核心观点 - 一位不具备编程背景的产品经理成功利用多AI协作工作流，从零开发并上线了一款名为StudyMate的盈利AI应用，证明了非技术人员通过系统化方法也能完成产品开发[1][33][34] 方法论与工作流 - 核心方法是将AI视为具有不同职责的团队成员进行协作，而非单一工具[2][14][18] - 建立了一套包含八个指令、可复制、可迭代的标准工作流程，将开发过程分解为可验证的小步骤[35][36][37] - 工作流关键环节包括：快速记录想法、探索需求、制定计划、执行计划、自我审查、互相审查、更新文档、创造学习机会[41] 开发流程具体实践 - 第一步：建立对话与角色定义：与AI开启专属对话，并将其定义为敢于反驳的“CTO”角色，通过持续提问将模糊想法清晰化[4][5][7][11] - 第二步：组建AI团队与分工：根据不同AI模型的特点分配明确职责，例如Claude负责架构与沟通，Codex负责修复Bug，Gemini负责界面设计，通过提示词设计让它们协同工作[14][17][19][21] - 第三步：从想法到上线的完整路径：以新增“填空题”功能为例，流程包括：1）将一句话需求转化为结构化任务；2）先进行技术影响分析而非直接编码；3）分配开发、多AI交叉审查与测试；4）上线后复盘并优化流程，该功能从构想到上线用时不到一周[22][23][24][26][27][29][30] 关键成功要素 - 协作能力优于技术能力：产品经理的核心能力是清晰表达需求、设定规则和持续追问，而非编写代码[7] - 利用AI特性实现优势互补：认识到不同AI模型的“性格缺陷”，让每个模型只做其最擅长的20%工作，通过组合发挥最大效能[15][16][19] - 流程的可重复性与可优化性：每个开发环节都留下记录，使得流程可以复制、迭代并持续优化，将临时决策转化为可复用流程[33][36][37]