如何发现需求、定义产品

03课程课件#

04开始之前：先拉齐几个认知#

很多人刚接触产品经理，会天然地把注意力放在功能上：看到 AI，就想「能不能自动生成」「能不能加推荐」「能不能做个 agent」。这些问题不是不能问，但它们已经进入了方案层——「怎么做」。而真正决定产品质量的判断，发生在更前面。

所以先记住三条底层认知，后面所有判断都从这里长出来：

1. 产品不是功能清单 产品是对一类用户某个痛点的解决方案。用户留下来，不是因为你功能多、也不是因为你用了 AI，而是因为你的主线解决了他的问题。功能只是实现价值的手段，不是价值本身。
2. 用户说的话 ≠ 需求 用户说「我想用 AI 写简历」，往往只是他自己想到的一个方案。产品经理要继续问：他为什么被卡住？真正的卡点在哪？——很多时候卡点不是「不会写」，而是「不知道自己和岗位的差距在哪」。
3. AI PM 多一层判断 传统产品处理的是确定的输入输出（点按钮→固定结果）；AI 产品处理的是不确定的输出（同样输入，结果可能不同）。AI PM 不是「会用 AI 工具的 PM」，而是在原有产品设计上，多管理一层「不确定性」：这个问题能不能交给 AI？风险是什么？边界在哪？

做任何产品之前，先问自己一句：我现在是在回应一个真实的问题，还是只是在堆一组看起来很厉害的功能？

05认识两个关键词：MVP 与 PRD#

第一次接触产品，这两个词可能让人紧张，其实很简单。

06第一步 · 发现问题：靠观察，不靠灵感#

需求发现不是半夜灵光一现，而是靠观察真实的人在真实场景里被卡住。找问题时，问自己四件事：

1. 谁在卡这个事先定义一类具体的用户，不要「所有学生」「所有职场人」。范围太大，第一版根本做不了。比如「正在投递 AI 产品经理岗的人」。
2. 卡在哪个场景 / 步骤不用一上来解决全流程，先找到他具体卡住的那一步。比如：不会改简历、看不懂 JD、不擅长做作品集。
3. 现在他怎么解决看他目前的「凑合办法」——去网上找 UP 主帮改简历、连麦问人。这些替代方案，正说明痛点真实存在。
4. 为什么值得做解决这个问题，能帮他省下多少时间成本、机会成本、金钱成本？值不值得你投入去做第一版。

07筛选问题：不是所有问题都适合当第一版#

找到问题不代表马上能做。判断它适不适合当 MVP，看四个点，答不上来两三个就别把它作为入口：

08第二步 · 定义问题：一个公式 + 三个毛病#

把模糊的想法，写成一句清晰的问题定义。有个可以直接套用的公式：

把「用 AI 帮学员写简历」这个模糊说法套进去，就变成：对投递 AI 产品经理岗的学生，在改简历投递某个 JD 时，因为不知道自己和岗位的差距在哪，需要一份匹配分析和优化建议。——用户是谁、场景、卡点、目标，一句话全清楚了。

但公式套完，问题定义还常犯三个毛病，记住「三太」：

1. 太大 「我要做一个求职平台」——它包含找方向、简历、投递、面试、谈薪、入职，环节太多，做不好。
2. 太空 「帮我优化一下简历」——优化排版？优化内容？还是优化岗位匹配？没说清楚，无从下手。
3. 太泛 「帮用户生成更好的内容」——什么叫「更好」？没有标准，也给不出更好的结果。

09第三步 · 收敛 MVP：先拆方向，再选第一版#

最常见的错误，是把第一个想到的方案当成第一版。更成熟的做法：先拆出几个可能的方向，再判断哪个最适合作为第一版来验证。

还是拿 AI 简历这个产品举例，至少可以拆成三个方向——它们都没错，只是要验证的东西不同：

1. 方向一：一键生成整份简历看起来最完整，但混进了经历提取、内容生成、表达风格、岗位适配、排版一大堆事，不够聚焦。用户用完只觉得「好像也就那样」，你很难知道到底哪里不行。
2. 方向二：简历 × JD 差距分析（推荐第一版）只解决一个问题——让用户看清自己和岗位的差距。聚焦、用户能立刻感知价值、也最容易验证（观察他们用完还愿不愿意继续改）。
3. 方向三：面试问答助手面向的是「已经到面试环节」的另一类人群，和前两个方向的用户都不一样。适合以后做，不适合当这一版的第一步。

收敛第一版时，用四个问题自检：

1. 这一版到底在验证什么是验证「用户愿意上传简历」，还是验证「差距分析对用户有用」？先想清目的。
2. 用户用了会有什么变化比如看清了差距、知道下一步怎么改。变化要能被观察到。
3. 如果验证失败，知不知道下一步知道为什么失败，才知道下一版怎么改。
4. 别偷偷加功能克制住自己，不要什么「全流程闭环」都想做。第一版就是最简单的 MVP。

10第四步 · 写一份简版 AI PRD#

想清楚前三步，PRD 就水到渠成。一份简版 AI PRD，大致是「基础七项 + AI 补充六项」，共十来个节点：

以「简历 × JD 差距分析」为例，几个关键项要想清楚：

• 输入：用户上传简历（可能是 PDF / Word / 图片）+ JD + 一点背景备注。要考虑边界——简历里没有项目经历怎么办？
• 输出：匹配分析。你要定义它长什么样——是一个分数？一段评价？还是一张匹配表？外加「哪里不满足、后续怎么改」的建议。
• workflow：解析简历 → 抽取信息 → AI 对比 JD → 生成匹配分析与建议。每个节点做什么，AI 在其中扮演什么角色，都要写清楚。

11用 AI 帮你产出 PRD#

PRD 不用自己一个字一个字写，交给 Codex / Claude Code 这类工具，有两个办法：

1. 办法一：给它一个范例（few-shot）把一份写好的 PRD 直接丢给 AI，让它照着结构，为你的产品产出一份一模一样格式的。简单粗暴。
2. 办法二：一步步调教它先让 AI 帮你从大场景里拆出几个可做的方向、推荐一个 MVP；确定方向后，再用一段固定 prompt（把产品方向、用户痛点、场景等关键词替换成你自己的）让它按 PRD 结构输出。