用 AI 写 PRD：输入信息、Prompt 和产品需求结构
把模糊的功能想法变成 PRD 草稿：问题、目标、非目标、用户、需求、指标和待定问题。
🧪 产品 / App / 创业
需求优先级、PRD、Onboarding 文案、App Store 评论回复、Launch 清单。
16 篇文章
独立开发者 / 产品经理 / 创业者每周都在做同一件事：把杂乱的想法变成"可以推进的下一步"。 这个专题专注产品工作流：需求排优先级、写 PRD 草稿、Onboarding 文案、App Store 评论回复、Landing Page 文案、Launch 检查表、Release Note。
推荐阅读路径
第一次看这个专题？按这个顺序读 3 篇，就能搭起一套完整的工作流：
用 AI 出发布日清单：技术、内容、公关、数据，含走查时间
按技术 / 内容 / 公关 / 数据分组的发布日清单，标出绝不能错的项、附验证方式，并安排 D-1 + 当天的两次走查。
用 AI 给功能排优先级：RICE 评分 + 用真实数据 push back
把 30+ 条 backlog 变成有理有据的优先级清单：RICE 评分、前 5 做、后 5 砍/延，以及和你真实数据的对账。
最新文章
用 AI 写 App Onboarding 文案：屏幕、标题、CTA 的完整工作流
用 AI 起草 3-5 屏 App Onboarding 文案的完整流程：输入信息、Prompt、检查清单和验证指标。本页聚焦工作流，模板见相关 Prompt 合集。
用 AI 回复 App Store 评论，又快又不像机器人
针对差评草拟有温度、具体、不模板化的回复，2 分钟内出 3 个版本，还能把用户挽回。
用 AI 做竞品 feature 对比矩阵
把自己和 3 家竞品在 15 个 feature 上对比——诚实。找出 2-3 个你真赢的维度，以及那些应该停止假装在竞争的维度。
用 AI 写客户访谈问题
用 Mom Test 风格生成访谈问题——锚定真实过去行为，不是“你会不会用一个能...”这种诱导意见的问题，导致访谈记录全是礼貌的假话。
用 AI 给功能排优先级：RICE 评分 + 用真实数据 push back
把 30+ 条 backlog 变成有理有据的优先级清单：RICE 评分、前 5 做、后 5 砍/延，以及和你真实数据的对账。
用 AI 设计落地页段结构：把访客从怀疑带到行动的页面骨架
用 AI 在写文案之前先排好落地页段顺序，按受众认知水平和异议来铺，让页面真正承担转化任务。
该专题全部文章
用 AI 写 App Onboarding 文案：屏幕、标题、CTA 的完整工作流
用 AI 起草 3-5 屏 App Onboarding 文案的完整流程：输入信息、Prompt、检查清单和验证指标。本页聚焦工作流，模板见相关 Prompt 合集。
用 AI 回复 App Store 评论，又快又不像机器人
针对差评草拟有温度、具体、不模板化的回复，2 分钟内出 3 个版本，还能把用户挽回。
用 AI 做竞品 feature 对比矩阵
把自己和 3 家竞品在 15 个 feature 上对比——诚实。找出 2-3 个你真赢的维度，以及那些应该停止假装在竞争的维度。
用 AI 写客户访谈问题
用 Mom Test 风格生成访谈问题——锚定真实过去行为，不是“你会不会用一个能...”这种诱导意见的问题，导致访谈记录全是礼貌的假话。
用 AI 给功能排优先级：RICE 评分 + 用真实数据 push back
把 30+ 条 backlog 变成有理有据的优先级清单：RICE 评分、前 5 做、后 5 砍/延，以及和你真实数据的对账。
用 AI 设计落地页段结构：把访客从怀疑带到行动的页面骨架
用 AI 在写文案之前先排好落地页段顺序，按受众认知水平和异议来铺，让页面真正承担转化任务。
用 AI 出发布日清单：技术、内容、公关、数据，含走查时间
按技术 / 内容 / 公关 / 数据分组的发布日清单，标出绝不能错的项、附验证方式，并安排 D-1 + 当天的两次走查。
用 AI 帮找市场定位：基于产品 + 竞品分析出 3 个真正不同的定位
让 AI 出 3 个明确不同的定位候选——每个带 tagline、关键差异、明确不为谁服务。
用 AI 划 MVP 范围：1 页 做 / 不做 清单的写法
用 AI 起草 1 页 MVP scope：5-7 项 IN、15-20 项带原因的 OUT、Wizard-of-Oz 候选、可测的 done 定义、以及延期时的砍序。
用 AI 出 5 版产品定位语：锚定品类、买家、替代品
把团队里飘着的 4 套不同产品描述，午饭前出 5 版定位语候选——锚定品类、买家、替代品，能通过“客户点头测试”。
用 AI 写 PRD：输入信息、Prompt 和产品需求结构
把模糊的功能想法变成 PRD 草稿：问题、目标、非目标、用户、需求、指标和待定问题。
上线前用 AI 出 3 个可验证的定价假设
给出 3 个不同形态的定价假设，每个配套餐结构、目标人群、关键风险和一周内能跑完的验证实验。
用 AI 写发布说明：把工程 Changelog 转成用户能读的版本
用 AI 把工程 changelog 翻译成用户视角的 release notes：分新功能 / 改进 / 修复三类，每条以 benefit 开头。
用 AI 总结产品 roadmap
把 30+ 项 initiative 压成一页纸——committed、exploration、不在 roadmap 上分清楚，leadership 90 秒读完，又不撒谎说什么都承诺了。
AI 从真实信号构建用户画像
把 8 场客户访谈压成一页基于真实原话的画像——Jobs-to-be-Done、决策标准、替代品、再加一节明确的「无关特征」。
用 AI 写 User Story：从功能想法到带验收的故事集
把 PM 一段话的功能想法变成工程能估点的 user story + Given/When/Then 验收。