6.7
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产品人人都是产品经理·Hank··AI 生成
古法写需求已死，AI时代新的需求输出方式已来
文章核心论点：传统PRD（产品需求文档）在AI时代已过时，产品经理应转向编写SPEC（规格文档），后者是写给AI读的“执行契约”，而非给人看的“协作文档”。作者通过对比传统PRD、Vibe Coding和Spec Coding三种模式，说明需求文档的消费端已从人变为AI，产品经理必须将输出格式从模糊的“意会”转向边界锁死的“精确”。文章还分享了作者用SPEC模式在半天内处理5个需求的实践案例，认为产品经理的核心价值正从“表达层”转向“判断层”。适合正在探索AI辅助工作流的产品经理、技术管理者阅读，尤其是对当前AI写代码效率低下感到困惑的从业者。原文 ↗
核心观点
- ▍AI写PRD不好用的根本原因不是AI不行，而是需求文档的“接口”错了——传统PRD是写给人看的，而现在需求的最终执行者已从人变成AI，需要用AI能精确执行的SPEC文档替代PRD。
- ▍AI时代产品经理的核心价值将从“表达层”（写文档、画原型）转向“判断层”（需求本质判断、方案边界划定、业务价值评估），只懂写文档的产品经理会越来越难。
- 01Vibe Coding（直接丢自然语言需求给AI生成代码）的弊病在于没有边界约束，需求越复杂跑偏概率越高，不适合正经业务产研流程。
- 02作者用SPEC模式在半天内并行处理了5个需求，每个需求约32个开发工时，以前需一周，一上午烧了50多美金大模型费用。
- 03SPEC的起源可追溯到80年代“契约式设计”（Design by Contract，每个模块需有明确前置条件、后置条件和不变量），之后与TDD结合形成“规格先行”理念，2025年AI编程工具爆发后成为主流。
- 042025年下半年，亚马逊云科技、微软GitHub Copilot团队、Google DeepMind Codey团队、腾讯云智服等几乎同时遇到“直接让AI写代码效率低、返工率高”的问题，并共同找到“先写SPEC再让AI写代码”的解法。
- 05GitHub在2025年底推出了Spec Kit工具，Thoughtworks在技术雷达中将Spec-Driven Development列为重点实践方向。
反方 / 局限
- — SPEC模式并非开箱即用，需要配套领域知识库、Skill技能配置、MCP连接等基础设施，缺少这些则AI生成的SPEC可能脱离业务实际。
- — 文章未深入讨论SPEC模式在高度创新、无法预定义边界的探索性项目中的适用性，以及其对团队协作流程（如评审、测试）的全面重构需求。
产品需求文档SPEC文档Vibe CodingSpec Coding契约式设计测试驱动开发Andrej KarpathyGitHubThoughtworks亚马逊云科技微软GitHub CopilotGoogle DeepMind腾讯云智服Spec Kit
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