4步创作法：从想法到产品的标准流程

  • 第一步，发现：找到真正值得解决的问题。发现阶段的成功标准是，能够用一句话清楚描述要解决的核心问题，并且这个问题是真实存在于用户群体中的。
  • 第二步，构思：将问题转化为具体的解决方案。重要的技巧是“场景故事法”，即为产品构建具体的使用场景，详细描述用户是谁、在什么情况下、为了什么目的使用你的产品。
  • 第三步，精炼：采用MVP（最小可行性产品）策略，将复杂的解决方案精简为最核心的价值点。
  • 第四步，实现：将核心价值点转化为真实可用的产品。将精炼后的方案交给 Al 编程工具或团队，转化为可运行的原型，并通过渐进式迭代、版本管理与持续反馈不断打磨产品细节。

标准工具链：让创作过程如行云流水

  • 分析工具：让思路更清晰
    • 在发现和构思阶段，主要使用的是分析工具。这些工具可以帮助我们梳理需求、设计MVP方案、创建产品流程图。这里推荐两个好用的工具：DeepSeek和Mermaid
    • 有模糊的产品想法后，可借助DeepSeek来明确需求边界、用户画像、功能优先级等关键要素。例
    • Mermaid专门用于创建产品流程图。流程图看似技术性很强，却是帮助厘清产品逻辑的最佳工具。借助清晰的流程图，可明确完整的产品使用路径、发现可能存在的逻辑漏洞，为后续开发提供明确的指导。
  • 开发工具：让想法变成现实
    • 在精炼和实现阶段，需要的是能够快速将抽象构想转化为具体产品的开发工具。1.3.3节介绍了6种AI编程工具（Lovable、V0、Bolt.new、Cursor、Windsurf和Trae）
    • Lovable扮演着“产品孵化器”的角色。完成前3步的发现、构思和精炼后，Lovable能够理解你的完整产品构想，并将其转化为可运行的应用原型。它的价值不仅在于代码生成，更在于能够处理产品开发中的各种技术细节，让你能够专注于产品本身而不是技术实现（从数据库设计到用户认证，从界面布局到功能逻辑）细节。
    • V0可帮助快速迭代界面设计；如果需要开发移动应用，Bolt.new可提供完整的移动开发环境。关键是要根据在精炼阶段确定的产品特性，选择最合适的工具组合。
  • 优化工具：让产品更加完善

核心设计原则：让每个产品都有灵魂

  • MVP原则：先求有，再求好。

    • 用最少的功能实现产品的核心价值，以快速验证产品的可行性，然后再逐步完善和扩展。
    • 错误：想要一次性做出功能完备、界面精美的产品。但实际上，这种做法既低效又高风险。低效是因为将大量时间花费在可能不需要的功能上；高风险是因为无法及时验证产品是否真的解决了用户问题。
    • 先创建一个只包含核心功能的简单版本，让真实用户试用并收集反馈，再根据反馈决定下一步的改进方向。这种方法不仅效率更高，而且能够确保产品始终朝着正确的方向演进。

  • 产品的存在价值在于实用，即能够解决真实的问题，而不是炫耀技术。每个功能、每个设计决策都应该围绕着“如何更好地解决用户问题”来进行。在产品设计中遇到选择方面的疑惑时，问问自己：这个选择能让用户更容易达成目标吗？

  • 简单不等于简陋，而是经过深思熟虑的精炼。这意味着去掉所有不必要的元素，突出最重要的功能，让用户能够在最短时间内完成任务。在信息过载的时代，最稀缺的资源是注意力，而非功能。简单易用的产品比功能复杂的产品更容易获得用户的青睐。

  • 优雅不仅仅是视觉上的美观，更是整体体验的和谐、统一。优雅的产品能够在功能逻辑、界面设计、交互方式等方面呈现一致性和连贯性。

核心技能：让AI秒懂你想要什么

  • 最有效的练习方法是“5W1H”：Who（用户是谁）、What（做什么功能）、When（什么时候使用）、Where（在什么环境下使用）、Why（为什么需要）、How（如何实现）。

  • 万能提示词公式：背景信息+具体任务+输出要求+约束条件

  • 5大技巧：从模糊想法到精确指令

    • 技巧1：场景具象化
    • 技巧2：对标参考法
    • 技巧3：限制条件明确化
    • 技巧4：分步骤描述
    • 技巧5：迭代反馈循环

进阶操作：让AI持续优化作品

  • 准确指出不满意的地方
  • 直接复制错误信息比描述更有效
  • 渐进式改进：从“能用”到“好用”的升级路径

思维升级：像产品经理一样思考

成功的关键不在于AI有多聪明，而在于你能否像产品经理一样思考，给出清晰的产品规划。

  • 化繁为简：将大项目拆成小任务
  • MVP原则：优先级驱动的渐进式实现
  • 问题层级：从“项目级”到“功能级”的问题转换
  • “项目级”问题通常涉及多个系统、复杂的业务逻辑和模糊的需求边界。例如“创建一个智能客服系统”就是典型的“项目级”问题，它涉及自然语言处理、知识库管理、多渠道接入、人工转接等多个领域。 “功能级”问题是具体的、边界清晰的功能实现。例如“创建一个文本输入框，用户输入问题后显示预设的常见问题答案”就是一个“功能级”问题，AI可以很好地理解和实现。已有的AI工具在处理具体的、边界清晰的小问题时表现出色，但在处理复杂的、相互耦合的大问题时往往力不从心。