从写文档到验证假设
AI 负责整理访谈、竞品和约束，人负责判断证据是否真实、问题是否值得做。
AI 时代的产品开发路线
面向开发新手和小白用户，把 AI 作为研究助手、产品助理、代码协作者、测试审查员和运营分析员嵌入从立项到运营的每一步。
路线完成度0% · 0/8 阶段
从一次设计到多方案探索
AI 快速生成流程、文案和界面备选，人负责取舍、可用性测试和一致性。
从手写全部代码到 Agent 协作
把开发拆成可验收的小任务交给 AI，人负责边界、架构、review 和测试。
从上线结束到持续学习
AI 汇总反馈、日志和数据异常，人负责优先级、实验设计和长期产品方向。
阶段 01
问题与用户验证
先确认真实问题和目标用户，再决定是否值得开发。
本阶段 0/3
本阶段目标
得到一个有用户证据、边界清晰的产品假设。
AI 时代的工作方式
- 让 AI 把访谈录音、聊天记录和竞品评论整理成问题簇，而不是直接生成产品方案
- 用 AI 列出反证问题：哪些用户不会需要、哪些替代方案已经足够好
- 让 AI 生成访谈提纲和追问清单，但真实访谈必须由人完成
本阶段工具栈
行动清单
训练任务
选择一个你每天遇到的重复问题，访谈 3 位同类用户，并记录他们现在如何解决。
应有交付物
- 一页产品机会说明
- 用户访谈记录
- 问题假设与成功指标
人定目标，AI 扩大探索
AI 帮你更快看到方案、风险和证据，人负责判断什么值得做。
Agent 做小任务
任务必须有边界、验收标准和验证命令，避免一次性放开大范围修改。
沉淀工作流资产
把有效提示词、决策记录、复盘和检查清单保存下来，让团队越用越稳。