产品教程课程人人都是产品经理：用 AI 做自己的实用工具课程
发现问题：先选一个具体的麻烦
自然语言编程到底是怎么一回事，怎么从自己最近一周的麻烦里挑出题目，以及用什么标准判断第一版该做多少。
这一节不碰工具。只做两件事：把你脑子里那个模糊的「要是有个工具就好了」，缩小到一个具体的人、一个具体的场景、一件具体的事；再判断第一版做到哪一步就算够用。
先看懂门道：四个词，用大白话讲
| 概念 | 大白话 | 在这门课里怎么用 |
|---|---|---|
| 产品经理 | 决定为谁解决什么问题、先做什么、怎么算做完的人 | 这个角色由你来当，AI 不替你做判断 |
| 自然语言编程 | 用日常语言说清想要什么，让 AI 设计界面、写代码、改代码 | 你说清楚，它做出来，你试用后继续反馈 |
| MVP（最小可行产品） | 功能少，但能完整解决一件事，可以拿给真人试用的第一版 | 只做一条从输入到结果的主流程 |
| 需求、设计、验收 | 分别回答「为谁做什么」「怎么用」「怎么算做对」 | 三张清单，六句话，一页纸 |
自然语言编程不是「说一句话就自动生成一个好产品」。它真实的节奏是：说清要求 → 看结果 → 指出问题 → 再改一版。所以第一节课的功夫，全花在「说清要求」上。
第一步：从最近一周里找麻烦
不要先想产品名字，先想具体的事。回想最近七天，问自己四个问题：
- 哪件事反复做，而且每次步骤几乎一样？
- 哪个环节经常出错、漏掉，或者每次都要手动核对一遍？
- 哪个现成工具太重了，你其实只用得上其中一小块？
- 如果今天就有一个这样的工具，谁会马上愿意用？
把答案写成一句话：
我想帮助【谁】，在【什么场景】下，把现在需要【怎样处理】的事，变成【什么具体结果】。
对比一下这两句：
| 说法 | 能不能继续讨论 |
|---|---|
| 我想做一个很厉害的 AI 效率工具 | 不行。听不出为谁解决什么，也判断不了做完没有 |
| 我每次收到几份物料清单都要手动找重复项，想粘贴一次就得到不重复、能直接复制的清单 | 可以。使用者、场景、输入、结果都在里面 |
第二步：八个方向，挑一个离你最近的
如果一时想不出题目，从下面找一类跟你工作生活最接近的：
| 场景 | 这件活在做什么 | 第一版可以做到什么 |
|---|---|---|
| 活动物料清单 | 合并几份重复的文字清单 | 粘贴文字，去掉空行和完全重复的条目 |
| 教学复习 | 把整理好的知识点做成练习卡 | 输入题目与答案，点击显示答案 |
| 公开文案检查 | 发布前逐项自查 | 按自定义检查表提示缺项，由人来核对 |
| 商品规格展示 | 从已有规格里选组合 | 根据预先填好的选项生成规格摘要 |
| 外出准备 | 按场景整理要带的东西 | 选场景，生成可勾选的准备清单 |
| 资料检索 | 在自己给的小份术语表里找内容 | 输入关键词，显示匹配条目 |
| 小组活动 | 临时分组或抽顺序 | 输入虚构代号，按指定规则分组 |
| 文件整理前的检查 | 预览统一命名后的文件名 | 输入文件名列表，显示改名前后对照，不动真实文件 |
也可以完全不用这些，从自己的经历里另找。
第三步：四个问题，判断题目合不合适
- 我能说清楚一个具体使用者和一次使用场景吗？
- 我能准备几条不含敏感信息的示例输入吗？
- 我能描述一个明确的输出结果吗？
- 我能亲自判断结果对不对、有没有用吗？
四个都能点头，才往下做。如果只能说「更智能」「更好看」「全自动」，说明问题还没缩小，继续往下切一层。
也可以用最土的办法先验一次：拿现有工具或者一次普通 AI 对话试着解决一遍。如果一次就够用，那就不必做工具；如果确实要反复用，再动手。
第四步：用一句话判断第一版该做多少
判断 MVP 只需要问一个问题：
删掉这个功能，用户还能不能完成最关键的那件事？
以「清单去重整理」为例：
| 第一版必须有 | 以后再说 |
|---|---|
| 输入清单：每行一项，粘贴文字；没输入时给提示 | 导入 Excel、PDF、图片 |
| 整理清单：去掉空行和完全重复的条目，显示结果与数量 | 用 AI 判断意思相近的条目 |
| 取用结果：可以选中、复制整理后的清单 | 登录、多人协作、云端历史、自动同步 |
第一版只解决「整理文字清单」这一件事。界面朴素没关系；规则算错、结果拿不走，才算没做完。
MVP 的价值不在完美，在于尽早试用。做完先观察两件事：它有没有真的省掉原来那步麻烦？还差哪一个必需环节？下一版改什么，看这两条就够了。
这一节要抓的点：题目越小越好。 一个人、一个场景、一件事、一个能核对的答案——四个都占住，后面三节课才走得下去。题目选大了，第二节课的清单填不完，第三节课也做不出来。