产品经理的 AI Coding 指南
机制专题
这一页保留产品角色总览；如果你要把 rules / skills / MCP / 工具选择 拆开看，继续进入这些子页：
想直接复制更稳的结构，再回头读原理：去 产品训练包模板。
典型 AI Coding 场景
1. 需求分析与 PRD 编写
- 从用户反馈生成需求清单
- 补充 PRD 的技术可行性分析
- 生成用户故事和验收标准
- 相关教程：Spec-First Runbook
2. 原型验证与技术评估
- 快速生成原型代码验证可行性
- 评估技术方案的复杂度和风险
- 生成技术选型对比文档
- 相关工具：工具选型地图
3. 竞品分析与功能对比
- 分析竞品功能实现方式
- 生成功能对比表
- 评估实现成本
- 相关教程：工作流目录
4. 需求拆分与任务分配
- 将 PRD 拆分为可开发的 Story
- 生成技术任务清单
- 评估开发工时
- 相关教程：Issue to Draft PR
5. 交付跟踪与验收
- 生成验收测试用例
- 跟踪功能实现进度
- 编写发布说明
- 相关教程：Spec-Driven AI Delivery
推荐工具与工作流
主入口选择
- IDE-first：Cursor - 适合 快速验证原型
- 终端入口：Claude Code - 适合技术调研
- 平台入口：GitHub Copilot - 适合代码审查
推荐工作流
- Spec-First - 需求驱动开发
- Issue to Draft PR - 需求到实现
- Workflow Playbook - 按任务找流程
默认训练包
| 当前阶段 | 建议先复制什么 | 目的 |
|---|---|---|
| 需求刚启动 | 发现与调研 Brief 模板 | 先把问题、假设和证据来源锁住 |
| 准备形成正式需求 | PRD 大纲模板 | 先把范围、验收和依赖写清 |
| 方案或原型要验证 | 原型验证模板 | 先把验证目标和成功判定写清 |
| 要跨团队推进或上线 | Handoff 与验收模板 | 先把交接链接、风险和验收整理好 |
想直接看一份填好的成品：去 示例：会员推荐计划训练包。
可复用资产
规则文件模板
在项目根目录创建 .cursorrules 或 AGENTS.md：
## Product Requirements Rules
- Always validate requirements against user stories
- Include acceptance criteria for every feature
- Document technical constraints and dependencies
- Link to related PRD sections in code comments
- Generate test cases from acceptance criteria
Prompt 模板
需求分析 Prompt：
根据以下用户反馈生成需求清单：
[用户反馈内容]
要求：
- 提取核心需求和痛点
- 评估优先级（P0/P1/P2）
- 识别技术依赖和风险
- 生成用户故事格式
技术可行性评估 Prompt：
评估以下功能的技术可行性：
功能描述：[功能描述]
技术栈：[当前技术栈]
请提供：
- 实现方案建议
- 技术难点分析
- 预估工作量
- 潜在风险
验证脚本
# PRD 验证脚本
# 检查 PRD 是否包含必要章节
grep -q "## 背景" PRD.md && echo "✓ 背景" || echo "✗ 缺少背景"
grep -q "## 目标" PRD.md && echo "✓ 目标" || echo "✗ 缺少目标"
grep -q "## 用户故事" PRD.md && echo "✓ 用户故事" || echo "✗ 缺少用户故事"
grep -q "## 验收标准" PRD.md && echo "✓ 验收标准" || echo "✗ 缺少验收标准"
跨团队交付物
给设计师
- 功能需求文档（PRD）
- 用户故事和场景描述
- 交互流程说明
- 验收标准
给开发工程师
- 技术需求文档
- API 接口定义
- 数据模型设计
- 验收测试用例
给测试工程师
- 测试用例清单
- 验收标准
- 边界条件说明
- 回归测试范围
给运营团队
- 功能发布说明
- 用户使用指南
- FAQ 文档
- 数据埋点需求