传统PRD在AI产品开发中失灵 - 传统PRD在AI项目中失效，核心在于AI的非确定性交互与业务流程的涌现性难以用固定文档定义[5] - AI的“坏脾气”体现在其反应无准头，例如文档要求“语气温柔”，但AI可能表现为老中医式叮嘱或客服式假客气，这种微妙差异文字无法描述[6] - AI业务流程具有“乱窜”的涌现性，例如医疗项目中患者提及“吃海鲜多”，AI可联动触发尿酸检测建议并锁定药品库存，形成数百个分支的复杂跨端联动，无法用固定流程图定义[8] - 2025年欧盟更新GDPR医疗数据条款，要求AI问诊记录加密存储且不超过6个月，传统文档循环开发模式易在软逻辑与硬合规之间遗漏关键要求[10] AI编程工具革命赋能产品经理 - 2025年AI编程工具爆发，使“代码即需求”成为现实，产品经理无需懂技术即可将想法转化为可运行Demo[3] - Cursor 2.0允许通过自然语言聊天生成代码，例如产品经理可直接要求“写Python脚本连接GPT-4，在医疗场景下首句必须询问过敏史”，调试好的提示词可清晰传递核心逻辑给开发[12] - 字节跳动Trae 2.0的SOLO模式可由AI主导从需求到部署的全过程，生成三端联动原型（如患者聊天框、医生面板、实时病历同步）仅需不到半小时，大幅提升效率[12] - 谷歌Gemini 3.0拥有百万级上下文窗口，可处理整个代码仓库，其生成代码量比同类模型少68%，结合v0.dev草图转代码功能，能帮助UI设计师直观优化AI流式输出的交互体验[13] AI时代产品交付标准升级 - 成熟的产品交付转向“Demo + 文档 + 评测集”组合，Demo用于验证AI人设、语气及交互流程等软逻辑，支持现场修改参数（如调整提示词为“用简练医学术语”）并即时刷新，实现高效敏捷开发[15] - 硬逻辑仍需精简文档严格定义，包括数据字段映射、订单状态流转及API接口等，阿里健康AI医疗项目通过建立包含100个测试场景的“黄金评测集”，要求AI得分90分以上，使需求准确率提升40%[17] - 行业强调需将AI与业务流程及数据深度结合，硬规则必须明确[18] - 交付需避开Demo陷阱，必须附带非功能性需求清单，例如生产环境需符合GDPR加密要求、设计排队系统以支持50人同时请求，并优化成本避免因每次请求产生过高费用[20] AI产品开发范式转变 - AI产品开发核心从比拼PRD文档厚度，转变为比拼想法落地速度[22] - 产品经理角色从“传声筒”转变为“创造者”，核心竞争力在于能快速做出可交互、看得见摸得着的原型[22] - 工具是助力而非万能，软体验靠Demo验证，硬逻辑靠文档落实，合规与性能底线不容丢失[22]