AI提示詞升級指南：產品經理效率提升的真實階梯

AI工具在產品經理手中遠未發揮其真正潛力。本文揭示了一套三層提示詞思維模型，從執行加速、思維擴展到決策支持，教你如何將AI從“信息檢索工具”升級為“專業協作者”。

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各位產品經理，你是否還在這樣用AI工具？

“幫我寫個PRD模板”

“分析一下競品”

“想個產品slogan”

然后看著AI生成那些正確但無用、全面但膚淺的內容，心里默默失望：“就這？”

作為在AI工具上花費數百小時，并真正將其融入工作流的產品經理，我必須坦誠：大多數產品經理在用AI提示詞上，連20%的潛力都沒發揮出來。

今天分享一套可復制、可迭代的提示詞思維框架，助你從“AI小白”進階為“AI協作者”。

突破瓶頸：為何你的提示詞總是“差點意思”？

我曾和團隊做過一個實驗：讓5位產品經理用AI分析同一款競品，提示詞都是“分析XX產品”。結果得到了5份幾乎可以互換的報告——充滿“用戶體驗良好”、“功能完善”等正確廢話。

問題根源在于：我們給了AI一個“作文題目”，而非一個“思考框架”。

低效提示詞的共同特征：

• 模糊寬泛（“寫個方案”）

• 缺乏上下文（不說明目標用戶、使用場景）

• 沒有約束條件（任由AI自由發揮）

• 忽略輸出格式（得到難以直接使用的內容）

經過反復實踐，我總結出了產品經理提示詞的三層模型，從易到難，對應不同的工作場景。

第一層：執行加速層（節省50%常規工作時間）

這一層解決的是明確、結構化任務，關鍵是提供清晰的指令和格式。

案例：從模糊到具體的競品分析

普通提示詞： “分析小紅書的內容推薦機制”

進階提示詞：

你是一位擁有5年經驗的內容平臺產品專家。
請從以下四個維度分析小紅書的個性化推薦系統：
1. 用戶數據收集層：分析它可能收集哪些顯性/隱性數據（行為、社交、內容偏好等）
2. 特征工程層：推測它如何將原始數據轉化為用戶/內容特征
3. 排序算法層：基于公開資料，推斷其排序模型可能考慮的核心因素及權重
4. 反饋優化層：分析它的實時反饋機制如何影響后續推薦
請用表格形式呈現核心發現，并在每個維度給出1個我們可以借鑒的亮點和1個可能的風險。

效果對比：

• 前者：生成2頁通用性描述

• 后者：產出可直接放入競品分析報告的結構化內容，包含具體洞察

可復用的“執行層”模板：

角色 + 具體任務 + 結構框架 + 輸出格式 + 質量要求

第二層：思維擴展層（突破個人經驗局限）

這一層用于開拓思路、挑戰假設，關鍵是引導AI進行多角度思考。

案例：突破功能迭代的思維定式

假設你在設計一個健身App的留存功能改進。

普通提示詞： “怎么提高健身App的用戶留存？”

進階提示詞：

我們正在改進一款健身App的用戶留存。傳統思路是增加社交功能、個性化計劃等。
請你扮演三個角色，分別提出反直覺的解決方案：
1. 行為經濟學家視角：如何利用“損失厭惡”、“承諾一致性”等心理效應設計留存機制？
2. 游戲設計師視角：如何將健身過程“游戲化”，但超越簡單的徽章和排行榜？
3. 社會學視角：如何構建基于真實社會關系的健身堅持機制，而非陌生人社交？
每個視角請提供2個具體、可落地的功能點子，并簡要說明其背后的原理。

使用技巧： 這一層的核心是讓AI扮演不同思維模型，打破你的認知框架。我常用角色包括：初創公司CEO（資源極度受限時）、極端用戶（老年用戶/專業人士）、跨界專家（音樂產品經理看電商）等。

第三層：決策支持層（輔助復雜判斷）

這一層用于處理多因素權衡決策，關鍵是讓AI模擬不同決策路徑的結果。

案例：新功能優先級排序

普通提示詞： “評估這三個功能哪個該先做”

進階提示詞：

我們正在決定下季度的開發重點，有三個候選功能：
A. 智能訓練計劃生成（開發成本高，用戶需求明確，但競爭激烈）
B. 社交挑戰賽（開發成本中，能提升活躍度，但可能影響核心體驗）
C. 飲食追蹤整合（開發成本低，能完善生態，但使用率可能不高）
請作為我的決策顧問，完成以下分析：
1. 分別列出支持每個功能的3個最強論據和3個最大風險
2. 模擬如果選擇每個功能，6個月后可能的產品數據變化（用戶留存、活躍度、口碑）
3. 假設我們資源只夠做一個，請提供一個決策框架（需考慮的因素及權重），而不是直接給答案
請用以下格式輸出：
【論據與風險】表格
【模擬結果】分場景描述
【決策框架】可量化的評估模型

核心價值： 這一層AI不替你決策，而是幫你理解決策的維度、模擬可能的結果，最終決定權仍在你自己手中。

實戰演練：將AI深度融入產品工作流

讓我們看一個完整案例——如何用結構化提示詞完成一個實際的產品需求探索。

項目背景： 為一款知識付費App探索“課程學習完課率提升”方案。

傳統工作流：

1. 內部頭腦風暴 → 想法受限在已知方案

2. 用戶訪談 → 時間長，樣本有限

3. 競品分析 → 停留在功能模仿

AI增強工作流：

第一步：定義問題（使用第一層提示詞）

作為學習科學專家，請拆解“成人在線課程完課率低”這一問題的潛在原因，至少從學習動機、環境干擾、內容設計、反饋機制4個維度分析，每個維度列出3-5個具體因素。

→ 獲得系統性的問題框架，而非零散觀點

第二步：創意發散（使用第二層提示詞）

基于上述問題框架，請分別從以下四個非常規角度提出解決方案：
1. 從“視頻游戲留存設計”角度遷移思路
2. 從“私教一對一督促”角度進行數字化改造
3. 從“習慣養成App”角度借鑒機制
4. 從“直播互動”角度思考異步學習的互動性提升
每個角度提供2個具體功能構思。

→ 獲得24個創新點子，其中至少5-6個跳出常規思路

第三步：方案評估（使用第三層提示詞）

從上述點子中篩選出6個最有潛力的方案。
請為每個方案評估：
1. 預期影響力（完課率提升幅度）高/中/低
2. 開發成本（人月）估算
3. 實施風險（技術、體驗、倫理）分析
4. 與產品核心價值的契合度
最后，給出一個優先級排序建議，并說明理由。

→ 獲得初步的優先級判斷，為后續用戶測試和詳細評估提供基礎

整個過程從“拍腦袋”變成了“系統化探索”，而AI在其中扮演的是專業協作者，而非簡單的信息檢索工具。

高級技巧：讓你的提示詞真正“懂你”

1. 上下文注入法

在復雜任務開始前，先給AI“喂”背景信息：

【項目背景】我們是一款針對Z世代的泛知識短視頻App，目前日活50萬，核心問題是用戶觀看時長高但互動率低。
【此前嘗試】我們已嘗試過彈幕、點贊PK等功能，效果一般。
【本次目標】設計一個能提升深度互動（評論、分享、二次創作）的新機制。

2. 漸進式細化法

與其一次性提出復雜要求，不如分步驟引導：

第一步：請列出提升視頻內容互動度的10個通用策略。

第二步：從中篩選出3個最適合“知識類短視頻”的策略。

第三步：針對這3個策略，分別設計一個具體的功能方案。

3. 批判性修正法

主動要求AI挑戰你的想法：

以下是我的功能構思：
[你的想法]請從三個角度批判這個想法：
1. 用戶可能如何誤解或濫用這個功能？
2. 這個功能可能對現有產品體驗造成什么負面影響？
3. 有哪些潛在的實現風險或隱藏成本？

第一周：意識培養

• 記錄本周所有向AI的提問

• 嘗試將其中一個模糊問題改寫成結構化提示詞

第二周：模板應用

• 在工作中選擇3個常見任務（如競品分析、用戶畫像、會議紀要）

• 為每個任務創建一個結構化提示詞模板

• 與同事分享并收集反饋

第三周：思維拓展

• 在下次頭腦風暴前，先用AI從3個不同角度生成想法

• 對比AI生成想法與團隊內部想法的差異

• 實驗“角色扮演”提示詞，獲得專業視角

第四周及以后：系統整合

• 將高效的提示詞整理成團隊知識庫

• 在產品文檔模板中嵌入AI協作提示詞

• 定期復盤提示詞的使用效果，持續迭代

我們正進入一個“提問質量決定輸出質量” 的時代。AI不是神秘的黑箱，而是需要精確輸入的復雜系統。你給它的框架越清晰，它還給你的洞察就越深刻。

作為產品經理，我們的核心能力始終是定義問題、拆解問題、系統思考。現在，AI成為了我們延伸這些能力的強大杠桿。但杠桿的另一端，仍然是我們自己的思維能力。

最優秀的AI提示詞背后，永遠是最優秀的產品思維。

從今天起，停止向AI“拋問題”，開始與AI“協奏思考”。 你與AI的對話質量，將直接定義你在這個時代的專業高度。

本文來自作者：產品 Zoe

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