到这一节,真正开始“像做产品了”

前面三节,其实你已经分别学了三种能力:

  • 做出第一个工具
  • 把工具发出去
  • 让工具接住真实数据

但到真正做成品这一步,很多人还是会卡住:

“我会一点点了,但真让我从零做一个成品,我还是不知道怎么下手。”

这就是第四节要解决的问题。

如果说前三节是能力拆开练,第四节就是第一次真正把它们合起来。


先学会把“痛点”说成“需求”

这是很多人最容易忽略、却最关键的一步。

想法不等于需求

比如你说:

“我想做一个科室 AI 平台。”

这只是想法,不是需求。

真正的需求更像:

“规培生值班时总要翻多个文档查常用剂量,能不能做一个手机上直接打开的速查工具页,把最常用的 20 个条目放进去?”

你会发现,后者已经非常不一样了。

它说清楚了:

  • 谁来用:规培生
  • 在什么场景用:值班时
  • 现在痛点是什么:要翻多个文档
  • 最小要解决什么:常用剂量速查

这才是可执行的需求。

把想法收成需求

真正能推进项目的描述,至少要带出用户、场景、痛点和最小解决方案。说到这一步,AI 才能开始给你真正可执行的第一版,而不是生成一个听起来很大但根本落不了地的空壳。

只有想法

“我想做一个科室 AI 平台。”

  • 范围太大
  • 场景不清
  • AI 很难直接动手

已经是需求

“值班时翻多个文档查常用剂量太慢,做一个手机可打开的速查页。”

  • 用户清楚
  • 场景清楚
  • 最小解决方案清楚
想法与可执行需求的区别
把「谁、场景、痛点、最小解法」说清楚,想法才推得动;否则 AI 只能给你一个很大的空壳。

一个够用的快速需求模板

你可以把每个项目先写成这五行:

谁来用:
要解决什么问题:
输入是什么:
输出是什么:
最小可用版本是什么:
五行需求卡片:用户、问题、输入、输出、最小版本
先写满这五行,再动手——比长篇大论更能对齐 AI 的第一版。

只要你能写清楚这五行,后面无论是找 AI 帮你做网页、做数据工具,还是接智能体,都会顺很多。

如果你想再专业一点,可以额外补一行:

验收标准是什么:

比如:

  • 输入 3 个关键字段就能跑通
  • 结果页面 1 屏内能看完
  • 规培生第一次打开也知道先点哪里

最小可用版本,不是“简陋”,而是“收得住”

很多人一上来就想做大系统,结果做不动。

这一节最重要的产品判断之一就是:

不是功能越多越好,而是先把最关键的那一步先解决。

比如:

  • 不是先做“全科室 AI 门户”
  • 而是先做“值班常用评分工具页”

这就叫范围收敛。


方案怎么选:不是所有问题都该写成网页

这一步会真正把 L3L4 接起来。

三种常见路线

路线 适合什么问题
纯智能体 信息检索、内容生成、知识问答
网页 / 小工具 需要界面、需要固定输入输出、需要别人直接点开用
两者结合 既要 AI 处理能力,又要一个明确入口
纯智能体、网页小工具、两者结合三种路线
问答检索偏多走智能体;固定输入输出要入口就走网页;前后台还要兼顾就组合。

什么时候更适合智能体

比如:

  • 问答类助手
  • 指南解读
  • 教学答疑
  • 文本生成和资料调用

什么时候更适合 Vibe Coding 做工具

比如:

  • 评分工具
  • 计算器
  • 结构化表单
  • 月报生成器
  • 一个固定流程的小页面

什么时候更适合结合

比如:

  • 前台是网页
  • 后面调用 AI 做分析或生成

这一步真正要学会的一句话是:

不是所有问题都该写成网页,也不是所有问题都只靠智能体就够。

选型判断
先判断问题更像“问答”“固定输入输出”还是“两者结合”,再决定路线,远比一上来就开始写更重要。

一次完整跑通:从需求到成品

这一节的重点,不是再看一个漂亮案例,而是你要第一次完整走通:

发现问题
  ↓
写清需求
  ↓
判断路线
  ↓
做出最小版本
  ↓
测试
  ↓
迭代
1

发现问题

先找到真实场景中的高频痛点,而不是只凭想象做东西。

2

写清需求

把用户、场景、输入、输出和最小版本说清楚。

3

判断路线

决定更适合智能体、网页工具,还是两者结合。

4

做出最小版本

先做能验证价值的版本,不要一开始就追求大而全。

5

测试与迭代

确认能稳定使用,再根据真实反馈继续收紧和优化。

从需求到成品:发现、写清、选型、最小版、测试迭代
完整做完一次闭环,比反复开新坑更接近「真能做产品」的感觉。

可以选的典型项目

  • 术前评估清单生成器
  • 不良事件上报辅助工具
  • 科研项目进度管理面板
  • 科室内部患者宣教页

你也可以把其中一个项目先压缩成“项目卡片”:

项目:术前评估清单生成器
用户:住院总 / 麻醉前访视医生
输入:年龄、基础病、实验室检查关键值
输出:风险提示 + 待补检查项
最小版本:先只覆盖 1 个科室、10 个高频字段
验收标准:3 个真实案例能顺利跑完,且提示项不明显漏关键风险

这一节测试什么

很多人以为测试就是“能打开就行”。

其实测试至少包括:

  • 输入合不合理
  • 输出稳不稳定
  • 边界情况会不会出错
  • 用户第一次用能不能看懂

如果只看“能不能打开”,那你测到的只是一个 demo。

如果你开始关心“别人会不会用错、会不会看不懂、会不会卡住”,你就已经在做产品测试了。


做完以后要复盘什么

第四节非常重要的一步,是复盘。

你至少要问自己这几个问题:

  1. AI 最帮到我的地方是什么?
  2. 哪些地方还是必须靠人判断?
  3. 这个产品最核心的价值点到底是什么?
  4. 如果下次重做,我会不会收得更小一点?

这一步为什么重要

因为真正成熟的项目,不是做完那一刻,而是:

你第二次还能改,别人也能接手的时候。

这就是为什么第四节虽然叫“综合实战”,但真正训练的是:

  • 需求判断
  • 范围控制
  • 路线选择
  • 测试迭代

这些才是产品化能力真正的骨架。

第四节真正训练的,不是做一个 demo

  • 把模糊想法收敛成可执行需求
  • 把过大的范围收成最小可用版本
  • 在不同路线之间做出合理选型
  • 用测试和复盘把一次成功变成可复用的方法

项目卡片的真正作用

  • 把需求写清楚,方便你和 AI 对齐
  • 把验收标准写清楚,避免“做出来了但不知道算不算完成”
  • 把复盘问题写下来,让这次经验能变成下次的方法

本节小结

概念 一句话
需求 不是一个大想法,而是一个具体人、具体场景、具体问题
范围 不是越大越好,而是先做最关键的一步
选型 智能体、工具页、数据流程各有适用边界
测试 不只是能不能打开,而是能不能稳定使用
复盘 帮你从“会做一次”走向“能越做越稳”

本节带走

  • 一个基于真实需求的最小可用工具
  • 一套“需求分析 / 方案选择 / 测试迭代”的通用框架
  • 最基础的产品化判断能力