AI 给的方案总像 “半成品”? 只是你没写对提示词!

越来越多人开始用AI工具做方案，但结果总像“半成品”：结构乱、重点模糊、逻辑不清。其实，真正的问题不是AI太弱，而是你给它的提示词不够强。这篇文章将系统梳理高质量提示词的构建方法，让你从“半成品”提案变身高完成度方案专家。

作为产品经理，你是否遇到过这种情况：让AI写一份用户调研问卷，结果输出的内容太泛，根本用不了；让AI分析竞品的核心功能，得到的答案浅尝辄止，还得自己重新梳理？其实，不是AI不够强，而是你给的“需求”（提示词）不够清晰。

如今，ChatGPT、Claude等AI工具已经成为产品经理的“第二大脑”——写PRD初稿、梳理用户画像、脑暴功能点都能派上用场。但想让AI真正“懂你”，前提是写好提示词：它就像给AI的“PRD”，定义了“目标、背景、输出标准”，直接决定了AI的交付质量。

为什么产品经理必须重视“提示词能力”？

提示词能力并非玄学，而是能切实提升产品经理工作效率和质量的生产力工具，这一点从产品经理的核心工作中就能清晰体现。

效率提升是最直接的价值。减少AI输出的返工率，能为产品经理节省大量时间。比如，用精准的提示词让AI一次生成可用的PRD框架，就无需反复修改，原本可能需要几小时调整的内容，现在能一步到位。

需求对齐方面，产品经理的核心能力是把模糊需求转化为清晰目标，而提示词本质上就是向AI传递清晰需求，这和给开发、设计提需求的逻辑相通。只有让AI准确理解需求，才能产出符合预期的结果。

竞争力加成也不容忽视。在AI普及的背景下，“用提示词驱动AI高效协作”会成为产品经理的隐性竞争力，就像早年“会用Axure”成为基础技能升级一样，掌握这项能力能让产品经理在工作中更具优势。

我曾让AI写一份“DHR晋升系统的竞品分析”，第一次提示词是“写一份DHR晋升系统的竞品分析”，结果AI给了泛泛而谈的“功能对比、界面设计、用户评价”框架；第二次补充了“用户画像（10000人规模企业的HRBP）、现有痛点（晋升规则混乱，不同部门标准不统一，手动筛选低效）、竞品参考（肯耐珂萨DHR系统）”，AI直接输出了“晋升规则标准化模板库”的差异化分析，节省了2小时梳理时间。

产品经理视角下，“好提示词”的3个核心标准（类比PRD逻辑）

产品经理对“好需求”有天然的敏感度，我们可以类比PRD的“清晰、完整、可落地”，来定义“好提示词”的标准，降低理解门槛。

1.目标明确：像“定义产品目标”一样清晰

核心在于明确“让AI做什么”，避免模糊表述，这类似于将“用户需求”转化为“产品目标”的过程。

反面案例：“帮我分析一下这个功能的用户反馈”。这里的表述很模糊，是分析用户满意度？还是提炼用户痛点？AI很难准确把握。

正面案例：“帮我分析最近30天‘DHR晋升系统晋升规则管理功能’的用户反馈，提炼TOP3负面痛点，并按‘出现频率’排序，附具体用户原话案例”。这样的表述目标清晰，AI能精准执行任务。

2.背景充分：像“写需求背景”一样提供上下文

核心是给AI提供“前置信息”，就像给开发讲解“为什么做这个需求”时，要说明用户场景、业务限制、历史背景等内容。

产品经理场景案例：当让AI设计“DHR晋升系统的晋升规则管理模块”时，需要补充“产品是企业人力资源平台，用户以10000人规模企业的HR和管理层为主，现有晋升规则分散在各部门，执行标准不统一，想通过该模块实现晋升规则的集中管理和自动化应用”，而不是只说“设计一个晋升规则管理模块”。有了充分背景，AI设计出的模块才更贴合实际需求。

3.输出结构化：像“画原型/写PRD”一样定格式

核心是用产品经理熟悉的“结构化思维”约束AI的输出，比如要求“分点、表格、流程图、优先级排序”等，这符合产品经理对“信息效率”的追求。

示例：“请用‘用户场景–痛点–解决方案’的表格形式，梳理‘DHR晋升系统晋升规则管理功能’的优化点，至少5条，解决方案需标注‘优先级（高/中/低）’”。结构化的输出要求能让AI的成果更易于使用和理解。

产品经理写好提示词的“黄金公式”（附实战案例）

结合产品经理的工作场景（写PRD、做竞品分析、脑暴功能点等），总结出可复用的提示词框架，突出“拿来就能用”的特点。

黄金公式：角色定位+背景信息+具体任务+输出要求

角色定位：给AI设定“身份”（如“10年人力资源产品经理”“DHR系统咨询专家”），让输出更贴合专业视角。

背景信息：包括业务目标、用户群体、现有限制（如“企业组织架构频繁调整，部门层级多”）等。

具体任务：明确AI要解决的问题（如“分析晋升规则执行不畅的原因”“设计晋升规则自动匹配流程”）。

输出要求：规定输出的格式、维度、篇幅（如“分3个模块，每部分配1个案例”“用流程图描述晋升规则应用流程”）。

实战案例（按产品经理高频场景拆分）

场景1：让AI写DHR晋升系统晋升规则管理PRD初稿

差的提示词：“帮我写一份DHR晋升系统晋升规则管理的PRD”

好的提示词：

“请扮演‘5年DHR系统产品经理’，帮我写一份‘中型企业DHR晋升系统晋升规则管理模块’的PRD初稿。

背景：产品是企业人力资源平台，用户是企业HR和部门负责人，本次模块需支持‘晋升规则模板创建、多维度条件设置、规则与岗位体系关联、规则生效与废止管理’，技术限制是暂时不支持与旧版薪酬系统实时联动。

任务：包含核心功能清单、用户流程图、优先级排序（用MoSCoW法则）。

输出要求：分‘功能描述’‘用户流程’‘非功能需求’3个模块，每个功能标注‘用户价值’和‘开发成本（低/中/高）’。”

场景2：让AI做DHR晋升系统晋升规则管理竞品分析

差的提示词：“分析一下不同DHR晋升系统晋升规则管理的区别”

好的提示词：

“请以‘人力资源产品分析师’的身份，对比肯耐珂萨DHR系统和北森DHR系统的‘晋升规则管理功能’。

背景：我们在做中型企业DHR晋升系统，想提升系统晋升规则的灵活性和适用性，目标用户是500-1500人规模企业的HR。

任务：从‘规则模板丰富度、条件设置维度、与其他模块联动性、规则变更追溯’4个维度对比，重点分析肯耐珂萨在‘跨层级晋升规则适配’上的优势。

输出要求：用表格呈现对比结果，最后附1条对我们产品的落地建议。”

场景3：让AI脑暴DHR晋升系统晋升规则管理优化策略

差的提示词：“给我们的DHR晋升系统晋升规则管理想几个优化办法”

好的提示词：

“请扮演‘人力资源数字化顾问’，为我们的‘企业人力资源平台’（用户是10000人企业的HR和管理层）设计3个提升晋升规则管理功能使用率的策略。

背景：产品上线一年，晋升规则管理模块使用率仅40%，核心功能是‘规则模板自定义、智能条件校验、审批流程关联’，用户反馈‘规则设置复杂，与实际晋升场景匹配度低’。

任务：策略需包含‘用户培训方式、功能简化方案、场景化应用点’。

输出要求：按‘策略优先级’排序，每个策略用‘用户场景故事’开头（如“李HR是某企业人力资源部员工，他在XX场景下使用晋升规则管理模块时遇到了…”）。”

产品经理避坑指南：写提示词的5个“反常识”误区

从产品经理的“避坑思维”出发，提醒大家在写提示词时容易踩的坑，强化实用性。

误区1：追求“一次到位”，忽略“迭代优化”

产品经理都懂“需求不是一蹴而就的”，提示词也一样。第一次输出不满意时，可像“需求评审”一样反馈：“刚才的输出缺少晋升规则与绩效数据联动的维度，补充不同绩效等级对应晋升条件的规则后，重新按表格格式输出”。通过不断迭代，让AI的输出越来越符合预期。

误区2：信息越多越好，导致“重点模糊”

类似“给开发提需求时堆砌细节，反而掩盖核心目标”，提示词需“抓核心背景”，次要信息可后续补充。比如先明确“分析晋升规则管理功能使用率低的3个核心原因”，再追问“每个原因的具体案例”，这样能让AI更聚焦核心任务。

误区3：让AI“做决策”，而非“提供选项”

产品经理的核心是“拍板”，AI更适合“提供分析和方案”。提示词避免“帮我决定晋升规则管理选A功能还是B功能”，而应“分析A和B功能在提升晋升规则设置效率上的优劣势、适用场景，给出你的推荐理由”，由产品经理根据实际情况做出决策。

误区4：忽略“AI的认知边界”

类似“不了解技术实现难度就提需求”，要清楚AI对“时效性强的信息（如最新人力资源晋升相关政策）”“高度专业的领域（如特定行业晋升规则模型构建）”可能输出偏差。提示词可加约束：“仅基于2023年后的公开信息分析”“输出时标注‘可能存在误差的部分’”，以提高结果的可靠性。

误区5：用“口语化模糊表述”，而非“产品化语言”

避免“帮我弄个差不多的晋升规则管理优化方案”，改用产品经理熟悉的“SMART原则”表述：“方案需满足‘1个月内可落地、提升晋升规则设置效率50%、成本低于2万元’的目标”，让AI能准确把握方案的要求。

结尾：提示词能力，是产品经理“定义需求”能力的延伸

写好提示词的本质，是产品经理“清晰定义问题、传递信息、对齐目标”的底层能力在AI时代的迁移。在AI工具日益普及的当下，产品经理要从“用AI”升级为“驾驭AI”，让AI真正成为工作中的“得力副驾”。