的东西完全不是自己想要的样子。

就像有个跨境 AI 医疗咨询项目，要做个 “AI 医生”，既能跟患者聊病情，又能给医生出病历，还得查库存开药。

产品经理闭关一周憋出超详细 PRD，结果评审会直接翻车 —— 后端纠结 “智能推荐替代药” 到底怎么落地，医生质疑 AI 的同理心逻辑，前端吐槽流式输出看着眼晕。

这事儿真不是个例，AI 时代的产品开发早就不是过去那套玩法了。以前做 App，功能都是死规矩，点 A 跳 B 写清楚就行，PRD 很好使。

但 AI 是活的，反应没个准头，用死板的文字去定义它，就跟用说明书教人谈恋爱似的，根本讲不明白。

好在 2025 年的 AI 编程工具彻底爆发，让 “代码即需求” 成了现实，就算不懂技术的产品经理，也能亲手把想法变成能跑的 Demo。

一、PRD 失灵：AI 产品的通病

说句实在话，传统 PRD 在 AI 项目里失灵，核心就两点：AI 的脾气摸不准，业务流程串得没规律。

咱们先说说 AI 的 “坏脾气”。你在文档里写 “语气要温柔”，开发根本没法写代码 —— 总不能写个 “如果语气等于温柔就怎样” 吧？

AI 可能理解成老中医式的耐心叮嘱，也可能变成客服式的假客气，这种微妙的差别，文字根本描不清，只有试过才知道。

这就是行业里说的 “非确定性交互”，简单说就是 AI 的反应没个准头，全靠猜可不行。

再看业务流程，那叫一个 “乱窜”。

就拿那个医疗项目来说，患者随口提一句 “最近吃海鲜多”，AI 捕捉到 “海鲜 + 痛风” 的关联，医生屏幕立马弹出尿酸检测建议，供应链后台还悄悄锁定了相关药品库存。

这种跨端联动要是画流程图，几百个分支能让人看吐，谁还有耐心看下去？这就是 AI 的 “涌现性”，流程会自己串起来，根本没法用固定文档定义。

更关键的是，2025 年欧盟更新了 GDPR 医疗数据条款，要求 AI 问诊记录加密存储还不能超过 6 个月，这种合规硬要求，光靠文档描述很容易遗漏。

以前 “想法→写文档→开发→做 Demo→改文档” 的循环，不仅效率低，还容易在软逻辑和硬合规之间掉链子。

二、工具革命：零代码也能做 Demo

我跟你讲，现在做 AI 产品 Demo，早就不是程序员的专属了。2025 年的 AI 编程工具简直是产品经理的福音，不用懂代码，说人话就能生成可运行的原型，“代码即需求” 从概念变成了日常。

就说 Cursor 2.0 吧，现在用它写代码跟聊天似的。有用户反馈，“不用背代码，你怎么说，它就怎么干”。产品经理要搞定 AI 的核心逻辑，直接跟工具说 “帮我写个 Python 脚本，连上 GPT-4，医疗场景下不管患者问啥，第一句必须问过敏史，这是死规矩”。这一句话比在文档里标红加粗一万遍都管用，调试好的提示词直接发给开发，逻辑一目了然。

字节跳动的 Trae 2.0 更厉害，SOLO 模式能让 AI 全程主导开发，从需求到部署全包了。

要做三端联动的原型，只需说 “左边患者聊天框，右边医生面板，实时同步病历”，不到半小时就能生成带实时连接的网页，虽然界面丑点，但流程能跑通。

有产品经理吐槽以前画流程图要半天，现在用 Trae，“喝杯咖啡的功夫，Demo 就出来了”。

还有谷歌 11 月发布的 Gemini 3.0，百万级上下文窗口能处理整份代码仓库，生成的代码量比同类模型少 68%。

搭配 v0.dev 的草图转代码功能，UI 设计师看到 Demo 里 AI 流式输出的跳动感，当场就知道要加缓冲动画，不用再凭空想象。这些工具把 “写代码” 变成了 “说人话”，零技术基础也能轻松上手。

三、交付升级：硬软结合才靠谱

从另一个角度看，“代码即需求” 不是要淘汰 PRD，而是要重构 AI 时代的交付标准。现在成熟的产品经理，交给团队的都是 “Demo + 文档 + 评测集” 的大礼包，硬逻辑和软体验一个都不落下。

Demo 主要解决软逻辑问题，AI 的人设、语气、交互流程，大家直接试玩验证。医生觉得 AI 回复太啰嗦，现场修改提示词加上 “用简练医学术语，别寒暄”，刷新就能看到效果。

后端担心实时查库存耗资源，当场把逻辑改成 “开处方时再查”，分歧瞬间解决。这种 “现场改参数” 的模式，比 “回去改文档下周再评” 高效太多，这才是真敏捷。

但硬逻辑还得靠精简文档。比如数据字段映射、订单状态流转、API 接口定义这些，必须写得严丝合缝。

阿里健康的 AI 医疗项目就靠这一套，用 “黄金评测集” 列出 100 个测试场景，要求开发让 AI 考到 90 分以上，需求准确率直接提升 40%。

华为在推进 AI 落地时也强调，“要把 AI 跟业务流程、数据深度结合，硬规则必须明确”。

更重要的是要避开 Demo 陷阱。产品经理交付时得附带非功能性需求清单：Demo 里可以用简单方式存数据，但生产环境要符合 GDPR 新规，走加密通道。

Demo 单线程能跑，但生产环境得设计排队系统，应对 50 人同时请求；Demo 为了效果可以塞大量参考文档，生产环境必须优化成本，不然每次请求都花钱，生意根本做不下去。

结语

AI 产品开发的核心早就变了，不再是比谁的 PRD 写得厚，而是比谁的想法落地快。2025 年的 AI 编程工具，让产品经理从 “传声筒” 变成了 “创造者”，零代码也能做出可交互的 Demo。但记住，工具是助力不是万能的，软体验靠 Demo 验证，硬逻辑靠文档落地，合规和性能底线不能丢。与其熬夜卷 200 页的文档，不如花一天做个能玩的 Demo，让想法跑起来。毕竟在 AI 时代，看得见、摸得着的原型，比任何华丽的文字都管用，这才是产品经理的核心竞争力。