從程序員思維到提示詞思維的轉(zhuǎn)變，要求產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)共同打磨精準(zhǔn)的文本指令，在業(yè)務(wù)精準(zhǔn)度與研發(fā)靈活性間找到平衡。本文深度解析了AI時(shí)代下，如何通過(guò)優(yōu)化提示詞協(xié)作流程來(lái)最大化工具價(jià)值。

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當(dāng)AI編程成為研發(fā)主流，產(chǎn)品經(jīng)理與技術(shù)團(tuán)隊(duì)的協(xié)作邏輯正在被重構(gòu)。

過(guò)去靠PRD、流程圖完成的需求傳遞，如今多了一層AI提示詞思維的底層銜接；

而提示詞的顆粒度，正成為影響團(tuán)隊(duì)配合效率的核心變量。

從程序員思維到提示詞思維的轉(zhuǎn)型，不僅是技術(shù)側(cè)的工作方式改變，更是產(chǎn)品與技術(shù)協(xié)作的全新磨合起點(diǎn)，唯有找準(zhǔn)適配的溝通節(jié)奏，才能讓AI工具的價(jià)值在協(xié)作中充分釋放。

程序員思維的核心，是“拆解邏輯、編寫代碼、調(diào)試運(yùn)行”，產(chǎn)品經(jīng)理只需明確核心需求與驗(yàn)收標(biāo)準(zhǔn)，技術(shù)側(cè)會(huì)自主完成從需求到代碼的轉(zhuǎn)化。

而過(guò)往的產(chǎn)品需求評(píng)審，本質(zhì)上就是雙方面對(duì)面消解需求理解偏差、彌補(bǔ)需求細(xì)節(jié)缺失的過(guò)程，很多模糊的表述能在溝通中被及時(shí)澄清。

但AI編程的普及，讓研發(fā)工作的重心向“精準(zhǔn)描述需求”轉(zhuǎn)移——AI無(wú)法像人一樣進(jìn)行臨場(chǎng)溝通和主觀理解，更無(wú)法預(yù)判未明確的細(xì)節(jié)，

這就是提示詞思維的核心：以極致的顆粒度，把需求轉(zhuǎn)化為AI能理解、技術(shù)能落地的精準(zhǔn)文本指令。

而這一工作，不再是技術(shù)團(tuán)隊(duì)的獨(dú)角戲，而是產(chǎn)品與技術(shù)必須共同完成的協(xié)作項(xiàng)。產(chǎn)品經(jīng)理作為需求的源頭，對(duì)業(yè)務(wù)場(chǎng)景、用戶需求的理解最透徹，天然更聚焦產(chǎn)出結(jié)果與業(yè)務(wù)目標(biāo)，

比如提出“新增七日打卡功能提升用戶留存”這類具體業(yè)務(wù)需求，卻不會(huì)細(xì)化到技術(shù)實(shí)現(xiàn)的底層要求，諸多技術(shù)側(cè)的細(xì)節(jié)本是評(píng)審中要彌補(bǔ)的內(nèi)容。

但在AI提示詞編程的思維下，這份技術(shù)細(xì)節(jié)的拆解與精細(xì)化描述的責(zé)任，需要技術(shù)人員主動(dòng)承擔(dān)。

技術(shù)人員必須建立起適配AI的提示詞思維，打磨自身的提示詞顆粒度，在接收產(chǎn)品明確的業(yè)務(wù)需求后，主動(dòng)向產(chǎn)品側(cè)確認(rèn)技術(shù)實(shí)現(xiàn)邊界、補(bǔ)全技術(shù)細(xì)節(jié)、量化技術(shù)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)，將產(chǎn)品的業(yè)務(wù)需求，轉(zhuǎn)化為AI可精準(zhǔn)執(zhí)行的技術(shù)層面提示詞，這是AI時(shí)代技術(shù)研發(fā)的核心能力之一。

這也讓產(chǎn)品與技術(shù)的磨合，錨定了全新的核心方向：把原本需求評(píng)審中口頭消解偏差、彌補(bǔ)細(xì)節(jié)的過(guò)程，轉(zhuǎn)化為共同打磨確定化、細(xì)顆粒度提示詞文本的過(guò)程，最終敲定雙方認(rèn)可的需求邊界。

過(guò)去的協(xié)作，是產(chǎn)品提需求、技術(shù)做實(shí)現(xiàn)，評(píng)審的模糊點(diǎn)能靠后續(xù)溝通補(bǔ)位；

而AI時(shí)代的協(xié)作，是產(chǎn)品定業(yè)務(wù)方向、技術(shù)做技術(shù)拆解，雙方圍繞提示詞文本反復(fù)核對(duì)，產(chǎn)品確保業(yè)務(wù)訴求無(wú)遺漏，技術(shù)保障技術(shù)細(xì)節(jié)可落地，在磨合中形成一套適配團(tuán)隊(duì)的提示詞溝通規(guī)范，讓落在文本上的提示詞，成為雙方公認(rèn)的、無(wú)歧義的需求基準(zhǔn)。

比如產(chǎn)品提出“開發(fā)七日打卡功能，實(shí)現(xiàn)用戶連續(xù)打卡7天可解鎖福利”的業(yè)務(wù)需求，技術(shù)則以專業(yè)的提示詞思維，對(duì)其進(jìn)行技術(shù)層面的精細(xì)化拆解，轉(zhuǎn)化為“打卡埋點(diǎn)需采集用戶ID、打卡時(shí)間、連續(xù)打卡天數(shù)，埋點(diǎn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步至用戶行為數(shù)據(jù)庫(kù)，同步延遲≤1秒；打卡狀態(tài)做本地緩存+服務(wù)端校驗(yàn)雙重控制，避免重復(fù)打卡，緩存有效期24小時(shí)；打卡失敗需返回具體錯(cuò)誤碼，如1001為網(wǎng)絡(luò)異常、1002為用戶未登錄”

這類技術(shù)指令，這一過(guò)程就是雙方磨合邊界、補(bǔ)全細(xì)節(jié)的過(guò)程，讓提示詞文本成為比傳統(tǒng)評(píng)審記錄更精準(zhǔn)的需求依據(jù)。

而提示詞的顆粒度，并非越細(xì)越好，而是要在磨合中找到“業(yè)務(wù)精準(zhǔn)度”與“研發(fā)靈活性”的平衡點(diǎn)。

過(guò)度細(xì)化的技術(shù)提示詞，會(huì)限制AI的技術(shù)優(yōu)化空間，也會(huì)增加研發(fā)的冗余成本；

顆粒度過(guò)粗，則會(huì)導(dǎo)致AI輸出的代碼存在技術(shù)漏洞、無(wú)法落地，回到模糊溝通的老問(wèn)題。

這就需要產(chǎn)品與技術(shù)建立共同的“顆粒度共識(shí)”：

• 產(chǎn)品側(cè)明確核心業(yè)務(wù)規(guī)則、用戶核心訴求、業(yè)務(wù)驗(yàn)收邊界三大核心要素，不干預(yù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)；

• 技術(shù)側(cè)明確AI可實(shí)現(xiàn)的技術(shù)精度、技術(shù)實(shí)現(xiàn)的優(yōu)化空間、技術(shù)提示詞的關(guān)鍵表述邏輯，主動(dòng)承擔(dān)技術(shù)細(xì)節(jié)的拆解責(zé)任。

• 雙方以這一共識(shí)為基礎(chǔ)，打磨出既精準(zhǔn)又靈活的提示詞。

從程序員思維到提示詞思維的轉(zhuǎn)型，本質(zhì)上是產(chǎn)品與技術(shù)協(xié)作的一次升級(jí)。

AI工具的出現(xiàn)，讓研發(fā)效率得到質(zhì)的提升，但這份提升的前提，是產(chǎn)品與技術(shù)打破過(guò)往的溝通壁壘，把需求評(píng)審的消偏、補(bǔ)細(xì)過(guò)程，轉(zhuǎn)化為共同打磨提示詞文本的過(guò)程，在磨合中確定清晰的需求邊界。

• 產(chǎn)品經(jīng)理要學(xué)會(huì)用提示詞思維規(guī)范業(yè)務(wù)需求表述，讓技術(shù)團(tuán)隊(duì)清晰接收業(yè)務(wù)目標(biāo)；

• 技術(shù)團(tuán)隊(duì)更要練就精細(xì)化拆解業(yè)務(wù)需求的技術(shù)提示詞能力，把產(chǎn)品的業(yè)務(wù)指令轉(zhuǎn)化為AI能精準(zhǔn)執(zhí)行的技術(shù)細(xì)節(jié)。

在AI重塑研發(fā)流程的當(dāng)下，產(chǎn)品與技術(shù)的協(xié)作不再是簡(jiǎn)單的需求傳遞，而是各守其責(zé)、高效配合的專業(yè)分工。

唯有順應(yīng)提示詞思維的趨勢(shì)，讓產(chǎn)品的業(yè)務(wù)表述更精準(zhǔn)，讓技術(shù)的細(xì)節(jié)拆解更專業(yè)，讓提示詞成為雙方磨合后確定邊界的精準(zhǔn)載體，才能讓AI工具的價(jià)值最大化，讓團(tuán)隊(duì)在高效配合中，打造出更貼合用戶需求的產(chǎn)品。

本文來(lái)自公眾號(hào)：邊亞南 作者：邊亞南

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