AI 時代的產品經理 PM / PO 的簡單生存指引 2

上一篇談的是「開發 AI 產品」，這一篇要談「用 AI 開發產品」。

身為產品經理，在這個 AI 的大航海時代，總是不停自我懷疑，自己的角色、定位，我是誰？我在哪？

我還需要點什麼技能樹？

AI 寫程式

在開始之前，我們先從 AI 寫程式談起。

AI 會程式已經不是什麼神奇的傳說。你下 Prompt 給 AI，AI 幫你寫程式，把需要的功能做出來。對於某些單純的功能，AI 已經可以做到。

AI 大神 Andrej Karpathy 說，這就是所謂的「直覺式開發（vibe coding）」

也就是你用講的，讓 AI 做，做出來的結果再調整，也就繼續跟 AI 說想調整哪裡，例如：請將側欄的間距再縮小一半，讓 AI 修改程式。

透過這樣直覺的來來回回溝通，就把產品給做出來了。動動口叫 AI 寫程式，不需要動手自己手刻程式。

工業化時代在實體工廠已經三百年多了，程式開發才要用從手工業時代進入工業化時代。

如果，產品經理可以用說的把程式給做出來？那還需要 PRD 嗎？或者說，那還需要 RD 嗎？

所以，PO，可以透過 AI 自己開發程式了？

開發流程

很久很久以前， PO / PM 請 RD 開發，就是用說的，我要這樣這樣、那樣那樣，你幫我寫出來，很簡單吧？(圖上劇本 1)

傳統上 PO 跟 RD 說，請 RD 寫程式做出產品，就像是 PO 對 RD 下 Prompt 一樣，PO 對 RD 下 Prompt，RD 把程式碼手刻出來。

所以下完 Prompt，RD 做出來的成果，跟 PO 心裡想的目標不一樣，在現在跟 AI 互動的體驗，不是很像嗎？

只是 AI 生成只要幾秒，PO 就知道不是他要的了。RD 手刻要好幾天，好幾天後 PO 才知道，不對，這不是他要的。

PO 說不清楚、RD 聽不明白，你說你的，我做我的，然後互相看不順眼。

所以希望 PO 想要講的更仔細、RD 也希望 PO 把規格寫明白，因此最後， PO 要能寫出清楚的 PRD、或是產品規格文件，然後 RD 就依據 PRD 去開發。(圖上劇本 2)

但寫這種文件，終歸是很麻煩的事。與其還要寫一堆文件，才能讓 RD 動起來，而花了好幾天，結果可能拿回的東西跟自己想的不一樣。不如動動口讓 AI 快速去做，就算不是自己要的，也不過是幾秒或幾分鐘的時間。

如果 AI 可以人怎麼說，他怎麼做，打打嘴砲就可以做出東西，那不是太完美了嗎？(圖上劇本 3)

Prototyping 雛形開發

只是終歸沒那麼完美。

對一個商業化的軟體公司來說，程式要能開發，還要能維運，也就是所謂的 DevOps，開發跟維運都很重要。

目前 AI 寫程式很容易做到從 0 到 1，卻還沒做到從 1 到 100。

也就是 AI 寫出來的程式，還是有用 AI 持續維護他、優化他的挑戰。

而且程式還有部署的問題，也就是 infra 層的問題，也就是一個商用化的軟體大規模運作後，Server 的資源的安排問題等等。

雖然像是 Replit 這樣的 AI 程式工具，連部署都幫你想好了，但是如果一個 PO/PM，沒有任何的程式設計與系統部署的基礎認識，要能夠把開發出來的產品直接商用，拿出來銷售，大規模運作，還是有距離的。

對 PO 來說，AI 也許是快速產生雛形 Prototyping 的好工具，也就是善用 AI 生成的能力，從 0 到 1 的能力。 雛形可能比所有的 PRD 還要強，比 Wireframe 還清楚，因為是真的把功能寫出來了，更接近真實的結果。

Paul Graham 也說，他看到有公司直接用 Replit 取代 Figma，也就是直接跳過用 Figma 畫 Wireframe，而是用 Replit 直接做 Prototype。

而 Prototype 可能是最好的 PRD。

AI 助手

術業有專攻。

PO 有 PO 的活，RD 有 RD 的專業。但分別都可以用 AI 來協助。

產生雛形 Prototype 可以用 AI 協助，產生 PRD 也可以，在產生 PRD 之前，搞清楚 Use Case，也都可以跟 AI 協作，幫助 PO / PM 思考產品範圍或目標。

而 RD 則透過 AI 來幫助自己寫程式，無論是 Github Coplit、Cursor、或是 Replit 等多種的 AI 工具，來協助自己在程式開發更有效率。

這也就是 91APP 目前最主要使用的劇本。（圖上劇本 4）

PO 透過 AI 協助，讓 PO 變得更厲害，RD 也透過 AI 協助，變得更有生產力。但彼此的角色不同，使用 AI 協助的做法也不同，彼此還是有分工。

但在這個劇本裡面，AI 是我們的助理，而不是主力。

AI 開發團隊

不過以上的劇本，應該不是想像中的最終的型態。

想像中的終局應該是相反過來， AI 應該扮演開發的生產主力，而 PO / PM / RD 的角色，會變成這個 AI 團隊的管理 / 監督者。

也就是我們指揮 AI 做事，我們管理 AI 做的事，我們監督 AI 做出來的結果，再給予回饋，就像管理一個 AI 開發團隊。（圖上劇本 5）

AI 最後不只可以開發程式，還可以維護程式。而人類來管理並指揮這個 AI 開發團隊。

無論是否走到這個終局，在這個 AI 大航海時代的我們，現在最需要兩個關鍵的能力：

1. 熟悉 AI 這個工作者：知道 AI 這個未來主要的工作者，要怎麼交辦他們做事情，要怎麼預期他們的工作結果，要怎麼管理他們，包含幫助不同 AI 切分任務，分別交代各有所長的 AI，分工完成工作。
2. 下 Prompt 的能力：交辦 AI 做事，要說什麼內容，才能得到更好的結果，其實說到底，就是把話說清楚的能力，不管對人或對 AI 都一樣。你要對方做出你想要的，你就要負責的把想要的講清楚。

接觸它，使用它，理解它，接受他。

延伸閱讀：AI 時代的產品經理 PM / PO 的簡單生存指引 1