第 1 章　为什么很多人做不出产品

做不出产品的人只会单点技能，缺产品思维，也缺 Builder 从产品、开发到运营的全套能力。产品思维 = 洞察需求 + 站在用户与商业视角 + 提供良好解决方案的行为模式。

先说一个数字

我在演讲的时候常做一个现场调查：用 AI 做过项目的请举手，上线过的请举手，有人持续使用的请举手。第一轮几乎全场举手，第二轮剩下三分之一，第三轮剩下几个人。

这三轮之间的差距，和会不会写代码关系不大。举手的人里有程序员，也有产品经理和运营；放下手的人里同样如此。做出来和做成产品之间差的那一段，我把它归成四个原因。

产品是什么

被别人持续使用，才叫产品。Demo 是作品，产品是进入真实场景的一套使用过程。

我把产品写成一个公式：产品 = 解决问题的方案 + 良好的用户体验 + 可持续的业务循环。三块缺一块，就只能算作品。能跑的程序只是方案的一部分；好看的页面只是体验的一部分；有人用过一次但不再回来，说明循环没有转起来。

原因一：不具备产品思维

产品思维，我把它定义成一种行为模式：洞察需求，站在用户与商业的视角，给用户提供良好的解决方案。它有三个动作：把用户需求转成产品功能，把用户的使用路径清楚地表达在产品上，把产品的能力组织成结构。

它需要长期训练。我做产品经理这些年练出来一个本事，你说一个需求，我可以在几分钟之内给你搭出一个产品的架构；反过来，你给我看一个软件，我也可以在几分钟之内把它的功能分析清楚。这两件事都是练出来的，最基础的训练是结构化：把一团模糊的想法整理成有层次的几块。

有人会问，AI 这么强，产品思维能不能也交给它？我的经验是，AI 可以帮你把一个结构整理得更好看，但它没办法替你决定这个结构该不该存在。你要做一个记账工具，AI 能列出二十个功能，但你需要哪一个，它听你的。你没想清楚，它就按最常见的那种做，最后你得到一个“所有记账工具的平均值”。

举个例子看三个动作是怎么连起来的。朋友说“我想做一个记账工具”。没有产品思维的人听到这句话，下一步就是打开 AI 说“帮我做一个记账工具”。有产品思维的人会先把这句话过一遍：谁记账？是一个人记自己的日常开销，还是一对夫妻记家庭的账，还是一个小店主记进货和流水？这三种人要的功能各不相同。假设是一个人记日常开销，他的麻烦是什么？是记不住，还是记了不看，还是看了不知道该省哪一项？假设是“记了不看”，那这个工具的重点就在月底那一眼：打开就看到这个月花在哪里最多，比上个月多了还是少了。到这里，功能就出来了：快速记一笔、月底看分类、和上月比较。然后是路径：第一次打开看到什么，记一笔要几步，月底那一眼在哪里。最后是结构：三个功能怎样放在界面上，哪个是主入口。这一整套想完，再去找 AI，你给它的就是一份清楚的交代，它做出来的就是你要的那个工具。

从需求到功能，再到路径和结构，三个动作做完才算有了产品思维的雏形。AI 可以参与每一步，但每一步的选择要你来做。

产品思维和产品经理这个岗位要分开看。产品经理是一份工作，有它的流程、文档和会议；产品思维是一种看事情的方式，任何人都可以有。我见过没做过一天产品经理却很有产品思维的工程师，他写每一个功能之前都会先问“谁用、什么时候用、用完以后呢”；也见过做了多年产品经理却只会画原型、写文档，从不去想商业视角的人。这本书教的是产品思维，不要求你学会产品经理岗位的那套流程。入门篇里和产品思维有关的方法，加起来就四件事：说清楚要解决什么问题（第 5 章），写出用户故事（第 6 章），看看别人怎么做（第 7 章），决定第一版只做什么（第 8 章）。四件事做下来，产品思维就有了。

商业视角这个词，在入门篇里的意思很轻：从一开始就想一想，这个东西做出来以后，谁会为它付钱，为什么愿意付。你现在不需要收费，但带着这个问题去做，很多决定会不一样。一个只给自己用的工具和一个将来可能收费的产品，在“要不要做登录”“数据存在哪里”这些问题上的答案是不同的。第 19 章会再回到这个问题。

怎样锻炼？从分析身边的产品开始。每天用的 App 挑一个，试着画出它的功能结构：它有几个主要入口，每个入口下面有哪些功能，用户完成一件事要经过哪几步。第一次画会漏很多，画到第十个的时候，你看任何一个软件都会自动分块。第 9 章会讲怎样让 AI 帮你画这张图，第一张图我建议你自己画。

原因二：以为程序就是产品

这是我见过最多的一种情况，也是程序员最容易掉进去的一种。

前言里提过一个朋友，用 AI 做数据周报。他输入一句话，AI 生成一个很好看的数据周报页面，第一眼看上去确实很漂亮。可是他拿到业务里一用，问题马上就来了：

• 页面怎么共享给老板？
• 数据错了怎么编辑？
• 下周还能不能复用？
• 历史版本能不能找回来？
• 不同部门是不是要有权限控制？
• 能不能自动接入真实数据源？
• 能不能定时发送？

七个问题，每一个单独看 AI 都能做，可是他一开始一个也没想到。AI 生成的是一个漂亮页面，业务需要的是一套数据周报流程：数据输入、内容生成、协同编辑、审核确认、权限共享、定时分发、阅读反馈、历史复用。页面只是这八步里“内容生成”那一步的一部分。那个页面后来没有人用。做页面花了几分钟，而这八步流程，哪怕只做其中三步，都要先想清楚要什么。

“程序就是产品”这种错觉，来自你看到的和用户经历的不一样。你看到的是屏幕上的页面；用户经历的是从“我要做周报”到“周报发出去了，老板看了，下周还能接着用”的一整段路。路上每一步都可能让他放弃：找不到入口、数据改不了、发不出去。这些都和代码写得好不好没关系。

我常用一个海面的比喻：海面上露出来的是一个漂亮页面，海面下面是那八步流程。AI 一句话能生成的是海面上的部分。

再往下还有一层。界面背后是产品架构，产品架构背后是技术架构。界面是用户看到的；产品架构是有哪些模块、用户路径是什么、能力怎样组织；技术架构是数据怎么存储、状态怎么流转、出错怎么处理。会写代码的人常常只看到第一层和第三层，中间那一层是空的，于是做出来的软件每个页面都能用，连起来却不成一个产品。所以会开发不一定会做产品，做产品要同时看见前台的体验和后台的系统。

程序员读到这里可能会想：这些我做公司项目的时候都有产品经理想好了。对，问题就出在这里。你习惯了拿到一份想好的需求去实现，现在要自己当那个想的人，第一次会很不习惯。入门篇第 5 到 11 章就是教你当那个人。

原因三：创作的兴奋制造了“产品完成错觉”

很多人第一次用 AI 做东西，路径是这样的：我有一个想法，我说给 AI 听，AI 生成页面，我跑起来了，我发到群里，大家说很酷。

这个过程非常爽。前言里提到的那位“一天搓一个工具”的朋友，说的就是这种感觉，我自己做 30 多个小工具的时候也是这么过来的。兴奋过去以后，你可以问自己一句：那个工具，第二周你还在用吗？

创作的兴奋会让人误以为产品已经完成了，于是停在“发群里被夸”这一步，转头去做下一个。一天做一个工具，一个月做三十个，一个都没有人用。这种模式下，你练出来的是“让 AI 生成东西”的手速，产品需要的那几项能力一点都没练到。

练手阶段，一天做一个工具很好。只是你要知道自己在练手，并且在某一个工具上停下来，把它做成产品：找几个人来用，听他们的反馈，改出第二版。入门篇后面的章节讲的就是停下来以后做什么。

怎样判断自己是不是掉进了这个错觉？有三个信号。第一，你做的东西只有你自己打开过，而且你打开它只是为了看它一眼，没有真的用它办过事。第二，你做完以后的第一个动作是截图，第二个动作是开始想下一个。第三，有人问“我能用吗”，你答不上来，因为它还没有一个别人能打开的地址，或者打开了也不知道怎么用。三个信号里中了两个，就该停下来了。

停下来之后要做的事，和做出来之前的事一样多，甚至更多。阿布难的地方，一直在跑起来以后：每一次用户反馈、每一个报错、每一个体验问题，都要进入记录、判断、排优先级、修复的循环。它已经发了 100 多个版本，每一个版本都是这个循环转了一圈。AI 能帮我更快地写代码，不能替我决定什么该修改、什么先修改、什么不修改。这个循环就是产品和作品的区别。

原因四：没有找到和 Agent 协作的好方法

Agent（能自己动手的 AI：除了聊天，还会读文件、修改代码、运行命令）确实把很多事情的门槛降下来了：写代码、画页面、做原型，还有查资料和生成方案，这些过去要么自己学，要么找人，现在一句话就有。

但它没有自动替你判断：需求是否真实，用户是谁，场景会不会真的发生，功能先做哪个，体验好不好，使用过程通不通，值不值得继续做。这七个问题都要你来判断。很多人觉得和 Agent 协作很累，效果也不可控，原因就在这里：执行的事它接走了，判断的事全堆到你这边，而你之前没练过判断。

“不可控”具体是什么样子？我见过的典型过程是这样的：第一轮，你说要一个功能，它做出来了，比你想的多了三个你没要的功能；第二轮，你让它去掉多的，它去掉的时候把一个本来好的地方改坏了；第三轮，你让它修那个地方，它修好了，但用了一种你看不懂的方式，你不知道该不该信；第四轮，你决定重来，开了一个新的对话，它把前三轮的事全忘了。四轮下来，你花的时间比自己做还多，而且不知道问题出在哪里。

问题出在每一轮你都只给了它一句话，剩下的全靠它猜。它猜的依据是它见过的所有软件的平均值，和你心里要的那个软件没有关系。第 6 章讲怎样把一句话写成它猜不错的用户故事，第 15 章讲怎样把所有想清楚的内容放进一份文件让它每轮都读，第 16 章讲一轮只聊一件事。

要求说得具体还是含糊，结果差别很大。在一次演讲上，我放过两张界面让大家选哪个更好。

两张界面展示的是同一个民宿详情页：同一张雪山小屋的照片，同一个标题，同一个价格，同一个“Book now”按钮。放在一起看，多数人会选第二张，但说不出为什么。差别在几处很小的地方：

• 第一张的标题用了一种花体字，正文每一行都居中，读起来要费力找行首；第二张用普通的黑体，每行靠左起头，一眼能顺下来。
• 第一张的四个信息块写的是“House、2、1、1”，你要猜 2 是什么、1 是什么；第二张写的是“House、2 beds、1 bath、1 garage”，不用猜。
• 第一张的评论数只是一行灰字；第二张把“(23 reviews)”做成可以点的链接样式，告诉你这里能看评论。
• 第一张的“Book now”是浅色底、浅色字，和背景分不开；第二张是实心的深色按钮，整页只有它一个最重的颜色，手指自然会往那里去。

这些差别，AI 都能做到，前提是你能说出来。你说“做好看一点”，它随机给你一版；你说“信息块要带单位，主按钮要用实心深色，正文靠左起头”，它就能稳定做出第二张。AI 自由发挥，相当于随机抽卡；想要稳定的结果，要靠约定：给它参考的产品，把颜色、字号、圆角这些写进项目手册，给它截图。第 11 章和第 16 章会讲具体怎样写。

我认为，用 AI 做事，人和人的差别在于谁能把问题提得更清楚、把判断做得更准确。第 2 章讲 Agent 是一个什么样的同事，第 3 章讲人和它怎么分工。

产品经理缺什么，程序员缺什么

四个原因对不同的人，分量不一样。

产品经理一般有产品思维，知道程序和产品的区别，也不太会被“发群里被夸”骗到。他缺的是原因四里的一半：不知道 AI 交回来的结果对不对，不知道软件由哪几块组成，不知道上线要做什么，所以一到开发实现、发布上线就只能完全信 AI，出了问题也看不出来。这本书的第 12 到 18 章是给他补的。

程序员一般会判断代码对不对，也知道怎么上线。他最容易掉进原因二和原因三：把程序当产品，把做出来当做完。他缺的是开头和结尾两段：谁是用户、要解决什么问题、先做哪个，以及做完了怎样让人用起来、怎样听反馈改出第二版。第 5 到 11 章和第 19 章是给他补的。

运营和设计的读者介于两者之间：有用户视角，缺技术常识，和产品经理读同一组章节。

下面这张表把四个原因、谁最容易中、在哪一章补放在一起，你可以先对照一下自己：

学生和刚工作的人两边都还没有，这是好事，没有旧习惯要改掉。按入门篇的顺序走一遍，四块会一起长出来。

案例

正例：阿布

我做阿布的时候，用的就是这一章讲的思路。它的起点是一个明确的问题：我想要一个能在我电脑上替我做事的 AI 助手，像一个坐在旁边的同事，能读文件、操作浏览器、按我的规矩干活。我先想产品，再想技术。7 天做出第一版，3 个月迭代到别人能用，之后半年持续发版，有企业付费用户。

它能走到今天，靠的是三件事。第一，起点是一个真实的问题，我自己每天都在用。第二，第一版做出来之后我马上让身边的人用，把每一条反馈记下来，一个版本一个版本地修改，到现在已经发了 100 多个版本。第三，每一次迭代我都先判断什么该修改、什么先修改、什么不修改，AI 负责把我判断过的事做出来。这三件事分别对应原因一、原因三和原因四。

反例：一天一个工具

那位“一天搓一个工具”的朋友，我没有追问他后来的情况，但这个模式的结果我见过太多次。

给 AI 的模板

这一章还没有进入具体的产品，但有一件事现在就可以做：让 AI 帮你分析一个你每天用的产品，练结构化。下面这段话复制给任何一个 AI 对话工具就能用。

我想练习产品分析。请你和我一起分析【产品名，例如：微信读书】。

请按这个顺序回答，每一条都用我能看懂的大白话，不用技术词：

1. 这个产品解决的是什么问题？用户是谁？他在什么情境下会打开它？
2. 它的主要入口有哪几个？每个入口下面有哪些功能？用两层的列表写出来。
3. 挑一件用户最常做的事，写出他从打开到做完要经过的每一步，每一步他看到什么、做什么。
4. 这个产品靠什么让用户下次还回来？
5. 这个产品靠什么养活自己？

回答完以后，请问我三个问题，检查我有没有真的看懂这个产品的结构。

用这段话分析十个产品之后，再回头看你自己的想法，你会发现自己已经开始按结构去想它了。

专业上叫什么

• 产品思维（Product Thinking）：这一章的定义来自我的产品实践。Marty Cagan 在《启示录》（Inspired）里把产品要应对的风险分成四类：价值、可用性、可行性、商业可持续性，和本章的“方案 + 体验 + 可持续的业务循环”是同一件事的另一种说法。
• 最小可行产品（MVP）：Eric Ries《精益创业》。“能跑的程序”和“有人持续使用的产品”之间的那一段，就是从原型到 MVP 的路。第 8 章展开。
• 结构化思维：把模糊的问题整理成有层次、互不重叠的几块。产品经理训练里常用的功能结构图、信息结构图都是它的工具，第 9 章展开。