AI 产品模式与研发范式 | AI Patterns & Engineering

1. AI研发新范式-全景蓝图

需求/Idea

发布/闭环

业务/FDE

自然语言
需求

AI Agent

端到端
生成

业务

效果
预览

用研

用户调研

竞品分析

PM/ID

概念定义

设计

原型构建

工程

原型验证

PO/PM

需求规格

QA/TL

测试规格

Dev

规格驱动
开发

DevOps

规格验证

LPDT

立项
Charter

SE/Mkt

概念/计划
(TR1)

HW/FW

开发/样机
(TR2-3)

QA/NPI

验证
(DVT/PVT)

SRE

灰度发布

发布

发布运营

数据工程

数据集
构建

模型专家

SFT
微调

评测

效果
评估

路线图例

AI 创新流

敏捷软件流（SDD）

硬件 IPD研发流

复杂AI应用流

AI 驱动变革演进路线图

从工具增强到流程重塑，最终实现软件定义交付的自动化演进路径

演进维度 / 阶段

工具增强

Phase 01

最大化利用模型 & 工具，提升研发关键环节效率

流程重塑

Phase 02

Prompt & Skills 封装，提升团队级研发效能

自动化交付

Phase 03

SDD (软件定义交付)

流程机制

需求从文档驱动转变为原型驱动，快速对齐需求。

从原型代码反向生成需求Specs，作为 Coding Agent 输入驱动开发。

建立 50/50 协作模式：AI 完成草稿，人工专注于 Review 与修正。

对于前端类需求，产品/设计融合前端，直接完成前端工程代码，缩短开发周期。

实现软件定义交付 (SDD)，功能开发与测试高度自动化。

工具平台

产品经理/BA 采纳Vibe Coding 工具（如v0.app/Loveable等），建立标准化使用规范。

采纳Coding Agent 工具（如Cursor/Copilot等），建立标准化使用规范。

构建团队级 Prompt 库 & Skills 平台，沉淀可复用的 AI 协作模式。

在BizDevOps平台上构建封装了 Prompt 和 Skills 的 AI 工具，让各个环节都有 AI 来生成初稿。

部署 AI Agent 编排平台，实现端到端自动化工作流。

形成组织级 Prompt 可 Skills 平台管理，且能够利用这些构建为嵌入到产研工作流的 Agent，来做到 Specs Driven

人才能力

赋能产品经理/BA学会 Vibe Coding，用自然语言驱动快速原型制作，缩短需求沟通周期。

赋能开发人员掌握 Coding Agent 使用技巧，提升代码编写效率。

产品/设计转型为"产品设计前端"，直接完成纯前端展示类需求开发。

培养一批能做团队和组织级Prompt 和 Skills的骨干成员，建立 AI 协作最佳实践社区。

转型为 AI 系统架构师，专注业务规则定义与质量门禁把控。

核心目标

从初期的效率工具引入，到中期的生产力关系重塑，最终实现全栈 AI 驱动的自动化交付体系。

演进逻辑

坚持“小步快跑、数据驱动”的原则。每一阶段的 Skills 沉淀都将为下一阶段的自动化提供 Context。

最终愿景

建立 AI-Native 的研发范式，让研发团队从繁重的重复编码中解放，专注于系统架构与业务价值创造。

用研

Review 场景

用户调研

用户分群

基于行为数据自动聚类用户，识别核心用户群体

Prompt:

分析用户行为数据，按特征聚类分群

Skills:

data_clustering, user_segmentation

需求提取

从访谈记录中自动提取关键需求和痛点

Prompt:

从访谈记录提取用户需求和痛点

Skills:

text_extraction, insight_mining

clusters.yaml

segments.json

needs.yaml

painpoints.json

Review 机会

竞品分析

竞品对标

自动收集竞品信息，生成对标分析报告

Prompt:

收集并对比竞品功能、定价、市场定位

Skills:

web_research, comparative_analysis

机会识别

通过数据分析识别市场空白和差异化机会

Prompt:

分析市场数据识别差异化机会点

Skills:

market_analysis, opportunity_detection

benchmark.yaml

comparison.json

opportunities.yaml

gaps.json

PM/ID

Review 卖点

概念定义

卖点生成

基于用户需求和竞品分析，生成差异化卖点

Prompt:

结合用户痛点和竞品空白生成卖点

Skills:

value_proposition, creative_writing

文案优化

自动优化产品定位文案，提升表达力

Prompt:

优化产品文案使其更具吸引力

Skills:

copywriting, tone_adjustment

usp.yaml

selling_points.json

copy.md

taglines.json

设计

Review 交互

原型构建

交互建议

基于设计规范和用户研究，提供交互优化建议

Prompt:

根据设计规范评估并优化交互流程

Skills:

ux_review, design_critique

原型生成

从设计稿自动生成可交互的原型

Prompt:

将设计稿转换为可交互原型代码

Skills:

design_to_code, prototype_generation

ux_review.yaml

suggestions.json

prototype.tsx

components.json

工程

Review指标

原型验证

指标分析

自动分析实验数据，识别关键指标变化

Prompt:

分析 A/B 测试数据识别显著变化

Skills:

statistical_analysis, metric_interpretation

放量策略

基于实验结果，推荐最优的放量策略

Prompt:

根据实验结果制定灰度放量计划

Skills:

rollout_planning, risk_assessment

ab_results.yaml

significance.json

rollout_plan.yaml

canary_config.json

战略

Review ROI

商业论证

财务模型

自动构建财务模型，评估项目ROI

Prompt:

构建项目财务模型计算投资回报

Skills:

financial_modeling, roi_calculation

风险评估

识别潜在风险，提供应对方案

Prompt:

识别项目风险并生成应对策略

Skills:

risk_identification, mitigation_planning

financial_model.yaml

roi_report.json

risk_matrix.yaml

mitigation.json

产研

Review 节奏

版本规划

基于优先级和资源，自动生成版本规划

Prompt:

根据需求优先级和资源生成版本计划

Skills:

roadmap_generation, priority_ranking

依赖分析

识别功能间的依赖关系，优化开发顺序

Prompt:

分析功能依赖关系优化开发顺序

Skills:

dependency_analysis, sequencing

release_plan.yaml

milestones.json

dependencies.yaml

sequence.json

产研

Review 规格

需求规格

规格补全

自动补全缺失的需求细节和边界条件

Prompt:

补全需求规格中的边界条件和细节

Skills:

spec_completion, edge_case_detection

用例生成

基于需求自动生成测试用例

Prompt:

根据需求规格生成测试用例

Skills:

test_case_generation, bdd_writing

spec_complete.yaml

edge_cases.json

test_cases.yaml

bdd_specs.feature

研发

Review 代码

迭代研发

代码生成

基于需求和架构，自动生成代码框架

Prompt:

根据需求规格生成代码实现

Skills:

code_generation, architecture_scaffolding

代码审查

自动检查代码质量、安全性和性能问题

Prompt:

审查代码质量、安全性和性能

Skills:

code_review, security_audit

impl.ts

scaffold.json

review.yaml

security_report.json

测试

Review 质量

测试验收

缺陷分析

自动分类和优先级排序缺陷，加速修复

Prompt:

分析缺陷根因并排序优先级

Skills:

bug_triage, root_cause_analysis

测试覆盖

识别测试覆盖空白，推荐补充测试用例

Prompt:

识别测试覆盖空白并补充用例

Skills:

coverage_analysis, test_recommendation

bug_analysis.yaml

root_cause.json

coverage.yaml

new_tests.json

发布

Review 策略

发布运营

发布策略

基于用户分布和风险评估，推荐最优发布策略

Prompt:

制定灰度发布和回滚策略

Skills:

release_planning, rollback_strategy

运营建议

自动生成发布文案和运营推广方案

Prompt:

生成发布公告和推广文案

Skills:

release_notes, marketing_copy

release_strategy.yaml

rollback_plan.json

release_notes.md

promo_copy.json

AI Knowledge Bench/AI 平台

从资产中自动摄取知识，实现闭环

Input: *.yaml

Auto Learning...

Context Engine

自动总结上下文

注入 Prompt，提升下一轮辅助准确率

Skills Mining

抽取复用 Skills

自动沉淀 SOP，让 AI 学会新技能

Evolution

知识飞轮进化

数据越用越懂你，流程越跑越顺

AI 4 SE 纯软件研发新流程

将产品经理必须的 SoP 动作线上化，通过 AI 来辅助更高效地完成各项动作

规划阶段

需求阶段

验收阶段

知识沉淀

Review 洞察

行业与竞品分析

DeepResearch 智能调研

内置提示词模板，一键生成行业分析报告和竞品对比表

Prompt:

深度调研行业趋势和竞品功能，生成结构化分析报告

Skills:

deep_research, report_generation

数据源自动聚合

自动抓取公开研报和新闻，进行摘要汇总

Prompt:

聚合公开数据源，提取关键信息并生成摘要

Skills:

web_scraping, summarization

industry_analysis.md

competitor_matrix.yaml

news_digest.md

research_summary.json

PM/BA

Review 流程

业务流梳理

文本生成流程图

输入业务逻辑描述，自动生成可视化的业务流程图

Prompt:

将业务描述转换为可视化流程图

Skills:

text_to_diagram, flow_visualization

流程断点检测

AI 扫描流程图，自动标记逻辑闭环缺失或异常节点

Prompt:

检测流程图中的逻辑断点和异常

Skills:

flow_analysis, gap_detection

journey_map.svg

flow_definition.yaml

flow_issues.yaml

recommendations.md

PM/战略

Review 目标

战略拆解

AI-OSM 工具

辅助将大目标拆解为具体的策略和度量指标

Prompt:

将战略目标拆解为 OSM 结构

Skills:

goal_decomposition, metric_definition

指标关联性检查

自动校验下层指标是否能支撑上层目标

Prompt:

验证指标与目标的关联性和完整性

Skills:

metric_validation, alignment_check

objectives.yaml

strategies.yaml

metrics.yaml

alignment_report.yaml

gaps.json

PO/PM

Review 原型

原型

Vibe Coding

通过自然语言对话，实时生成可交互的前端原型代码

Prompt:

根据需求描述生成可交互的前端原型

Skills:

nl_to_code, prototype_generation

智能反馈收集

业务方在原型上点击即可留言，AI 自动整理修改意见

Prompt:

收集并整理原型反馈意见

Skills:

feedback_collection, opinion_synthesis

prototype.tsx

components.json

feedback.yaml

change_requests.md

PO/PM

Review 拆分

需求拆分 Storymap

AI-Storymap 工具

自动将大型需求拆解为史诗、特性和用户故事，并按优先级预排期

Prompt:

将需求拆解为 Epic/Feature/Story 结构

Skills:

requirement_decomposition, priority_ranking

全景视图生成

自动补全用户旅程中的缺失环节

Prompt:

分析用户旅程并补全缺失环节

Skills:

journey_analysis, gap_filling

epics.yaml

features.yaml

stories.yaml

journey_complete.yaml

missing_steps.json

PO/PM

Review 规格

详细设计 Story PRD

规格自动补全

根据用户故事，自动生成字段定义、异常流程和数据埋点要求

Prompt:

补全 Story 的详细规格说明

Skills:

spec_completion, field_definition

一致性校验

在与开发确认前，AI 自动检查 PRD 是否符合技术规范

Prompt:

校验 PRD 与技术规范的一致性

Skills:

spec_validation, consistency_check

story_spec.md

data_schema.yaml

tracking_events.json

validation_report.yaml

issues.json

QA/PO

Review AC

验收测试用例

自动生成验收用例

基于 Story PRD 自动生成验收测试用例

Prompt:

根据需求规格生成验收测试用例

Skills:

test_case_generation, bdd_writing

CI/CD 对照验证

对照 CI/CD 对应自动化测试看是否通过

Prompt:

验证自动化测试与验收用例的覆盖情况

Skills:

coverage_analysis, ci_integration

acceptance_tests.feature

test_cases.yaml

coverage_report.yaml

ci_status.json

研发/QA

Review 资产

业务知识提取

实体提取

从 PRD 和代码中自动识别业务实体及其属性含义

Prompt:

从文档和代码中提取业务实体模型

Skills:

entity_extraction, domain_modeling

规则抽取

提取隐藏在逻辑中的业务规则，形成结构化的规则库

Prompt:

从代码逻辑中抽取业务规则

Skills:

rule_extraction, logic_analysis

entities.yaml

domain_model.json

business_rules.yaml

rule_library.json

团队

Review 知识

知识复盘

定期知识巡检

对比线上实际运行逻辑与文档描述，发现差异并报警

Prompt:

对比代码实现与文档描述的差异

Skills:

doc_code_comparison, drift_detection

存量资产问答

基于沉淀的知识库，回答关于历史业务逻辑的提问

Prompt:

基于知识库回答业务逻辑问题

Skills:

knowledge_qa, context_retrieval

drift_report.yaml

alerts.json

qa_log.yaml

knowledge_updates.json

AI 4 PM 平台

Docs as Code · 上下文工程 · 知识飞轮

Context Engine

结构化 PRD

Markdown 即上下文

Docs as Code

文档即代码

Prompt 存入 Git