淘汰你的不是同事，是AI，产品经理新门槛：用可运行系统验证

哈喽，大家好，今天小墨这篇评论，主要来分析AI Coding如何改变产品经理的工作方式。

最近跟几个做产品的朋友聊天，发现大家都在说一个事，画原型这活儿越来越不够用了。以前产品经理的工作流程很清楚，业务抽象、需求拆解、原型表达、技术评审、开发排期、上线验证，一步步走下来，规范是规范，但问题也很明显。

最大的坑在哪儿呢？需求还没被验证，就已经开始开发了。等到开发排期排完，业务早就变了，产品经理只能拿着过时的原型，跟技术团队说这个需求可能要改。这种事情多了，大家都累。

更要命的是，原型只能表达"长什么样"，却表达不了"怎么运转"。你画了一堆界面，技术一看，说这个逻辑实现不了，或者实现成本太高，最后又得妥协。产品经理负责决策，但手里缺一个能快速验证决策的工具，这才是真正被卡住的地方。

就在这个背景下，AI Coding开始进入产品团队的工作流。它带来的变化，不只是效率提升，而是产品工作方式的结构性改变。

举个例子，某家创业公司做客户管理系统，以前的流程是产品经理画原型，技术评审，开发两周，上线测试。现在用AI Coding，产品经理直接在平台上生成一个客户管理模板，字段、流程自己调，生成后发

给业务团队试用，第二天就能收到反馈说哪里不对，第三天改完再试。验证周期从两周压缩到两三天，需求还没正式立项，就已经跑通了。

传统流程里，产品经理被迫追求"需求一次性正确"，因为返工成本太高了。开发排期排了，资源占了，需求做到一半发现不对，想改也改不动。这种压力下，产品经理只能在需求评审阶段反复推敲，生怕漏了什么，结果还是会漏。

AI Coding的工作模式完全不一样，它是"快速生成、小范围验证、调整、再验证"。你不需要一次性把需求想清楚，可以先生成一个版本，找几个业务同事试试，看看流程顺不顺，数据对不对，再根据反馈调整。试错被前置到了低风险阶段，不用等到开发完才发现问题。

某家电商公司的运营团队想做一个库存管理工具，以前的做法是产品经理调研需求，画原型，提交技术部门排期，等了一个月才上线，结果运营团队一用发现字段不对，流程也不顺，又得改。

现在用AI Coding，产品经理直接生成一个库存管理模板，运营团队当天就开始试用，发现哪里不对马上改，三天之内就把工具调成了运营团队真正想要的样子。

这个模式带来的最大变化是决策成本显著降低。以前产品经理做决策，心里总是虚的，因为不知道这个需求做出来到底对不对。现在可以先验证，验证通过了再正式开发，决策的底气一下子就足了。

当基础应用结构可以由AI生成，产品经理的关注点开始发生迁移。以前大家开会，讨论的都是"这个功能技术上能不能实现""实现成本有多高""排期要多久"，产品经理得花很多精力跟技术团队沟通实现细节。

现在这些事情AI Coding都能搞定，产品经理不用再过度纠结实现细节，可以把更多精力投入到流程合理性、数据结构、业务闭环上。讨论的重点从"怎么实现"变成了"为什么要做""做了之后能解决什么问题""业务流程是否合理"。

某家SaaS公司的产品经理说，以前他们做需求评审，技术团队经常说"这个实现不了"或者"实现成本太高"，产品经理只能妥协。现在用AI Coding，产品经理可以先生成一个版本，技术团队一看，发现基础结构已经有了，讨论的焦点自然就转到了业务逻辑是否合理，而不是技术可行性。

这种变化的背后，是产品决策逐渐回归到业务本身。产品经理不再需要在技术可行性上妥协，可以更专注于业务价值。这也是很多团队开始重新定义产品经理价值的原因。

说了这么多好处，也得说说AI Coding不适合干什么。从目前的实践来看，它有清晰的边界。高并发、强一致性的系统，强合规、强安全要求的场景，极度复杂、跨系统耦合的业务逻辑，这些都不是AI Coding擅长的领域。

更合理的策略是"先验证，再工程化"。产品经理用AI Coding快速生成一个版本，验证需求是否成立，业务流程是否合理，验证通过了再交给技术团队做工程化开发。AI Coding在这个流程里，承担的是前置决策工具的角色，而不是终态系统。

某家金融科技公司的产品经理说，他们做风控系统，肯定不能用AI Coding直接生成，因为安全要求太高了。但在需求阶段，产品经理会用AI Coding生成一个演示版本，给业务团队看流程是否合理，字段是否齐全，验证通过了再正式立项开发。

这种分工其实挺清楚的，AI Coding负责验证，技术团队负责工程化。两者不是替代关系，而是协作关系。产品经理有了AI Coding这个工具，可以更早发现需求问题，技术团队接到的需求质量也更高了。