2026年第二届人工智能与产品设计国际学术会议 （AIPD 2026）

官网：https://ais.cn/u/ZZ7baa

时间：2026年02月06-08日

地点：中国-北京

前言

产品经理的核心工作贯穿 “需求分析→产品设计→研发跟进→测试验收→版本上线” 全链路，传统模式下，每个环节都存在大量重复性、标准化、低价值的工作（如需求文档撰写、原型标注、用例整理、上线报告输出等），占用产品经理 60% 以上的工作时间，导致其难以聚焦核心的用户价值挖掘与产品策略制定。生成式人工智能（AIGC）的全面落地，为产品经理提供了 “提效神器”—— 通过自然语言交互，AIGC 可快速完成需求拆解、文档生成、原型制作、用例编写、数据复盘等全流程工作，将产品经理从重复劳动中解放出来。本文聚焦 AIGC 在产品经理日常工作全流程的落地应用，结合可复用的 Prompt 模板、实操代码案例、提效对比表，系统拆解每个环节的 AIGC 提效方法与避坑指南，帮助产品经理实现 “1 天完成 3 天的工作”，将核心精力投入到高价值的产品策略设计中。

一、AIGC 赋能产品工作全流程的核心逻辑

1.1 产品工作全流程的核心痛点与 AIGC 适配场景

产品经理日常工作的核心痛点集中在 “效率低、标准化程度低、沟通成本高”，AIGC 可精准适配这些痛点场景：

工作环节	核心痛点	AIGC 适配场景	提效幅度
需求分析	人工拆解需求易遗漏隐性逻辑，用户反馈整理耗时	需求结构化拆解、用户反馈文本分析、需求价值评估	80%+
产品设计	原型制作耗时，PRD 文档撰写繁琐，交互逻辑标注不完整	高保真原型生成、PRD 自动生成、交互逻辑表制作	90%+
研发跟进	需求沟通反复，接口文档编写耗时，进度跟踪繁琐	接口文档生成、研发沟通话术优化、进度报告自动生成	70%+
测试验收	测试用例编写重复，缺陷分析耗时	测试用例批量生成、缺陷根因分析、验收报告输出	85%+
版本上线	上线文档撰写、数据复盘报告制作、用户反馈整理	上线说明文档生成、数据复盘分析、用户反馈总结	80%+

1.2 AIGC 赋能产品工作的核心优势

1. 效率提升：标准化工作从 “小时级” 缩短至 “分钟级”，如 PRD 文档撰写从 2 小时缩短至 10 分钟；
2. 质量保障：基于海量数据训练，AIGC 生成的文档 / 表格 / 原型更规范，遗漏率＜5%；
3. 成本降低：减少跨团队沟通次数，研发 / 测试 / 运营的协作成本降低 50% 以上；
4. 标准化统一：生成的文档、原型、用例符合企业统一规范，避免 “一人一个风格”；
5. 创意辅助：AIGC 可基于行业最佳实践，提供产品设计创意与优化建议。

1.3 AIGC 工具选型：产品经理必备的 5 类工具

不同工作环节需选择适配的 AIGC 工具，以下是高性价比的工具组合：

工具类型	代表工具	核心用途	优势
通用文本生成	GPT-4o、文心一言 4.0、通义千问	需求分析、文档撰写、报告生成	自然语言理解能力强，输出结构化内容
原型设计工具	Figma AI、即时设计 AI、摹客 AI	高保真原型生成、交互逻辑标注	无缝对接设计流程，符合研发交付标准
表格 / 数据处理	ChatGPT Code Interpreter、飞书表格 AI	需求价值评估、数据复盘分析	自动处理数据，生成可视化图表
多模态生成	MidJourney、DALL·E 3	产品视觉设计、创意原型生成	视觉效果佳，支持多样化设计风格
协作提效工具	飞书助手、钉钉 AI 助理	会议纪要生成、沟通话术优化	无缝对接协作流程，实时提效

二、AIGC 在产品工作全流程的实操落地

2.1 环节一：需求分析 —— 从 “模糊需求” 到 “结构化逻辑”

2.1.1 核心目标

将模糊的用户需求 / 业务需求转化为 “功能模块 - 交互逻辑 - 价值评估” 的结构化内容，为产品设计提供精准输入。

2.1.2 实操场景 1：需求结构化拆解

Prompt 模板：

plaintext

请作为资深产品经理，拆解以下生鲜电商APP的需求，输出结构化需求拆解表，包含「功能模块、子功能、用户场景、交互逻辑、隐性需求、价值评估（1-10分）」6列：
需求描述：设计生鲜电商APP的“次日达”配送功能，用户可选择次日达配送时间（上午/下午），支持配送时间修改，未按时配送需自动赔付优惠券。
要求：覆盖所有显性/隐性需求，价值评估需结合用户使用频率、解决痛点程度、商业价值综合判断。

AIGC 输出结果（核心片段）：

功能模块	子功能	用户场景	交互逻辑	隐性需求	价值评估
次日达配送选择	配送时间选择	用户下单时选择配送方式	下单页面增加 “次日达” 选项，点击后展开上午 / 下午选择按钮	需显示配送时间预估范围（如上午 9:00-12:00）	9
次日达配送选择	配送时间修改	用户下单后未发货前修改时间	订单详情页增加 “修改配送时间” 按钮，点击后重新选择时间	发货后禁止修改，需弹窗提示	8
赔付规则	自动赔付优惠券	配送超时未达	系统检测配送超时后，自动发放满 20 减 5 优惠券到用户账户	优惠券需标注 “次日达超时赔付”，有效期 7 天	9

2.1.3 实操场景 2：用户反馈文本分析

实操代码案例（基于 GPT-4o 分析用户反馈）：

python

运行

import openai
import pandas as pd
import json

# 配置API密钥
openai.api_key = "your-api-key"

# 模拟生鲜APP用户反馈数据
user_feedback = [
    "次日达配送时间选择太麻烦，希望能直接在商品页选择",
    "昨天选的次日达下午配送，结果晚上才到，没有赔付",
    "修改配送时间的按钮找不到，操作太复杂",
    "次日达配送很快，希望能增加晚上配送的选项",
    "赔付的优惠券使用门槛太高，没什么用"
]

# 分析用户反馈，提取核心痛点、需求、优先级
def analyze_feedback(feedback_list):
    prompt = f"""
    请分析以下生鲜APP次日达功能的用户反馈，输出JSON格式结果，包含：
    1. core_pain_points：核心痛点（列表）；
    2. user_demands：用户潜在需求（列表）；
    3. priority_ranking：需求优先级（按高/中/低分类）；
    4. optimization_suggestions：优化建议（列表）。
    反馈列表：{feedback_list}
    """
    try:
        response = openai.ChatCompletion.create(
            model="gpt-4o",
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
            temperature=0.1,
            max_tokens=1000
        )
        result = json.loads(response.choices[0].message.content)
        # 转换为易读格式
        analysis_result = "\n=== 用户反馈分析结果 ===\n"
        analysis_result += f"核心痛点：{', '.join(result['core_pain_points'])}\n"
        analysis_result += f"潜在需求：{', '.join(result['user_demands'])}\n"
        analysis_result += f"高优先级需求：{', '.join(result['priority_ranking']['高'])}\n"
        analysis_result += f"优化建议：{', '.join(result['optimization_suggestions'])}\n"
        return analysis_result
    except Exception as e:
        return f"分析失败：{e}"

# 执行分析
feedback_analysis = analyze_feedback(user_feedback)
print(feedback_analysis)

# 保存分析结果
with open("用户反馈分析报告.md", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(feedback_analysis)
print("\n用户反馈分析报告已保存")

代码输出结果：

plaintext

=== 用户反馈分析结果 ===
核心痛点：次日达配送时间选择操作繁琐、配送超时未自动赔付、修改配送时间按钮位置不明显、赔付优惠券使用门槛高
潜在需求：商品页直接选择配送时间、增加晚上配送时段、降低优惠券使用门槛、明确配送超时赔付规则
高优先级需求：配送超时自动赔付功能优化、修改配送时间按钮位置优化、降低赔付优惠券使用门槛
优化建议：1. 在商品详情页增加次日达配送时间选择入口；2. 优化配送超时检测逻辑，确保自动赔付优惠券；3. 将修改配送时间按钮放在订单详情页顶部显眼位置；4. 降低赔付优惠券使用门槛（如满15减5）；5. 增加晚上18:00-21:00配送时段选项

2.2 环节二：产品设计 —— 从 “逻辑表” 到 “可交付原型 + PRD”

2.2.1 核心目标

基于结构化需求，快速生成高保真原型和标准化 PRD 文档，直接用于研发交付。

2.2.2 实操场景 1：PRD 文档自动生成

Prompt 模板：

plaintext

请基于以下次日达功能的结构化需求，生成标准化产品需求文档（PRD），包含「文档信息、需求背景、核心功能、交互逻辑、非功能需求、验收标准、风险评估」7个部分：
结构化需求：
1. 功能模块：次日达配送选择，子功能：配送时间选择、配送时间修改；
2. 交互逻辑：下单页显示次日达选项，支持上午/下午选择，发货前可修改时间；
3. 隐性需求：配送超时自动赔付满20减5优惠券，有效期7天；
4. 价值评估：9分（高价值）。
要求：PRD符合互联网产品通用规范，验收标准可量化，风险评估包含技术/用户/商业风险。

AIGC 输出结果（核心片段）：

plaintext

# 生鲜电商APP次日达配送功能PRD文档
## 1. 文档信息
- 文档版本：V1.0
- 编写人：AIGC助手
- 编写时间：2026-01-17
- 适用范围：研发/测试/运营团队

## 2. 需求背景
用户对生鲜配送时效性要求高，现有配送功能仅支持当日达，用户反馈希望增加次日达选项，且对配送时间精准度、超时赔付有明确诉求，为提升用户体验，需上线次日达配送功能。

## 3. 核心功能
### 3.1 配送时间选择
- 下单页面增加“次日达”配送方式选项，位于“当日达”下方；
- 选择“次日达”后，展开配送时段选择（上午9:00-12:00/下午14:00-17:00）；
- 默认选中用户上次选择的时段，无记录则默认上午。

## 4. 交互逻辑
### 4.1 配送时间修改
- 订单详情页（未发货状态）顶部显示“修改配送时间”按钮，红色字体突出；
- 点击按钮弹出时段选择弹窗，确认修改后，订单状态同步更新，短信通知用户；
- 发货后按钮置灰，弹窗提示“订单已发货，无法修改配送时间”。

## 5. 非功能需求
- 响应时间：配送时间选择弹窗弹出时间＜1s；
- 兼容性：适配iOS/Android所有主流版本；
- 安全性：用户配送时间修改记录需留存，便于溯源。

## 6. 验收标准
- 功能验收：下单页可选择次日达及时段，未发货订单可修改时间，发货后不可修改；
- 性能验收：1000用户同时操作，功能响应正常，无卡顿；
- 合规验收：赔付优惠券规则符合平台用户协议，无法律风险。

## 7. 风险评估
- 技术风险：配送超时检测逻辑复杂，可能出现漏赔付，应对方案：增加人工校验兜底；
- 用户风险：新增配送时段可能导致配送员运力不足，应对方案：先灰度上线，监控运力数据；
- 商业风险：赔付优惠券增加成本，应对方案：设置每月赔付上限（单用户5张）。

2.2.2 实操场景 2：高保真原型生成

直接使用即时设计 AI，输入以下 Prompt 生成原型：

plaintext

生成生鲜电商APP下单页面高保真原型，包含次日达配送功能，要求：
1. 尺寸：375×812（移动端）；
2. 布局：商品信息区+配送方式选择区+结算按钮；
3. 配送方式区：显示“当日达”“次日达”选项，选中“次日达”后展开上午/下午时段选择；
4. 设计规范：主色调#4CAF50，辅助色#FF9800，字体苹方，按钮圆角8px；
5. 交互标注：标注配送时间选择、修改的交互逻辑；
6. 参考风格：盒马APP下单页面。

2.3 环节三：研发跟进 —— 从 “反复沟通” 到 “精准对接”

2.3.1 核心目标

减少需求沟通成本，快速生成研发所需的接口文档、进度报告，提升协作效率。

2.3.2 实操场景 1：接口文档自动生成

Prompt 模板：

plaintext

请基于次日达配送功能，生成标准化RESTful API接口文档，包含「接口名称、接口路径、请求方式、请求参数、响应参数、错误码、示例」7个部分：
核心逻辑：
1. 获取次日达配送时段接口：返回当前商品支持的次日达时段；
2. 修改配送时间接口：接收订单ID、新时段参数，返回修改结果；
3. 配送超时赔付接口：系统检测超时后，调用该接口发放优惠券。
要求：参数包含字段类型、是否必填、说明，错误码符合平台规范（如10001=参数错误）。

AIGC 输出结果（核心片段）：

plaintext

# 次日达配送功能接口文档
## 1. 获取次日达配送时段接口
- 接口名称：getNextDayDeliveryTime
- 接口路径：/api/v1/delivery/nextDay/time
- 请求方式：GET
- 请求参数：
  | 参数名 | 类型 | 是否必填 | 说明 |
  |--------|------|----------|------|
  | productId | String | 是 | 商品ID |
  | userId | String | 是 | 用户ID |
- 响应参数：
  | 参数名 | 类型 | 说明 |
  |--------|------|------|
  | code | Int | 状态码（200=成功） |
  | data | Array | 配送时段列表 |
  | data.timeSlot | String | 时段（如09:00-12:00） |
  | data.isAvailable | Boolean | 是否可选择 |
  | msg | String | 提示信息 |
- 错误码：
  | 错误码 | 说明 |
  |--------|------|
  | 10001 | 参数缺失（productId为空） |
  | 10002 | 商品不支持次日达 |
- 示例：
  请求：GET /api/v1/delivery/nextDay/time?productId=123&userId=456
  响应：{"code":200,"data":[{"timeSlot":"09:00-12:00","isAvailable":true},{"timeSlot":"14:00-17:00","isAvailable":true}],"msg":"成功"}

2.3.2 实操场景 2：研发进度报告生成

代码案例（自动生成进度报告）：

python

运行

import openai
import datetime

openai.api_key = "your-api-key"

# 研发进度原始数据
progress_data = {
    "功能模块": ["次日达选择", "时间修改", "超时赔付"],
    "计划进度": ["100%", "100%", "90%"],
    "实际进度": ["100%", "95%", "80%"],
    "延迟原因": ["无", "接口联调耗时", "赔付逻辑需优化"],
    "预计完成时间": ["2026-01-18", "2026-01-19", "2026-01-20"]
}

def generate_progress_report(data):
    prompt = f"""
    请基于以下研发进度数据，生成产品研发进度周报，包含「进度总览、延迟分析、风险提示、下一步计划」4个部分：
    数据：{data}
    报告时间：{datetime.date.today()}
    要求：语言专业且简洁，风险提示需给出解决方案，下一步计划可落地。
    """
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-3.5-turbo",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.2,
        max_tokens=800
    )
    report = response.choices[0].message.content
    return report

# 生成并保存进度报告
progress_report = generate_progress_report(progress_data)
print("=== 研发进度周报 ===")
print(progress_report)
with open("研发进度周报.md", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(progress_report)

2.4 环节四：测试验收 —— 从 “手工写用例” 到 “批量生成”

2.4.1 核心目标

快速生成覆盖全场景的测试用例，自动分析缺陷原因，提升测试验收效率。

2.4.2 实操场景 1：测试用例批量生成

Prompt 模板：

plaintext

请基于次日达配送功能，生成全覆盖的测试用例，包含「用例ID、用例名称、前置条件、操作步骤、预期结果、测试类型、优先级」7个部分：
核心功能：配送时间选择、配送时间修改、超时赔付。
要求：覆盖正常场景、异常场景、边界场景，优先级分为高/中/低，测试类型包含功能/性能/兼容性测试。

AIGC 输出结果（核心片段）：

用例 ID	用例名称	前置条件	操作步骤	预期结果	测试类型	优先级
TC001	选择次日达上午时段	商品支持次日达，用户已登录	1. 进入商品下单页；2. 选择 “次日达”；3. 选择 “上午 9:00-12:00”；4. 点击结算	订单配送方式显示 “次日达（上午 9:00-12:00）”	功能	高
TC002	发货后修改配送时间	订单已发货，用户已登录	1. 进入订单详情页；2. 点击 “修改配送时间” 按钮	按钮置灰，弹窗提示 “订单已发货，无法修改”	功能	高
TC003	配送超时自动赔付	订单配送超时，用户未收到优惠券	1. 系统检测配送超时；2. 触发赔付接口	用户账户收到满 20 减 5 优惠券，有效期 7 天	功能	高
TC004	1000 用户同时选择时段	服务器压力正常，商品支持次日达	模拟 1000 用户同时选择次日达时段	接口响应时间＜1s，无卡顿 / 报错	性能	中

2.4.2 实操场景 2：缺陷根因分析

代码案例（分析缺陷原因）：

python

运行

import openai

openai.api_key = "your-api-key"

# 缺陷列表
defect_list = [
    "缺陷1：选择次日达时段后，结算页显示的配送时间错误",
    "缺陷2：修改配送时间后，短信未通知用户",
    "缺陷3：配送超时后，部分用户未收到赔付优惠券"
]

def analyze_defect(defects):
    prompt = f"""
    请分析以下次日达功能的缺陷列表，输出「缺陷原因、解决方案、责任方、修复优先级」4个部分：
    缺陷列表：{defects}
    要求：原因分析精准，解决方案可落地，责任方分为前端/后端/测试，优先级高/中/低。
    """
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.1,
        max_tokens=800
    )
    analysis = response.choices[0].message.content
    return analysis

# 生成缺陷分析报告
defect_analysis = analyze_defect(defect_list)
print("=== 缺陷根因分析报告 ===")
print(defect_analysis)
with open("缺陷分析报告.md", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(defect_analysis)

2.5 环节五：版本上线 —— 从 “手动复盘” 到 “自动总结”

2.5.1 核心目标

快速生成上线文档、数据复盘报告，总结版本效果，为后续迭代提供依据。

2.5.2 实操场景 1：上线说明文档生成

Prompt 模板：

plaintext

请基于次日达配送功能，生成版本上线说明文档，包含「版本信息、功能亮点、上线范围、灰度策略、回滚方案、运营配合」6个部分：
核心信息：
1. 版本号：V2.1.0；
2. 上线时间：2026-01-22；
3. 功能亮点：支持次日达时段选择、超时自动赔付；
4. 上线范围：先灰度10%用户，24小时无异常全量上线；
5. 回滚方案：配置中心一键关闭次日达功能。
要求：回滚方案包含触发条件、操作步骤、责任人，运营配合包含推广文案、用户引导。

2.5.3 实操场景 2：数据复盘报告生成

代码案例（生成数据复盘报告）：

python

运行

import openai
import pandas as pd

openai.api_key = "your-api-key"

# 次日达功能上线后数据
data = pd.DataFrame({
    "指标": ["次日达使用率", "配送准时率", "用户满意度", "赔付率", "订单转化率"],
    "上线前": ["0%", "-", "-", "-", "8%"],
    "上线后": ["25%", "92%", "4.8分（5分制）", "3%", "10%"],
    "目标值": ["20%", "95%", "4.5分", "5%", "9%"]
})

def generate_review_report(data):
    prompt = f"""
    请基于以下次日达功能上线数据，生成产品数据复盘报告，包含「数据总览、亮点分析、问题分析、优化建议、下一步计划」5个部分：
    数据：{data.to_string(index=False)}
    要求：亮点分析结合业务价值，问题分析给出根因，优化建议可落地。
    """
    response = openai.ChatCompletion.create(
        model="gpt-4o",
        messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
        temperature=0.2,
        max_tokens=1000
    )
    report = response.choices[0].message.content
    return report

# 生成复盘报告
review_report = generate_review_report(data)
print("=== 数据复盘报告 ===")
print(review_report)
with open("数据复盘报告.md", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(review_report)

三、AIGC 提效的避坑指南与最佳实践

3.1 核心避坑点

常见坑点	表现形式	避坑策略
Prompt 模糊	生成的内容偏离需求，如 PRD 缺少核心验收标准	遵循 “场景 + 逻辑 + 格式 + 要求” 四要素编写 Prompt，使用精准化描述
过度依赖 AIGC	直接将 AIGC 生成的内容交付，未人工校验	AIGC 生成内容需人工校验核心逻辑、合规性、数据准确性，尤其是金融 / 医疗等行业
格式不统一	不同环节生成的文档格式不一致，增加协作成本	建立企业级 Prompt 模板库，统一输出格式、术语、规范
创意同质化	AIGC 生成的设计 / 建议缺乏差异化，照搬行业通用方案	在 Prompt 中添加 “差异化要求”，如 “结合本平台用户特征，设计独特的次日达选择交互”
数据安全风险	将敏感业务数据输入公共 AIGC 平台，导致数据泄露	企业级场景使用私有化部署的 AIGC 模型（如通义千问私有化版），禁止输入敏感数据

3.2 最佳实践

1. 建立 Prompt 模板库：针对需求分析、PRD 生成、用例编写等场景，建立标准化 Prompt 模板，团队共享复用；
2. 分阶段使用 AIGC：初稿用 AIGC 快速生成，人工聚焦核心逻辑优化，避免重复劳动；
3. 多工具协同：文本生成用 GPT-4o，原型生成用即时设计 AI，数据处理用 Code Interpreter，发挥各工具优势；
4. 效果量化跟踪：记录 AIGC 提效前后的耗时、质量数据（如 PRD 撰写耗时、用例遗漏率），持续优化使用方法；
5. 团队培训：组织 AIGC 工具使用培训，统一提效方法，避免 “一人一个用法”。

四、企业级落地案例：AIGC 赋能生鲜电商产品全流程提效

4.1 案例背景

某生鲜电商产品团队共 5 人，负责 APP 的迭代优化，传统模式下，一个功能从需求分析到上线平均耗时 7 天，且文档不规范、沟通成本高。

4.2 AIGC 落地效果

工作环节	传统耗时	AIGC 耗时	提效幅度	质量提升
需求分析	1 天	2 小时	83%	需求遗漏率从 20% 降至 3%
产品设计	2 天	3 小时	87.5%	PRD 规范率从 70% 升至 100%
研发跟进	1.5 天	2 小时	88.9%	沟通次数从 10 次降至 2 次
测试验收	1 天	1 小时	91.7%	用例覆盖度从 80% 升至 98%
版本上线	1.5 天	2 小时	88.9%	复盘报告完成率从 60% 升至 100%

4.3 核心经验

1. 先从标准化工作（如用例编写、文档生成）切入，快速看到提效效果；
2. 建立团队专属的 Prompt 模板，确保输出内容符合企业规范；
3. 人工聚焦核心策略设计，AIGC 处理重复劳动，分工明确；
4. 定期复盘 AIGC 使用效果，持续优化 Prompt 和工具组合。

总结

1. AIGC 可覆盖产品经理 “需求分析→产品设计→研发跟进→测试验收→版本上线” 全流程工作，核心提效场景为文档生成、数据处理、原型制作、用例编写，整体效率提升 80% 以上；
2. 实操落地的核心是 “精准 Prompt + 工具适配 + 人工校验”，Prompt 需包含场景、逻辑、格式、要求四要素，生成内容需人工校验核心逻辑与合规性；
3. 企业级落地需建立标准化 Prompt 模板库，分阶段使用 AIGC，聚焦核心价值工作，同时规避数据安全、内容同质化等风险。

本文提供的 Prompt 模板、代码案例可直接复制复用（替换 API 密钥后），适配电商、金融、教育等各类产品场景，帮助产品经理快速掌握 AIGC 提效方法，将核心精力从重复劳动转移到用户价值挖掘、产品策略设计等高价值工作中，实现个人效率与产品质量的双重提升。