OpenClaw 自动出 PRD:从选词到产品文档一天搞定

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大家好,我是孟健。

昨天我让 AI 自动挖到一个月搜 22,200 的需求,今天早上醒来,一份 10 章节的完整 PRD 已经写好了。

不是大纲,不是思路,是可以直接交给设计和研发开干的产品文档——竞品分析、用户画像、功能规划、定价设计、SEO 矩阵、技术方案、首周 GTM 全都有。

两个 AI Agent 接力完成:墨探负责挖需求,墨策负责写 PRD。我没有写一个字。

今天完整拆解这套系统是怎么搭的。你看完也可以照着搭一套。


01 先看结果:这份 PRD 长什么样

PRD 目录 + 结论先行:要不要做、为什么做、MVP 一句话

墨探昨天跑完需求挖掘 pipeline,发现了一个关键词:ai character generator(AI 角色生成器)。

数据面:月搜索量 22,200,KD 19(关键词难度极低),CPC $2.09,SERP 前 10 里 niche 小站占 7 个、大站只有 3 个。趋势稳定,不是短期热点。

墨探把这个词连同完整的 SERP 数据、社区验证结果一起传给了墨策。墨策拿到数据后,自动输出了一份 10 章节 PRD:

  1. 结论先行:做不做?做。为什么?月搜 22,200、KD 19、小站友好、子方向丰富。MVP 是什么?描述角色 → AI 生成图片+完整人设卡。
  2. 市场概述:关键词数据表、为什么值得做的 5 个理由
  3. 竞品分析:SERP 实扫 + Top 5 竞品对比表 + 用户痛点证据
  4. 目标用户群:三类用户画像
  5. 核心价值主张:一句话定位 + 与竞品的差异
  6. 功能规划:MVP / V2 / Later / NOT-DO 四层
  7. 页面信息架构:首页结构 + SEO 页面矩阵(7 个子场景页)
  8. 定价设计:Free / Pro / Lifetime + 获客成本计算
  9. 域名与技术栈:候选域名 + CF 全家桶方案
  10. GTM 与首周动作:SEO + 内容 + 时间表

02 墨策写 PRD 的完整流程:7 步

这不是一个万能 prompt。墨策有一套完整的 PRD 方法论,7 个步骤,每一步都有明确的输入、操作和输出。

第一步:判断值不值得做(10 分钟)

拿到关键词后,先过 4 个问题:

  • 这个需求是长期的还是短期热点?→ Google Trends 看 2 年趋势
  • SERP 有没有独立小站能排进去?→ 前 10 里小站占比
  • 有没有明确的付费场景?→ 竞品在收费吗?用户在抱怨"太贵"吗?
  • 能不能 1-2 天做出 MVP?→ 有没有现成 API,要不要 GPU

4 个问题里有 2 个以上是"否",直接放弃。不要在不值得做的方向上花时间写 PRD。

第二步:搞清楚给谁用(20 分钟)

不是"所有人"。墨策会去 Reddit、G2、Trustpilot 找真实用户讨论,提炼出 2-3 个用户画像。

ai character generator 这个词,墨策找到了三类用户:

  • DnD/TTRPG 玩家:开新 campaign 前快速生成 NPC 人设
  • 小说/同人创作者:需要一致性的角色设定
  • 独立游戏开发者:快速生成游戏角色原型

每个用户画像都带着:是谁、使用场景、痛点、替代方案、付费意愿。

痛点不是编的。 墨策交叉验证了 Reddit r/CharacterAI(用户大量抱怨"变得 buggy、restrictive")、r/dndai(用 ChatGPT 手动创角色,流程碎片化)。

第三步:找差异化(15 分钟)

竞品分析:SERP 实扫 + 排名靠前的站点分析

墨策不是拍脑袋分析竞品。它拿到墨探的 SERP 数据,真的去看了前 10 名都做了什么:

  • ImagineArt:只生成图片,没有人设文本
  • Canva:通用设计平台,不专注角色
  • Toolsaday:只有文本人设,没有图片

关键洞察:市场上要么只出图片,要么只出文本。没有一站式"图+文"方案。

差异化就出来了:图片+人设一体的角色创建工具。

第四步:划 MVP 边界(15 分钟)

这是最重要的一步。大多数独立开发者的项目死因不是功能太少,是功能太多。

MVP 功能表:7 个 P0 功能,2-3 天可上线

墨策的做法是先定 NOT-DO 清单

  • ❌ 不做用户注册/登录
  • ❌ 不做社区/社交
  • ❌ 不做 API
  • ❌ 不做移动 App
  • ❌ 不做支付系统(MVP 全免费)
  • ❌ 不做角色一致性(技术复杂,V2 再说)

砍完之后,MVP 就只剩下一件事:输入描述 → AI 同时生成角色图片+人设卡 → 下载。

2-3 天可以上线。

第五步:设计首页信息架构(20 分钟)

NOT-DO 清单 + 页面信息架构

首页结构:Hero(内嵌输入框)→ How It Works → Demo → Use Cases → Features → FAQ → Footer。

SEO 矩阵:主站打 "ai character generator",然后铺 6 个子场景页(anime / dnd / fantasy / game / oc / random),每个页面有独立的目标关键词。

SEO 策略不是 PRD 写完后再想的,而是内嵌在产品规划里的。

第六步:定价设计(15 分钟)

定价理由 + 域名调研

Free 每天 3 次生成,Pro 9/月,Lifetime9/月,Lifetime 149。

定价不是拍脑袋。CPC 2.09每个付费用户获客成本约2.09 → 每个付费用户获客成本约 20-40(按 5-10% 转化率)→ $9/月用户留 3-5 个月就回本。

第七步:写交接摘要(10 分钟)

目标用户群:DnD 玩家、小说创作者、游戏开发者

给设计:Hero 必须有内嵌输入框,角色卡是核心体验,深色底+亮色强调。 给文案:核心定位是"角色创建工具",不是"AI art generator"也不是"AI chatbot"。 给研发:两条 API 链路(文本用 Claude JSON mode,图片用 Flux/fal.ai),CF 全家桶部署。

一份 PRD 的输出不是一篇文档。是三份可以直接交付的任务书。


03 这套自动化是怎么串起来的

整条流水线:

墨探(市场 Agent)
  每天跑需求挖掘 pipeline
  → 发现 "ai character generator"
  → SERP 分析:niche 7 : big 3
  → 社区验证:Reddit 有痛点
  → 输出 final shortlist

     ↓ sessions_send(Agent 间通信)

墨策(产品 Agent)
  收到关键词 + 数据包
  → 按 7 步方法论自动执行
  → 竞品实扫 + 用户调研
  → 输出完整 PRD
  → 存到飞书 + 发通知

两个 Agent 之间通过 OpenClaw 的 sessions_send 通信。墨探跑完,把"值得继续"的关键词和数据包发给墨策。墨策按 PRD 模板自动填充每个章节。

关键设计:墨策不是一个"写文档的 AI",而是一个有完整方法论的产品 Agent。

它有自己的 playbook(one-click-site-prd-playbook.md),定义了输入格式、工作步骤、质量门槛、交接格式。它还有自己的 PRD 模板(prd-one-click-site-template.md),确保每次输出的结构一致。


04 你自己搭需要什么

需求挖掘层(墨探的部分)

  • OpenClaw 部署好(一台 VPS 即可)
  • DataForSEO 账号(注册送 $50 额度)
  • Tavily API Key($1 = 1000 次搜索)
  • 一份种子词列表

PRD 生成层(墨策的部分)

  • 一个产品 Agent + 一套 PRD playbook
  • 一个 PRD 模板(定义好章节结构)
  • Agent 需要能调用 web_search(做竞品分析和用户调研)

两层之间的连接

  • sessions_send:墨探跑完后自动发数据给墨策
  • 或者更简单:你手动把墨探的 shortlist 复制给产品 Agent

从发现需求到输出 PRD 的总成本:数据 API $2-3 + AI 模型费用。


05 为什么这件事的意义比你想的大

以前做一个工具站的前期工作是这样的

  1. 你手动在 Ahrefs 查词 → 2 小时
  2. 你手动搜 Google 看竞品 → 2 小时
  3. 你手动翻 Reddit 找痛点 → 2 小时
  4. 你坐在那里想功能列表 → 3 小时
  5. 你纠结定价 → 1 小时
  6. 你写一份半成品 PRD → 3 小时

总计:13 小时,至少两天。

现在

  1. 墨探自动跑 pipeline → 几分钟
  2. 墨策自动输出 PRD → 几分钟

总计:不到 1 小时。你只需要看结论、做判断。

这意味着什么?意味着你可以一周验证 5 个方向,而不是两周验证 1 个。试错速度提升 10 倍。

独立开发者最贵的资源是时间。每个方向做不做的判断越快,你成功的概率越高。


📍 最后说一句。

很多人觉得"AI 自动写 PRD"是噱头——让 ChatGPT 输出一篇文档有什么难的?

但这套系统不是"一个 prompt 生成一篇文档"。而是两个专业 Agent 各干各的活:一个专注挖需求,一个专注做产品定义。数据在 Agent 之间自动流动,每个 Agent 有自己的方法论、playbook、质量标准。

这才是多 Agent 协作的真实形态——不是一个超级 AI 什么都干,而是每个 Agent 只做自己最擅长的事。

从发现需求到输出 PRD,以前需要一个产品经理花一周。现在两个 AI Agent 一天搞定。

你有没有试过让 AI 帮你做产品调研?评论区聊,我每条都看。


👋 我是孟健,前腾讯 T11 / 前字节技术 Leader,现在全职做 AI 编程。

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