AI浪潮下，产品经理如何巧妙利用技术红利实现高效摸鱼？本文从定义偷懒边界到拆解工作流，揭秘如何用AI替代竞品分析、需求文档撰写等高耗时低价值环节，更教你避开流程图自动化的效率陷阱。掌握这些‘合法摸鱼’技巧，或许能让你每天准时下班的同时，反而赢得更高绩效评价。
作为一个产品经理，又赶上AI爆发的“好时代”，如果卷不动，那是不是也能用AI替自己偷偷懒（摸鱼）。
首先，我们先定义下偷懒，好的偷懒应该是用更少的时间交付现有质量的结果且不能被领导发现。但是注意这句话不能反过来说，在相同时间内交付更高质量的结果可不在我们讨论范围。我们只聊偷懒。
有了定义，接下来我们盘一盘产品经理工作有哪些。如果是按工作流梳理，一个软件产品经理的工作大概长下面这样。
定义：
他人替代性：换别人来做并交付相同质量结果物的难度，替代性高表示换个人就能干
AI替代性：使用AI能快速保质保量的交付结果的难度，替代性高表示AI可以长期稳定替代工作
注：这是基于作者个人情况的分类，主要是提供参考
在这里引入「他人替代性」跟「AI替代性」对比，这里需要说明一个观点，原来的不可替代性是单维度的威胁，即同事或新人威胁，现在是面临双维度的竞争，增加的威胁是当流程梳理清晰后，AI是可以很好地完成替代，这就给了一个重新审视工作价值的机会。这也是希望回答一个问题。
作为经历AI爆发时代的产品经理，到底应该干什么？
如果以我的情况为例，最后清点下来，是「售前工作」「竞品分析」，这两个工作其实很有代表性，前者是因为与人互动多且工作复杂度高而有价值，后者则是因为涉及到经验积累和决策。
目前AI工作的结果仍然需要人签字并负责，进而导致AI无法帮助我们做超出认知范围太多的工作，因为一旦超出过多人将无法完成核验与解释，后果则是无法完成信任的传递，工作结果无法落地，所以个人之间的认知与能力差异是有不可替代性。
其他蓝色的工作内容的关键点普遍是在于要给AI多少上下文，要给的多且无法复用的上下文是性价比低的替代。对比「他人替代性」同理，同事要接替我们手上的工作同样需要上下文的支持，也就是大家熟悉的「交接文档」。而我们多数的工作情况是同事之间的共识度是高于AI的，因为大家在一个组织下工作，对组织的大目标和领导偏好是有相对共识的，这些往往是很难完整准确的传递给AI的，这也就同时形成了AI替代的障碍。
好了，说清楚了价值定义与取舍方向，那下面开始正式聊聊摸鱼的事。
这里优化的重点是搜索与整理速度，逃不了课的是关键词还是要自己花时间整理或者基于经验输出，因为AI搜索与公式化输出这已经是AI基本功，就不做过度赘述，好消息是AI的表现提升在自我幻觉越来越少。同时如果能给AI提供格式要求或者样例PDF，可以节约不少排版时间。
AI帮助的摸鱼项：「搜索整理」「排版/校验」
操作步骤：我们可以用现成的工具，这里给个示例是Visualping，简单的功能说明是定时做网页的内容比对并总结出变更内容邮件发给你。但是这工具是收费的，土豪随意，建议的是用截图+文字描述能更好的告诉AI你想要一个什么样的工具，然后做成浏览器插件使用，每天看下邮箱就能有当天跟老板聊天的内容了。
省钱操作：截图+需求描述给AI，AI一步一步教你生成对应浏览器插件，当然，这个过程会有一点难度，但还是建议做以下的原因是这是一个小成本就能达成的工作亮点，而且做出来后基本上还是能帮到自己，每天上班收到邮件的过程还是有点当地主的快乐。 下面这个是截图示意：
使用场景：销售或者老板突然cue了一下，XX公司的XXX功能不错，我们为什么没有这么好的功能。对于这种突然又不是很讲道理的任务，除非已经有了事前的调查，否则其实很难做出有效的回应。对此，如果能更快的完成分析并结构化的输出产品分析报告就很能有效的保住饭碗。
执行步骤：首先是要弄到Demo账号，国外的公司还好一些，相对开放程度高，国内则要跟对方的售前斗智斗勇一下，搞到账号。 有账号后的逻辑就简单了，目标功能录屏后直接投喂给AI帮你分析出基础框架，让后再做二级追问，这个方法用下来，实际的时间确实能缩短40%，主要是对功能查看的全面性和文档输出能力的提升，AI阅读视频会更细致更能给已知的基础共识信息，这些信息能让我们在分析的时候少犯低级错误。同时建议在这个执行过程中发生的「提示词」记录下来，这是可以持续迭代提效的。另外如果你在用的AI是不能上传视频，可以用关键页面截图的方式替代，效果不会差很多
AI帮助的摸鱼项：「功能基础分析」「文档整理」「信息查漏补缺」
我相信大家已经很擅长做原型的动效交互，不管是轻量化的墨刀、摹客还是传统艺能Axure，但是如果能快速输出一个有交互的HTML现在是更能堵住开发的嘴，降低沟通成本
下面就是一个五分钟生成的示意，可以作为参考
静态检查：关键页面快照对比真的比那放大镜都细，这真的是验收好方法，但是局限是价值仅限对还原度的检查，当然，如果提示词愿意多写一些的话，单页面的数据一致性还也能完成检查，这个能对页面数据做深度检查，经常有奇效。
prompt：请对比这两张图，一张是 UI 设计稿，一张是开发实现截图。请从间距、字体大小、颜色、图标样式四个维度指出不一致的地方。
动态检查：如果再进阶，建议再辛苦一点点，对网页或者app进行录屏，然后把视频和PRD一起给AI进行结果物校验，只要1小时，半天的工作量基本就出来，操作流程其实与竞品分析类似。
这里我们不讨论技术含量，聚焦的是性价比
假如在上面这么多工作中只选择一项工作进行AI辅助优化，那我一定会选需求文档（原型）输出，原因其实也很简答，因为这项工作对我的时间占用最大，但是创造的价值很低和替代性也很低，其实类似于一种八股文的写作方式。写好了是应该的，写不好反而容易被贴上工作不人中的标签
根据不正经的研报：
产品负责人平均每周有66%的时间花费在手动工作上，包括追踪更新、汇编见解和重复性文档撰写
举几个例子：
方法：提供产品核心目标和类型，直接输出标准的 PRD 目录
Prompt：针对一款[XXXX管理 APP]，请给出包含「A功能」、「B功能」、「C功能」在内的 PRD 结构大纲。
方法：进行“反向流程缺漏”检查与补充
Prompt：针对[XXX文档]请检查列出所有可能的反向流程或异常场景并表格列出处理逻辑。
方法：告知验收内容与目标，要求AI帮忙输出标准
Prompt：请将PRD内的「XXX功能」转化为详细的验收准则，包含数据刷新频率、计算精度和多时区显示要求等，并提供一条测试用例示例。
方法：对语言包翻译或者样式空间考虑
Prompt：请根据我提供的中文，输出[XXX国家的XX行业]习惯英语专业表达
Prompt：根据我提供的截图/视频/PRD文档，检查里面的文字如果是转换为英文，是否会存在显示问题，如变形、无法完全展示等，请将问题点表格列出
需求喂给AI生成Mermaid —》在Mermaid Live Editor上生产结果图
踩坑原因：Mermaid语法还是有点门槛，简单流程图/时序图可能手搓更快，复杂的内容AI很难一次性输出准确，那就需要懂Mermaid语法或者一遍一遍的跟AI沟通，这样效率反而不高，修改时间远远大于手动输出原因，同时导致真正踩坑的原因是每次的流程都有相当的独立性，无法做到长期积累优化实现降低输出成本的目标，也就摸不上鱼了。
AI 到底能不能端走咱们的饭碗，这事儿随缘。但每天能少加两个小时班、准时下班去打场球，这可是实打实的快乐。未来的职场常态大概就是看谁比老板更懂怎么“调教” AI。所以这里没有宏大叙事，咱们先用 AI 把自己从那些琐事里捞出来，让自己先爽起来。只要学会了怎么让 AI 替咱打工，未来的日子总归坏不到哪儿去，毕竟，咱可是先掌握了“偷懒真理”的那一拨人。
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