PM x Gemini CLI (三)：AI 賦能產品探索與定義

要點一：精準提問，駕馭 AI 的關鍵

痛點場景： 您是否曾覺得 AI 的回答不夠精準，甚至文不對題？問題可能不在 AI，而在於我們提問的方式。

AI 就像一位「全知賢者」：它擁有全世界的知識(甚至全宇宙?)，但正因為它懂的太多，所以我們必須像引導一位初次接觸專案的頂尖顧問一樣，給予它明確、具體的指示，它才能從浩瀚的知識庫中，精準地篩選出您真正需要的答案。

在這邊不得不提一篇由 Eric S. 撰寫，在 IT 界非常經典的文章：How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way (提問的智慧)。

總結《提問的智慧》一文的精髓，當我們向 AI 提問時，應秉持以下幾個原則：

• 先做功課：在提問 AI 之前，先嘗試自行思考或研究。這能幫助您釐清問題，並讓 AI 知道您的需求方向，進而給出更有針對性的回應。
• 精確描述問題與目標：明確告訴 AI 您的任務、背景、期望的輸出格式，以及解決這個問題的最終目標是什麼。避免模糊的詞語，這對 AI 或對人類溝通都一樣。
• 提供所有相關資訊：這包括您的專案類型、目標用戶、目前遇到的情境、或您已經嘗試過的方法。資訊越完整，AI 越能理解上下文，回應品質也越好。
• 說明限制與偏好：如果您有特定的限制（例如嚴格遵照台灣健保規範產生稽核規格），或者對美術風格有偏好，請務必告知 AI。

以下透過範例，說明「聰明地提問」與「隨意提問」的差異：

錯誤範例：

幫我寫一個給鸚鵡相親用的 App 功能規格書。

AI 的困境：App 有百百種，鸚鵡更是品種萬千。AI 不知道您要什麼類型的 App，也不知道您想解決什麼問題，自然無法給出有價值的建議。

正確範例：

你現在是一位專為「新創公司」服務的「產品顧問」。
我們正在開發一款針對「獨居長者」的「智慧居家安全 App」。
請為我發想 3 個「能顯著提升用戶居家安全感」的核心功能。

請注意：
1.  每個功能需說明其「用戶痛點」與「解決方案」。
2.  請考量「長者」的特殊需求，例如操作簡便性、緊急應變機制。
3.  請提供每個功能的「預期用戶價值」。

AI 的優勢：透過明確的角色設定、目標用戶、產品類型、具體任務和限制條件，AI 就能像一位經驗豐富的產品顧問一樣，給出高度相關且有深度的建議。

總結： 有時候，真的不是 AI 太笨，而是我們太「傻」（指提問不夠精準）。學會如何「提問」，是駕馭 AI 這項新工具的關鍵能力。將 AI 視為一個需要引導的聰明夥伴，而非一個簡單的搜尋引擎，您將會發現它的潛力遠超想像。

要點二：AI 助力產品探索、競品分析與使用者回饋洞察

痛點場景： 新產品的腦力激盪會議，大家圍在白板前，卻想不出有新意的點子？明天就要報告新功能的市場分析，您還在 Google 上一篇篇點開文章？從使用者訪談、App Store 評論收集了上百條回饋，光是讀完、分類就要花掉一整個下午？

產品開發的前期探索與研究，是決定產品方向的關鍵，卻也最耗費心力。現在，您可以將這些繁瑣的「資料搜集」與「分析整理」工作，全部交給您的 AI 專家團隊。

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Part 1: 用 AI 當你的「無限靈感產生器」

這正是 AI 最擅長的時刻。它讀過網路上無數的資料，是您最淵博的市場分析師與創意夥伴。

範例：為「智慧家居 App」發想新功能

您可以這樣問，引導 AI 從不同角度思考，而不只是給出單一答案：

我們正在規劃一款智慧家居 App，請為我們發想 5 個能「顯著提升用戶居家安全感」的新功能。

請注意：
1.  請跳脫單純的警報功能，思考更「主動」或「預防性」的設計。
2.  請為每個功能說明它能滿足哪一類用戶的特定需求 (例如：獨居長者、常出差的商務人士)。
3.  說明每個功能獨特的「用戶價值」。

看到嗎？AI 不僅給出點子，更幫您思考了目標用戶和價值，這些都是可以直接放入 PRD 的高品質內容。

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Part 2: 讓 AI 當您的「網路爬蟲」與「情報官」

Gemini CLI 內建了強大的聯網搜尋能力，能讓 AI 直接上網找資料，並根據您的要求進行即時的整理、分析、總結。

範例：10 分鐘完成競品功能分析

假設您想知道市場上的主流專案管理工具 (Asana, Jira, Trello) 是如何做「甘特圖」功能的，您可以這樣問：

你現在是一位資深的產品分析師。請幫我分析一下市面上三個主要專案管理工具 Asana, Jira, Trello 的「甘特圖」功能。

請直接上網搜尋最新資料，並從以下三個角度比較它們的優缺點：
1.  **易用性** (對非技術人員是否友善)
2.  **功能深度** (是否支援複雜的專案管理需求)
3.  **整合性** (與自身平台其他功能的結合程度)

最後，請用一個總結表格呈現你的分析。

過去需要一小時的資料搜集與整理，現在 AI 在幾分鐘內就能完成，讓您能把時間專注在更高層次的策略判斷上。

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Part 3: 讓 AI 當您的「數據分析師」

您可以把從使用者訪談、App Store 評論、客服系統等來源收集的繁瑣回饋，全部交給您的 AI 數據分析師。

範例：從大量回饋中提煉洞見

將所有回饋文檔 (記得先隱去個資) 存成一個或多個檔案，然後交給 AI：

你現在是一位專業的產品分析師。這份檔案是我們 App 的使用者回饋，請幫我完成以下任務：
1.  閱讀所有回饋內容。
2.  整理出使用者抱怨最多的「前三大痛點」。
3.  列出使用者最希望我們新增的「前五大功能建議」。
4.  總結這次回饋的整體情緒傾向 (正面/負面/中性)，並給出你的觀察。

@user_feedback.txt

過去需要數小時的整理工作，現在 AI 在幾分鐘內就能完成，並提供有價值的洞察，讓您能把時間花在「如何解決問題」的策略思考上。

要點三：從「一句話」到「可互動的 UI 原型」

痛點場景：您花了很多時間寫文件、畫線框圖 (Wireframe) 來描述一個新介面，結果在會議上，工程師和設計師的理解還是跟您有落差？

與其用千言萬語描述，不如直接做出一個可以互動的「原型 (Prototype)」。這在過去是 UI/UX 設計師的專業，但現在，您可以讓 AI 幫您完成第一版原型。

範例：快速生成「智慧門窗感應」的 App 介面

首先，用文字描述您想要的介面長什麼樣子：

請幫我設計一個「智慧門窗感應」App 功能的介面草圖。

我需要一個清爽的儀表板風格，包含以下幾個核心元素：
- 總覽狀態：顯示「全部正常」或「有異常！」
- 感應器列表：條列出「主臥窗戶」、「客廳陽台門」等，並顯示各自的「開啟/關閉」狀態。
- 主要操作：需要一個最醒目的「一鍵布防/撤防」按鈕。

AI 會先給您文字版的佈局描述，讓您確認方向。接著，您可以下達一個神奇的指令：

很好，請直接用 Bootstrap 5 幫我生成這個介面的 HTML 檔案。

Gemini CLI 模擬輸出 HTML (您完全不需要看懂程式碼):

<!-- AI 會生成一長串程式碼... -->

您可以直接點兩下 AI 產生的 HTML 檔案，就可以由瀏覽器查看。下方就是由 AI 生成的 HTML 直接渲染出的 UI 畫面示意圖:

現在，您不是拿著一份靜態文件，而是拿著一個「可以動的」原型去跟團隊溝通。這能消除大量的模糊空間，讓討論聚焦在實際的用戶體驗上，大幅提升溝通效率。

(其實這個步驟，您就接觸到所謂的 Vibe Coding 了....)

要點四：利用 Mermaid 流程圖視覺化使用者流程

痛點場景： 為了跟工程師溝通一個複雜的用戶流程，您是否還在用 PowerPoint 或其他繪圖工具，辛苦地拉著線條、對齊著方塊？

現在，您可以換個方式：用「說」的畫流程圖。您只需用簡單的文字描述流程，AI 就能為您生成一種叫做 「Mermaid」的標準化圖表代碼。

範例：請 AI 生成「用戶登入流程圖」

您只要像平常一樣，條列出您的邏輯步驟：

請幫我生成一個 App 用戶登入的 Mermaid 流程圖，步驟如下：
1.  用戶打開 App
2.  檢查是否已登入
3.  如果已登入，就直接進主頁
4.  如果未登入，就顯示登入頁
5.  用戶輸入帳號密碼後點擊登入
6.  系統驗證帳密
7.  如果成功，進主頁
8.  如果失敗，顯示錯誤訊息並留在登入頁

Gemini CLI 就會產出對應的 Mermaid 代碼：

```mermaid
graph TD
    A[用戶打開 App] --> B{檢查是否已登入?};
    B -- 是 --> C[進入主頁];
    B -- 否 --> D[顯示登入頁面];
    D --> E[用戶輸入帳號密碼];
    E --> F[點擊登入按鈕];
    F --> G{驗證帳號密碼?};
    G -- 成功 --> C;
    G -- 失敗 --> H[顯示錯誤訊息];
    H --> D;
```

您可以將這段純文字的代碼，貼到任何支援 Mermaid 的地方 (例如 Mermaid.live、Notion、HackMD、VS Code 外掛等等)，它就會自動變成一張漂亮的流程圖。

並且您可以即時的在這些地方修改完畢後，再貼回本地的檔案內，節省一些跟 AI 來回交戰的時間與費用成本。

是的，這代表您的流程圖可以被輕鬆的修改、可以被輕易地複製分享，徹底告別過去的截圖地獄。

從此以後，當流程變動時，您再也不用重新拉線對齊，只需修改幾個字，就能產生新的流程圖，大幅提升溝通效率。