引言
“AI会不会取代产品经理”这个话题已经说了好几年了。2026年，真正让我开始觉得有落差感的的是，身边的产品经理几乎个个是AI高手。
我身边的产品经理，几乎都已经不用“纯手写”PRD了。
他们不再默认从空白文档开始写了，而是先丢给AI跑一版，再补一下，听说“半个小时就搞定了”。于是我第一次认真反思了一下：这个差距可能不是能力问题，而是工具使用方式的问题。所以我经过了多次尝试，用不同的AI工具来写PRD，想通过这篇文章来和大家聊聊：为什么越来越多产品经理开始接受用AI写PRD？以及哪些工具真的好用，哪些坑我已经替你踩过了。
一、为什么产品经理越来越接受用AI写PRD？
1. AI写PRD的速度快
最开始我也是抵触的，觉得 AI 写的东西没有灵魂，还是得自己把控，但“真香定律”来得太快。以前写文档，光是搭建框架、写背景描述就要半小时，写成一整套文档背景、目标、流程、规则、边界、异常等等很消耗精力。现在更多时候是AI先把骨架搭好，我再去补关键判断，把节省下来的时间去思考核心业务逻辑，不香吗？
AI能把你已经想清楚的东西，快速组织成一版**能看的初稿，**哪怕这版有问题，也比对着空白文档憋半天强。
2. AI写PRD逻辑比较“干净”
这一点很多产品经理应该很少能承认。但人写PRD时，很容易只盯着主流程，把边角情况放到后面再说，结果就忘了。比如“弱网状态下的加载逻辑”、“账号被封禁时的弹窗提示”，这些边缘情况，很多产品经理经常漏掉，但AI只要调教好，它能把逻辑盘得比人都细。
而且AI在结构上基本都是保持完整的，该有的模块基本不会少。所以我现在的习惯是，先让AI先写一版标准但普通的PRD架构，再由我来加判断和取舍。
3. AI是辅助但不是主导
虽然说了半天AI有多好，但是如果真去依赖它了，反而就不对了。大家现在的共识是：不指望AI一键生成完美的PRD。我们只是把它当成一个辅助，它负责产出大部分的标准化内容，剩下的判断和补充由我们来做。
这种分工方式，用下来反而是目前最顺的。如果你是指望AI直接生成一篇PRD，一字不改发给研发，那大概率会翻车，目前没有工具能满足你这样的需求。
二、常见的3类AI生成PRD工具实测体验
下面这些工具都是比较主流和高频使用的，分享我真实用过的感受，不做“谁更牛”的对比，只说各自适合干什么、不适合干什么。
1. DeepSeek：逻辑强，偏“工程脑”
DeepSeek擅长代码，它的逻辑思维非常严密。让它写PRD，能把功能流程拆得清楚，状态、条件、分支写得比较全，而且对偏技术、偏后台的需求很友好。它非常擅长处理复杂的后端逻辑，比如“优惠券叠加规则”、“库存扣减时机”这种烧脑逻辑，它写出来的逻辑，对开发来说非常好对齐，基本不用来回解释。
但是不足也很明显：
- 它的表达偏“硬”，说实话不太像人写的
- 缺乏用户视角的“人味”，业务语境比较生硬
所以我推荐用法是：先拿DeepSeek拆逻辑，尤其在权限系统、配置规则、流程判断类需求放让它来输出，再自己润一遍文字，二次“翻译”成人话。
2. 豆包：擅长文字撰写但要防跑偏
豆包中文语料喂得足所以表达确实更顺。如果你甩给它几篇以前写好的PRD范文让它模仿，它能学得有模有样。它写出来的东西，很像产品经理自己写的，语气通顺用词精准。尤其是在写“项目背景”、“用户价值”这种偏叙述性的段落时，比DeepSeek要细腻很多，读起来不生硬。
但豆包的问题是比DeepSeek要多一些的，它的逻辑严谨性不稳定，容易“飘”。有时候写着写着，上下文的逻辑就矛盾了（比如前面说未登录不能看，后面又说游客可浏览）。用豆包写PRD，逻辑一定要自己逐条过一遍，否则很容易在评审时被当场指出问题。
所以我一般不让它“自由发挥”，主要是提示词给得很死，提前告诉它必须逻辑严谨不要有不相关的逻辑出现。
3. 墨刀AI：除了PRD能串联多个环节
墨刀AI Agent跟DeepSeek和豆包不一样，它是能写PRD、能画原型、还能做调研的AI智能体，专门为产品经理做的。我现在的习惯是先用它的AI做竞品调研，把调研结果作为上下文，再让它生成PRD。它不是单纯“写得多好”，核心的是信息闭环能力强。 它的PRD不是孤立的，是可以结合调研数据来写的，而且可以图文结合，可视化表达，这样的文档更有说服力。
而且墨刀AI有一个独特的优势：能结合原型产出。你可以先把需求喂给它，让它生成原型图；也可以反过来，用原型图去辅助生成PRD描述。这种体验是前两种AI大模型工具给不了的，而且信息会更全，更贴近真实产品形态。
它的不足也要说清楚：
- 目前没法真的把原型“插”进PRD里做逐条标注
- 虽然是结构化输出，但需要多轮对话反复调整
所以它更适合放在完整的产品流程里用，而不是只用它来写文档。
三、用AI写PRD不踩坑的3个实用技巧
最开始我也试过只给AI一句话，结果生成的都是通用模板，踩过坑才知道怎么用才合适，下面是我总结的技巧：
1. 别写整篇，拆解开写
这是我最早踩的坑。不要总想着让AI帮你写出来一整篇PRD，比如你让AI一次性写一个“电商系统”，它只能给你写个大概，看着有模有样该起来太费劲了。技巧是把它拆成“登录注册模块”、“购物车模块”、“支付模块”。每次只让AI写一个模块，拆得越细，AI越不容易胡编，后面修改的成本也会低很多。
2. 预设重要逻辑
我发现AI写PRD最容易缺失的就是为什么这么做、哪些情况不支持。但这才是研发最关心的部分。它默认是正向反馈，你想让文档专业，必须主动提示异常。所以你最好在提示词里加上一句，比如：“请重点补充以下场景的逻辑：断网重连、数据加载失败、权限不足、极端并发情况”。这类内容，一定要在提示词里明确写出来。
3. 把原型、调研资料一起丢进去
现在我基本不会只给文字描述的需求就让AI写PRD，光给文字指令太干了，AI容易幻觉。你可以先给背景，再给用户调研结论或者原型页面。比如你有原型图（截图），把它传给 AI，说“根据这张图写交互说明”。有竞品资料，把它粘进去，说“参考这个竞品的逻辑，但要把积分规则改为...”这样出来的PRD更贴合实际，也更容易直接拿去评审。
结语
2026年了，会不会写PRD、写的好不好，其实已经不算产品经理的竞争差异点了。现在团队真正关注的，其实是你能不能把基础工作快速处理掉，把时间留给更重要的判断。能用AI写PRD也不代表什么，更重要的是你得明确的知道哪些交给它效率高，哪些不能依赖它得自己上。
声明：文中举例的AI工具仅基于作者实操经验，还有其他同样能实现的AI工具，均可自由选择。
