如何用AI+IDE重构产品工作流

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核心结论：
“想法翻译器”范式。
使用 TRAE、VS Code+Copilot GPT 5.2、GLM+CLINE 还是 Gemini 3 Pro 产品经理都能通过 “自然语言描述需求→AI生成代码→增量迭代验证” 的通用方法，将想法直接转化为高保真原型和可讨论方案。
关键差异仅在于“执行环节”（自动 vs 手动），分析逻辑、指令模板、迭代流程一致。

一、技术本质

AI+IDE 的核心不是工具，而是“自然语言→代码→产品”的思维链
所有工具均遵循同一逻辑流： 

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graph LR
A[自然语言需求] --> B[AI生成可执行代码]
B --> C{执行方式}
C -->|全自动| D[AI自动运行结果]
C -->|半自动| E[手动运行代码]
D/E --> F[验证结果+追问]
F --> G[交付高保真原型/文档]

✅ 通用操作流程（100%跨工具一致）

  1. 需求描述
    用自然语言清晰描述产品逻辑（如“在页面右侧加聊天面板”）
  2. AI生成代码
    AI将需求转为可执行前端代码（React/Vue等）
  3. 增量迭代
    小步快跑：框架→组件→交互，逐步完善
  4. 结果验证
    通过截图/Playwright对比检查还原度
  5. 交付成果
    生成高保真原型/PPT/文档，用于需求对齐

二、三大核心场景：通用方法论

场景一：需求迭代与原型设计

传统痛点： 

画原型→反复改稿→与研发拉扯→上线效果失真

AI+IDE 解决方案： 

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1. 用自然语言描述需求（通用指令模板）：
   “在[页面]的[位置]添加[组件]，要求：[关键细节]，注意：[特殊约束]”

2. 选择还原方式（工具通用）：
   截图法：截图+Playwright MCP（所有工具支持）
   设计稿法：Figma链接+AI Bridge（需安装对应插件）

3. 优化还原度（工具通用）：
   “检查[组件]的还原度，重点对比：字号/间距/颜色系统”
   “请复制[classname]的样式，精确还原到目标效果”

💡 真实案例（跨工具复现）：
_指令_：
“在电商页面右侧添加聊天面板，顶部是标题，中间是消息区（无头像），底部是输入框。要求：符合移动端尺寸，使用FRONTEND_SPEC.md规范。”
_结果_： 

  • TRAE/Claude CLI：自动执行 → 生成高保真HTML 
  • GLM 5+CLINE：生成代码 → 手动运行 → 交付原型
  • Gemini 3 pro: 目前来看，效果最佳，网页的呈现程度最高

场景二：0-1项目原型与逻辑验证

传统痛点： 

接口猜谜→逻辑盲区→无法验证技术可行性

AI+IDE 解决方案： 

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1. 先写实现文档（通用指令）：
   “根据需求[描述]，写一份实现文档，包含：技术栈、核心流程、关键接口。在确认前不修改代码。”

2. 生成基础框架（通用指令）：
   “创建[项目类型]的前端基础框架，使用[技术栈]，要求：[关键细节]”

3. 逐步接入逻辑（通用指令）：
   “实现[功能]，要求：[具体交互流程]，使用[工具]验证”

💡 关键技巧：
“用户视角”描述法（100%通用）：
“从[起始位置]→[操作]→[反馈]→[位置]→[内容]，完整描述交互流程”
_例_：
“用户点击聊天图标→右侧弹出面板→消息区显示历史对话→输入框支持发送→发送后显示思考状态”

场景三：文档编写与对齐

传统痛点： 

PPT纺织工→结构混乱→无效纠结

AI+IDE 解决方案： 

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1. 写草稿（自由随性，工具通用）：
   “我需要同步[项目]给研发，核心是[功能]，支持[场景]，未来会[扩展]”

2. 生成专业文档（通用指令）：
   “根据以下草稿，生成结构化文档：总分结构+Mermaid流程图+关键逻辑说明”

3. 生成可视化图表（通用指令）：
   “输出Mermaid框架图，展示[核心流程]；生成可交互的图表用于PPT”

💡 真实案例：
_草稿_：
“电商Agent支持商品搜索，用户对话中识别意图，调用商品库，返回卡片式结果。”
_AI输出_：
生成带Mermaid流程图的MD文档 → 用于研发对齐 → 业务汇报

三、通用关键技巧

1. 页面还原双法器

方法 操作步骤 适用工具
截图法 1. 截图当前页面
2. 提示词：“根据截图还原1:1前端页面，技术栈React”		 所有AI工具
设计稿法 1. 获取Figma链接
2. 提示词：“用Figma AI Bridge还原设计稿为HTML”		 GLM+CLINE/Kiro+GLM

2. 细节微调四板斧

问题 通用解决方案
AI还原度不足 “请复制[目标组件classname]，精确还原样式”
AI“死鸭子嘴硬” ① 用更细粒度描述
② 指定技术维度（如“修复flex布局”）
③ 更换模型/重置上下文
需要验证交互效果 “用Playwright MCP模拟用户操作，检查[功能]流程”

3. 项目规范最佳实践

事项 通用指令模板
启动脚本 “生成start.sh脚本，固定端口，自动清理占用，启动后打印访问地址”
前端规范文档 “基于当前样式，创建FRONTEND_SPEC.md，包含：间距系统/颜色系统/字体层级”
用户交互描述 “用‘起始→操作→反馈→位置→内容’描述[功能]交互流程”

四、工具选择建议

你的场景 推荐组合 优势
“我要立刻看到高保真原型” TRAE SOLO Coder 或 Gemini 3 Pro ✅ 全自动执行，无需手动操作（CLI需安装）
“我习惯用VS Code” GLM + CLINE (VS Code插件) ✅ GLM5是开源最强代码模型，CLINE提供最佳VS Code体验（非Kiro）
“我需要快速验证技术逻辑” VS Code + Copilot ✅ 生成代码后快速运行，适合小规模验证

五、终极心法：从“画图”到“说话”

“产品经理的核心能力不是画原型，而是清晰描述产品逻辑。”

  • 以前：用Axure/Figma画图 → 传递模糊意图 
  • 现在：用自然语言描述逻辑 → AI生成高保真原型
    工具差异仅在“执行效率”，但思维本质从未改变。

✨ 一句话总结：
“你的指令越精准，AI的原型越可靠；你的描述越清晰，协作的效率越高效。”
—— 无论用 TRAE、GLM+CLINE 还是 Gemini 3 Pro，这句真理永不淘汰。

附录：通用指令模板库（直接复制使用）

1. 页面还原指令

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“根据[截图/Figma链接]，1:1还原前端页面。技术栈：[React/Vue]。要求：[关键细节]，注意：[特殊约束]。”

2. 交互描述指令

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“描述[功能]的交互流程：从[起始位置]→[操作]→[反馈]→[位置]→[内容]。需要符合[FRONTEND_SPEC.md]规范。”

3. 文档生成指令

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“根据以下草稿，生成结构化文档：总分结构+Mermaid流程图+关键逻辑说明。草稿：[粘贴你的草稿]”

写在最后： 

“不是工具让你变强，而是‘清晰描述产品逻辑’的思维让你破界。”
从此，产品经理不再需要纠结于“如何画图”，而是专注于： 

  • 梳理产品逻辑（核心价值） 
  • 定义用户流程（关键创新） 
  • 验证技术可行性（能力飞跃）

记住：
“你的指令是钥匙，AI是开锁人，执行是你的动作——工具不同，钥匙的形状一样。”