开云kaiyun(中国) AI 期间的产物司理: 不是被取代, 是责任流被重写了

当ClaudeCode能在两小时内产出可交互原型时，传统PRD的泰斗性正在坍塌。本文通过Anthropic团队的实战案例，揭示AI如何重构产物考证经过——从20页文档的谎话无补，到用原型奏凯对话用户。更值得珍贵的是，PM正从需求传递者升级为原型构建者，这种扮装进化将透彻改写产物开拓划定。

我最近看到一句话，愣了好俄顷。”一个运营共事用ClaudeCode饱读捣了两个多小时，跑出来一个能点击的原型。拿着原型问了五个倡导用户后，发现团队花了三周争论的『标签自界说vs系统预设』用户根蒂不在乎——用户信得过想要的是『反馈提交后能看到处理程度』。这个需求在二十页PRD里唯有半句话。”

二十页的PRD，不如两小时的原型。这话不是我说的，是AnthropicClaudeCode的产物负责东谈主CatWu在一次共享里提到确实切案例。她场地的团队，正在用我方作念的产物从头界说产物司理的责任口头。

问题来了：当AI器具以肉眼可见的速率进化，我们PM的责任流，到底应该怎样变？

你的器具箱，该升级了

我们先聊一个基础问题：你当今怎样用AI？

我猜大部分PM的情状是——偶尔绽放ChatGPT或Claude官网，让它帮衬写个周报、改个案牍、或者搜点竞品信息。用完就关，下次再用。

这没错，但有点花费。

CatWu我方的闲居是这样分的：三个器具，三个扮装。

Claude.ai（或者ChatGPT、Codex的对话界面）——当念念考搭子用。商榷计谋倡导、理清念念路、写文档草稿。这块是纯聊天，不波及履行。

ClaudeCode（或者Cursor、Codex的裁剪器模式）——当履行器具用。写原型、跑数据分析、搭剧本。只若是能输出代码的事，都扔给它。

闲居效果器具——清邮箱、作念PPT、搜历史决策、订差旅。这些琐事，也让AI帮手贬责。

说白了，不是把AI当成一个搜索引擎来用，而是让AI浸透到你责任的不同次第，饰演不同扮装。

这少量，另一家公司的产物负责东谈主JessYan亦然这样干的。她给我方搭了一套ManagedAgents：一个有益跑用户数据分析、一个有益监控开拓者社区脸色、一个有益搭Demo。昔日这些事需要跨部门合作、填各式表格、催各式排期。当今？几个Agent在后台7×24小时跑着。

PM责任流的四大编削

光换器具不够，责任口头自己也得变。

CatWu回首了四个编削，我以为每一个都值得我们PM想一想。

编削一：从长阶梯图到短冲刺

以前作念产物盘算，恨不得排满接下来两个季度的roadmap，每个功能写十几页PRD，然后等排期、等开拓、等测试。

当今？饱读动作念“SideQuest”——支线任务。上昼有个想法，下昼就用ClaudeCode把原型跑出来。能跑通的，再决定要不要干预资源。跑欠亨的，就当是一次快速的实验。

编削二：从”文档先行”到”Demo先行”

我太说合这个编削了。以前写PRD，花大都时候辩论每一个字段、每一个交互细节，或许漏了什么。戒指评审的时候，众人对着文档争论半天，谁也说不清”这东西作念出来到底长什么样”。

当今经过反过来了：先让ClaudeCode把原型搭出来，再拿原型去和团队商榷。文档负责纪录”被考证过的事实”，而不是”还没发生的假定”。

编削三：每次模子更新，从头谛视旧功能

这个编削很有真谛。昔日我们总以为功能作念收场就收场，酌定修修bug、加加小优化。

但当今的AI模子，16个月武艺提高了大致41倍（这不是夸张，是METR的实测数据）。你今天以为”这个AI作念不了”的事，半年后可能就轻凡俗松了。是以CatWu团队的作念法是：每次新模子发布，回头看一遍旧功能——有莫得之前因为模子武艺不够而作念得不够好的？当今该升级了。

编削四：作念浅显有用的决议

这个我以为是最高档的念念考。许多团队为了绕开AI的局限，开云中国2026世界杯app下载假想很是复杂的经过和责任区。

但CatWu的提议是：”Dothesimplethingthatworks。”作念阿谁浅显但有用的决议。因为模子武艺在以肉眼可见的速率变强，你今天打的补丁，翌日可能就不需要了。

自后她说了句话让我印象很深：”你要围绕的不停条目，可能在模样进行到一半时就消亡了。你眼下的地面在飞腾。”

PM的6个高价值AI责任流

聊收场理念，说点内容的。到底哪些责任流，是AI最能帮PM提效的？

连结业内施行，我以为最值得干预的6个场景是这样的：

1.PRD→原型活水线

传统作念法：PRD→评审→排期→开拓→至少两周才有第一个版块。

当今：Markdown写PRD→扔给ClaudeCode/Codex→20分钟出可运行原型。

拿给用户一测，倡导对了链接，分歧了改。迭代资本从”两周”降到”一顿午饭的时候”。

假定你要作念一个”用户反馈中心”的功能。

用AICode器具中，你只需要在模样目次下跑：

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/plan“为我们的SaaS产物搭建一个用户反馈中心，包含：

–用户不错提交笔墨反馈+截图

–反馈列表页按情状筛选（待处理/处理中/已完成）

–后台恢复功能

先出一版可交互的HTML原型”

“`

2.代码库探索

非时刻缔造的PM，最怕的即是”这个功能时刻上能不成作念”这个问题。以前得追着工程师问，问多了我方都不好真谛。

当今？用ClaudeCode的PlanMode，奏凯在代码库里发问。只问不修改，莫得任何风险。比如”帮我看一下这个页面的数据是从那处来的”、”我们的支付经过是怎样校验的”。

你算作PM，需要了解”用户邀请功能”的时刻已毕，好评估要不要改逻辑。

用ClaudeCode的话，在末端输入：

“`

/plan“帮我梳理用户邀请功能的完好经过：

1.邀请功能的进口在哪个页面

2.邀请说合是怎样生成的

3.被邀请东谈主点击后走了什么经过

4.联系的数据库表和字段有哪些

不需要修改任何代码，只作念分析”

“`

ClaudeCode会读取联系代码文献，用经过图和笔墨证明完好的数据流向。你不需要绽放一排代码，就能跟工程师说”我提议改一下邀请说合的落后逻辑”。

3.数据分析

产物司理每天都在和数据打交谈。漏斗分析、留存弧线、功能使用率……以前得找数据分析师帮衬，或者我方硬着头皮写SQL。

当今奏凯把CSV扔给Claude/Codex，用当然言语让它帮你分析。比如”帮我望望这个月的用户流失主要发生在哪一步”、”按地分离组算一下付费回荡率的各异”。

你这个月发现用户留存率掉了。你手头有一份CSV，开云体育包含用户注册日历、最近登录日历、付费情状、地区。

用Claude.ai的话，奏凯把CSV拖进去，然后输入：

“`

分析这份用户数据，回答我：

1.这个月的留存率跟前几个月比掉了若干

2.流失用户主要聚积哪一类（按注册时长/地区/付费与否分组）

3.有莫得哪个阶段的用户流失最严重

4.用表格输出，按流失率从高到低摆设

“`

Claude会写Python代码分析数据，并奏凯生成表格和图表。你毋庸装任何数据分析器具。

4.文档自动化

写周报、写发布证明、写Jiraticket——这些事情占PM大都时候，然而创造性最低。

把原始素材扔给AI，让它帮你生成初稿，你只需要审核和颐养。

周四下昼，你要写周报了。你手头有：这周写的PRD说合、几次评审的论断、几个数据方针的变化。

用Claude.ai的话，把这些素材整理一下贴进去：

“`

帮我生成这周的产物周报，包含：

–本周完成事项（要点凸升引户反馈中心PRD已完成评审）

–要津数据（注册回荡率从3.2%提高到3.8%）

–下周谋略（反馈中心进入开拓、运行调研搜索优化）

–打扰项（恭候假想资源，缺一个前端撑捏）

口吻负责少量，符合发给全团队。

“`

Claude奏凯输出完好的周报，你改改措辞就能发。

5.用户推测详尽

作念了10场用户访谈，积聚了50页纪录。以前得花一两天手动提真金不怕火要津主题。当今把纪录喂给AI，让它帮你提真金不怕火中枢主题、痛点和契机点。

你刚作念完8场用户访谈，纪录了用户对新版Dashboard的反馈。一堆龙套条记，不知谈怎样提真金不怕火。

用Claude.ai的话，把统共访-谈条记粘贴进去（或者上传灌音转写的笔墨）：

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以下是8场用户访谈的条记，帮我分析：

1.用户提到最多的Top5痛点是什么，各出现了几次

2.用户对刻下Dashboard最本心的3个点

3.有莫得矛盾的反馈（一部分东谈主说好、一部分东谈主说不好）

4.最急需纠正的3个契机点，并证明原理

用表格输出，按说起频率排序。

“`

Claude会逐条阅读、计数、提真金不怕火，奏凯输出结构化的分析论说。正本一两天的责任，当今一小时贬责。

6.MCP集成

这个对时刻门槛稍许高少量点，但价值也最大。

通过MCP（ModelContextProtocol），让AI器具奏凯勾通你的责任系统。Linear、Jira、Notion、Slack、PostHog……AI不错读、不错写、不错查。

举个例子：你不错让ClaudeCode“帮我把PostHog上这个功能的7日留存率拉出来，然后在Linear创建一个优化需求”，它我方就把事办了。

你发现最近用户反馈说”导出报表太慢”，你想排查一下这个问题在数据层面是否建设，然后奏凯创建优化任务。

用ClaudeCode（已树立PostHogMCP+LinearMCP）：

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/plan“帮我作念两件事：

1.去PostHog查一下「报表导出」功能最近7天和30天的平均耗时，跟之前两个月对比有莫得显着飞腾

2.如果如实变慢了，在Linear创建一个Bug任务，标题是「报表导出反当令候额外」，标签设为performance，优先级P1，指派给后端团队”

“`

ClaudeCode先调PostHogAPI拉数据作念对比，阐述趋势后奏凯在Linear创建了Ticket。全程不到2分钟，你毋庸离开末端。

这6个责任流，不是说都要坐窝上手。选一个最有痛点的先试，跑通了再膨大。

有真谛的是，你会发现这6个责任流掩盖了PM责任的大多数次第——从需求挖掘到原型考证，从数据分析到文档输出，从用户推测到系统集成。除了那些需要濒临面调换的事，AI简直都能帮你搭把手。

“80%原型”：PM的新托付物

终末聊一个我在调研时看到的案例，以为尽头有启发。

Luciq（一家移动可不雅测性公司）的产物司理，奏凯用ClaudeCode搭建了完好的产物原型。*不是Figma线框图，是能点、能交互、能跑通业务经过的那种。

有多夸张呢？一天迭代50次。

PM在一个功能上从v1改到v15，皆备我方贬责。作念到80%完成度——中枢经过跑通了、交互逻辑对了、假想决策80%详情了——然后交给工程师收尾。工程师只需要处理认证、安全加固、featureflags这些分娩环境的事情。

内容托付的产物叫LuciqLens，一个当然言语面貌盘界面。这位PM用了3周，寥寂构建了完好界面——FastAPIproxy、3个UI面、fuzzymatching、测试套件，全是一个东谈主贬责的。

你想想，以前这个经过要多久？产物司理写PRD，交互假想师出原型，UI假想师出视觉稿，前端工程师写代码……光调换资本就不啻三周。而当今，一个PM+一个AI器具，三周从想法到可运行产物。

这意味着什么？PM的扮装在变。不再仅仅一个”提需求的东谈主”，而是运行酿成”第一个造原型的东谈主”。你的托付物不再是几十页文档，而是一个能跑起来的、能拿去给用户考证的、能在80%程度上回答”要不要作念”这个问题的原型。

虽然，不是说PRD就不需要了。文档不应该出当今”考证之前”，而应该出当今”考证之后”。PRD纪录的不应该是假定，而是仍是被原型和用户考证过的论断。

终末说两句

Meta的产物司理ZeviArnovitz在播客里说了句话，我以为尽头符合作念闭幕：”你不会被AI取代，你会被更会用AI的东谈主取代。”

我挺招供的。AI不会让PM休闲，但AI会从头界说”什么样的东谈主是一个好PM”。

以前的好PM开云kaiyun(中国)，是能把需求写明晰的东谈主。以后的好PM，是能快速把想法酿成原型、再用数据考证、终末用文档千里淀的东谈主。