- Mike Cohn
- 2026-01-28
- 来源：
【内部资料】上篇｜AI 赋能：产品探索与用户故事撰写
AI 正深刻变革产品团队的研发模式。在本篇博客中，我们将为你介绍一套实用的 AI 提示词方案，助力你洞察用户需求、为真实用户访谈做好准备、生成产品待办事项、补充验收标准，以及对自有用户故事进行评估优化。
在本篇博客中，我会采用一个统一案例展开讲解，以便大家清晰看到一个提示词的输出结果如何承接并作用于下一个提示词。我们不妨设定这样一个场景：团队正在为代客泊车停车场开发一款全新产品，初期将通过向精品酒店等独立运营的停车场进行销售，来验证这款产品的可行性。
本文所有示例，均基于ChatGPT 的 GPT 5.2 思维模型生成。
构建用户画像
对团队而言，通过访谈、调研与观察来了解产品的用户与客户，仍然是至关重要的事。团队可以将已掌握的信息用于训练AI，再与用户代理AI 开展交互，以此为这些调研互动提供补充。例如，团队成员可以向用户代理AI 提出如下这类问题：
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你如何看待这个功能？
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你会多久使用一次这个功能？
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怎样才能让这个功能变得更实用？
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这些功能里，你觉得哪一个用处更大？
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你是否愿意为这个功能付费？
我们用于生成用户画像的提示词通用模板如下：
我们的产品是【产品描述】
请为我构建一个【用户画像描述】的用户画像，列出其选择我们产品时的期望、顾虑、情绪触发点及决策考量因素。
以下是我为代客泊车管理软件设计的提示词实例：
我们公司正在为代客泊车停车场开发一款管理软件。为验证产品可行性，初期将面向精品酒店等独立运营的停车场客户进行销售。
请为我构建一个该类停车场经营者或管理者的用户画像，列出其选择我们产品时的期望、顾虑、情绪触发点及决策考量因素。
以下是我为代客泊车管理软件设计的提示词实例：
我们公司正在为代客泊车停车场开发一款管理软件。为验证产品可行性，初期将面向精品酒店等独立运营的停车场客户进行销售。
请为我构建一个该类停车场经营者或管理者的用户画像，列出其选择我们产品时的期望、顾虑、情绪触发点及决策考量因素。
生成结果
AI 为我生成了一位名为 Carlos Martinez 的用户画像：他拥有并运营一家位于精品酒店内、车位数量 80-200 个的代客泊车停车场，具备 10 至 25 年停车场与酒店服务业从业经验。他手下管理着一支由 5 至 25 名泊车员组成的团队，成员包含全职员工与流动性高的兼职人员。
关于兼职人员流动性高这一点，是我此前很可能会忽略的用户洞察。我想起自己常去的一家酒店：每次入住都能见到四位泊车员，就算在酒店外偶遇我也能认出他们；但其他泊车员在我脑海里却没什么印象。我猜想，那些陌生的面孔应该就是流动性高的兼职人员。
我尤为关注这份用户画像中呈现的用户期望与愿景。就我个人的工作风格而言，我向来习惯直奔用户的实际需求，但事实证明，了解用户的期望与愿景同样至关重要。这份画像里，有几项内容是我独自梳理时很可能无法挖掘到的：
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降低对 “全能主管” 的依赖
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更轻松地争取或续签酒店合作合同（我或许会在后续阶段想到这一点，但起初我的注意力会完全放在停车场的日常运营上，根本不会留意到Carlos 的核心顾虑 —— 与酒店续签合作合同）
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实现人力成本的可预测性。如果我们的产品搭载了合适的数据分析功能，就完全能帮他实现这一目标 —— 而这一点我此前很可能根本不会考虑到。
访谈虚拟用户画像
当 AI 生成用户画像后，你可以向它下达指令：
请扮演【用户画像姓名】的角色，我将对你进行访谈
下文附上我与Carlos 的访谈节选内容。
此外，在可下载的提示词资源包中，还包含了一些我验证过的实用问题范例，可供你快速上手使用。
真实用户访谈指南
你也可以借助 AI，为与该用户画像匹配的真实用户或客户设计访谈问题。我使用的提示词如下：
我计划访谈一些与该用户画像匹配的真实用户，请为我拟定一份可直接使用的访谈指南。
需包含开场时我必须说明的核心要点：保密原则、时间投入、访谈目的，以及 “答案无对错之分” 的引导语。
设计关于当前工作流程及其痛点的问题；合理搭配追问问题，以挖掘更深入的信息。
设计能够帮助我了解用户期望未来状态的问题，包括其目标与成功判定标准。
设计关于各类约束条件的问题（如合规要求或其他限制因素）。
最后，补充用于收尾环节的问题或话术。
下文附上这份面向代客泊车停车场经营管理者的访谈指南。过去这些年，我亲手拟定的这类访谈指南多达上百份。看到这份 AI 生成的指南，我不禁想到：如果早有 AI 助力，我当初的访谈准备工作本可以做得更加充分。
下期预告：如何撰写优质用户故事...
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