一個多月的親身感受，AI的接入全面顛覆傳統研發流程

一個企業的AI轉型路徑正在浮現——通過先進的項目管理軟件首先構建出足夠結構化的數據體系，在這個優質的體系之上，用最先進的Agent范式、Coding能力和CLI、MCP組件，對數據進行智能化演繹和基于流程節點的智能表達，最終幫助企業從數字化邁向AI原生。

這個路徑的特殊之處，或者說飛書項目映射出的新型企業級AI軟件的獨特價值點在于：它們既能在個人層面持續放大自下而上的創新涌現，也能在企業層面穩步推動自上而下的集體進步。

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說實話，在之前的工作中，我對AI在研發流程里的認知一直停留在一個很窄的范圍——開發用AI寫代碼，僅此而已。

我自己用AI最多的場景，就是輔助寫寫解決方案材料，幫忙潤色一下文檔，僅此而已。

直到入職新公司。

新公司對AI的態度完全不一樣。不是”鼓勵大家試試”，而是”每個角色都要深度用起來”。從產品、UI、前后端研發到測試，幾乎每個人都在用AI工具輔助自己的工作。

用了一段時間之后，我才真正意識到一件事：AI不是在某個環節幫你提提速，它是在全面顛覆整個研發流程的工作方式。

基于我自己最近一個月的使用和接觸，今天就跟大家聊聊，AI接入之后，研發流程中的每個角色都發生了哪些變化，以及我對未來研發流程的一些暢想。

產品經理

產品經理是整個研發流程的起點，需求從這里發出，文檔從這里產出。

以前產品經理寫PRD、畫原型、開評審、跟進度、做驗收，每一項都是實打實的體力活。

AI接入之后，產品經理的工作方式發生了幾個很明顯的變化：

① 代碼即知識庫，快速熟悉業務

這個場景我自己感觸最深。之前的文章也提到過，我入職新公司的時候，面對一個完全陌生的領域，沒有交接人，文檔也零散不全，要快速搞清楚平臺的架構和功能，難度很大。

我的做法是，把負責的平臺的服務代碼從GIT上拷貝下來，導入Kiro，讓它幫我生成系統架構圖、功能模塊圖、業務流程圖，然后讓它詳細講解每個模塊的產品功能、使用場景、對應的用戶角色。

這種方式，比看殘缺的文檔高效太多了。代碼是不會騙人的，它忠實地記錄了系統的每一個功能和邏輯。AI能夠讀懂代碼，并且用產品經理能理解的語言把它翻譯出來，這對于快速熟悉一個陌生系統來說，簡直是降維打擊。

我覺得這種方式特別適合新人入職的場景。公司對于產品的介紹資料一般都比較薄弱，就算有，新人讀起來接受難度也比較大，因為缺少上下文和業務背景。但如果用AI+代碼的方式，新人可以隨時提問，AI會結合代碼邏輯給出準確的回答，就像身邊坐了一個隨時在線的”老員工”，有問必答，不會不耐煩。

② 需求文檔，從0到1的效率翻倍

以前寫PRD，從需求背景、需求目標、需求價值、功能詳情、交互說明、灰度策略到驗收標準，每一項都要自己手搓，一份完整的PRD寫下來，少則半天，多則一兩天。

現在的做法是，先制定好需求文檔的標準格式規范，形成AI的技能模板。當業務或運營提過來一個需求的時候，把需求背景和核心訴求告訴AI，它就能直接生成一份結構完整的需求文檔初稿，需求背景、需求目標、需求價值、功能點、交互說明、灰度策略、驗收標準，寫得很全面。

產品經理要做的，就是在這個初稿的基礎上，結合自己對業務的理解去修改和補充。比從零開始手搓，效率至少提升了一倍。而且AI生成的文檔，往往能幫你想到一些你自己容易遺漏的點，比如異常場景、邊界條件、數據回滾機制這些。

PS：生成的是html網頁，為了便于讓我下載，還直接生成了一個可以保存圖片的按鈕，真是貼心~~~

③ 高保真效果圖，產品自己就能出

這個變化可能是最讓人意外的。以前產品經理出的是線框圖或者低保真原型，然后交給UI設計師去做高保真設計。

現在呢？UI設計師把公司的設計規范形成AI的技能模板，產品經理可以直接用AI生成符合公司設計規范的高保真UI效果圖。

這意味著什么？意味著在需求評審的時候，研發看到的不再是粗糙的線框圖，而是接近最終效果的高保真設計稿，理解成本大幅降低，溝通效率大幅提升。而且對于一些簡單的需求，UI設計師甚至不需要再介入，產品經理自己就能搞定從需求到設計的全流程。

④ 預評審，減少無效溝通

每次需求評審，產品經理最怕的就是被研發”靈魂拷問”——這個場景沒考慮到吧？這個邊界條件怎么處理？這個異常流程呢？被問住的感覺，真的很尷尬。

現在我們的做法是，把日常評審中常見的審查規范，也形成AI的預評審技能。產品經理寫完PRD之后，先交給AI做一輪預評審，它會從研發、測試、業務等多個角度，把文檔里不合格、遺漏的點摘取出來，給出詳細的描述和補充建議。

相當于在正式評審之前，先過了一遍”模擬考試”，把能補的漏洞先補上。這樣正式評審的時候，溝通效率會高很多，研發也不用花大量時間在”挑刺”上，可以把精力集中在技術方案的討論上。

UI設計

說實話，UI設計師可能是AI時代變化最大的角色之一。

以前UI設計師的工作量是很大的，一個需求從產品經理那里接過來，要做競品分析、確定設計方向、出設計稿、反復修改、標注切圖、跟進還原度……一套流程下來，一個中等復雜度的需求，設計周期至少要兩三天。

現在呢？借助AI，出圖效率高了太多。AI可以根據設計規范和需求描述，快速生成多套設計方案，UI設計師要做的，更多是把關和微調——確保設計方案符合品牌調性、交互體驗合理、視覺層次清晰。

更有意思的是，因為AI幫UI設計師省下了大量的執行時間，他們開始有精力參與到更上游的工作中。有些UI設計師已經開始直接對接業務需求，做一些產品經理的工作，比如需求分析、交互方案設計、用戶體驗優化。

角色的邊界，正在變得越來越模糊。

前后端全棧研發

前后端研發，是AI接入之后提效效果最明顯的角色，沒有之一。

以前前端就是前端，后端就是后端，各干各的，邊界很清晰。前端不懂后端的業務邏輯，后端也不想碰前端的頁面樣式，遇到需要跨領域的工作，要么找對方幫忙，要么硬著頭皮自己啃，效率很低。

現在有了AI，這個邊界幾乎被打破了。前端工程師遇到后端的接口邏輯，直接問AI，AI能結合代碼上下文給出準確的解釋和實現方案；后端工程師要改個前端頁面，AI也能幫他快速搞定。前端可以直接做后端的工作，后端也可以直接做前端的工作，真正意義上的全棧開發，不再是一句口號。

還有一個場景變化特別明顯——排查問題。

以前有平臺相關的問題咨詢到開發，開發需要搜索相關代碼，分析代碼邏輯，理清調用鏈路，排查一個問題動輒半天時間?，F在呢？直接把問題描述丟給AI，它能快速定位到相關代碼，分析邏輯，給出問題原因和解決方案，幾分鐘就能搞定。

這個效率提升，不是百分之幾十，是數量級的。

測試

測試工程師的核心工作之一，就是編寫測試用例。

以前拿到產品的需求文檔之后，測試需要逐條分析功能點，梳理正向流程、反向流程、邊界條件、異常場景，然后一條一條地寫測試用例。一個中等復雜度的需求，光寫測試用例就要花一兩天。

現在呢？拿到需求文檔之后，直接丟給AI，一鍵生成測試用例。AI會自動分析需求中的功能點，生成正向測試、反向測試、邊界值測試、異常場景測試，覆蓋面比人工編寫的還要全面。

測試工程師要做的，是在AI生成的用例基礎上，結合自己對業務的理解，去補充一些AI可能遺漏的業務場景，以及調整用例的優先級。從”從0到1寫用例”變成了”在80分的基礎上優化到95分”，效率和質量都有了明顯提升。

暢想未來

基于目前AI的發展速度，我覺得未來1~2年，研發流程會發生更加深刻的變化。

① 需求直達代碼

現在的研發流程是：業務提需求 → 產品寫PRD → UI出設計稿 → 研發寫代碼 → 測試驗證 → 上線。中間環節多，信息傳遞損耗大，一個需求從提出到上線，快則一兩周，慢則一兩個月。

未來，AI會把中間的很多環節壓縮甚至合并。產品經理用自然語言描述需求，AI直接生成PRD、設計稿、甚至前后端代碼的初始版本，研發在這個基礎上檢查和調優，測試用例也同步自動生成。一個中等復雜度的需求，從提出到上線，可能只需要兩三天。

② 角色邊界進一步模糊

現在已經能看到這個趨勢了——產品經理能出高保真設計稿，前端能寫后端代碼，UI設計師能做需求分析。未來這個趨勢會更加明顯。

每個人不再被崗位title限制，而是根據項目需要，靈活承擔不同的角色。一個人可能上午在寫需求文檔，下午在調前端頁面，晚上在檢查后端接口。

AI能讓你快速實現自己的想法，讓”一專多能”不再是一句空話。

③ AI成為團隊的”第N+1個成員”

現在我們用AI，更多是”工具”的心態——需要的時候打開用一下，用完就關了。未來，AI會更像是團隊里的一個正式成員，它參與需求討論、提出方案建議、檢查代碼質量、監控線上問題，甚至能根據歷史數據預判哪些需求可能會出問題。

想象一下這個場景：產品經理在需求評審會上講完方案，AI實時給出風險評估和優化建議；研發提交代碼的時候，AI自動做code review，不僅檢查語法錯誤，還能發現潛在的業務邏輯漏洞；測試執行完用例之后，AI自動分析測試結果，生成質量報告，并給出是否可以上線的建議。

④ 研發團隊的組織形態會變

當AI能夠承擔大量基礎性工作的時候，團隊不再需要那么多”執行層”的人力。未來的研發團隊，可能會變成”小而精”的模式——幾個核心成員負責思考、決策和把關，AI負責執行和產出。

一個5人的小團隊，配合AI工具，可能就能產出以前20人團隊的工作量。這不是要淘汰誰，而是每個人的產出能力都被AI放大了。

寫這篇文章之前，我也跟一些字節、騰訊的朋友聊了很多，AI確實實打實的提效，但是就意味著企業未來肯定不再需要這么多人力了，會大批量裁員，會有更多的人失業，就業形勢會更加嚴峻。

雖然對未來自身的發展大家其實都挺悲觀的，但是這個就是趨勢呢，無力抵抗，只能現在多接觸多學習，走一步看一步，努力尋找著屬于自己的那條道路。

本文來自公眾號：晨陽產品筆記 作者：晨陽產品筆記