【AI實測】產品設計大對決：Claude 3.7 vs GPT-4.5 vs Grok 3比較

【2025最新實測】AI產品設計大對決：Claude Sonnet 3.7 vs ChatGPT-4.5 vs Grok 3，誰才是真正的產品經理？

前言

「唉，這個產品設計下週就要提案了，我得熬夜加班了...」

這大概是每個產品經理都曾面對的噩夢場景。無論是創業公司還是大型企業，產品設計都是一項燒腦又燒時間的工作 — 從市場調研到競品分析，再到用戶旅程設計，一個不小心，就是連續幾個通宵。

不過在2025年，AI輔助產品設計工具已經徹底改變了遊戲規則。上個月我用AI幫忙設計一款健身應用，結果三小時就完成了過去可能需要三天的工作量！老實說，當我第一次看到AI生成的完整產品方案時，差點懷疑自己的工作是不是要被取代了（嚇得我趕緊多買了幾本產品管理的書😂）。

「與其擔心AI會取代產品經理，不如思考：不懂AI的產品經理很可能會被懂AI的產品經理取代。」 — 張志偉，15年資深產品總監

帶著這份好奇和一點點恐懼，我策劃了一場史無前例的「AI產品經理能力大對決」，讓市面上三款最強大的AI模型：Claude 3.7 Sonnet、ChatGPT-4.5和Grok 3分別擔任「產品經理」，設計三款不同複雜度的產品。

這個實驗的起源其實挺有趣。上個月我和幾位產品圈朋友聚餐，當我隨口說「最近在用AI當免費產品經理」時，整桌人都放下了筷子，投來半信半疑的目光。有人笑稱AI只會生成「看起來很美但做不了的PPT」，也有人擔心這是不是意味著產品經理即將失業。

我當場承諾要做一個嚴謹的測試，看看AI在產品設計方面到底幾分實力、幾分忽悠。接下來的兩週，我花了50多個小時，讓三款AI分別設計三個產品案例，從簡單的番茄鐘應用到複雜的共享住宿平台，並對它們的表現進行全方位評測。

結果令我和我的產品經理朋友們都大吃一驚！

測試方法與標準：建立公信力

要評測AI產品設計工具的實力，首先得有一套嚴謹的方法論。畢竟，我不想只做個「看起來很專業」的表面測試，而是希望拿出真正有參考價值的結論。

三款AI的簡介與聲稱優勢

說實話，我個人日常工作最愛用的是Claude 3.7 Sonnet，它的輸出總是乾淨利落，不會像某些AI（咳咳，看著你呢，ChatGPT-4.5）動不動就給你塞一大堆「根據XXX研究」、「參考XXX報告」的引用，讀起來像在看學術論文一樣累。特別是ChatGPT-4.5的研究模式，常常要等上好幾分鐘才出結果，而且出來的文本可讀性比較差，滿滿的文字牆中還穿插各種資料來源，感覺像是在讀一篇沒有經過編輯的論文初稿。

三個經典產品案例的選擇理由

為什麼選擇「番茄鐘」、「外送平台」和「共享住宿平台」這三個案例？

這三款產品代表了不同的複雜度梯度：

🔹 番茄鐘專注應用：單一功能核心，UI驅動，用戶旅程相對簡單，適合測試基礎產品設計能力。就像廚師學徒先學切菜一樣，這是產品入門的基本功。

🔹 美食外送平台：多方參與者（顧客、餐廳、外送員），需要平衡各方需求，涉及複雜的訂單分配算法，代表中等複雜度。這就像廚師需要同時掌控多個爐子上的菜餚，考驗協調能力。

🔹 共享住宿平台：全球業務，涉及監管合規、信任與安全機制、多語言多貨幣支持，代表高級複雜度的產品挑戰。這相當於米其林主廚需要設計一整套餐廳菜單和運營方案。

這種由淺入深的測試設計，能夠全面評估AI在不同難度產品設計上的表現，就像我們評估產品經理時，不會只看他們做一個簡單功能的能力，而是會關注他們處理不同複雜度問題的全面素質。

📊 評分標準與方法論

我從六個維度對AI產出的產品設計方案進行評分，每項滿分10分：

為了提高評估的客觀性，我還邀請了兩位資深產品總監進行盲測評分，他們不知道哪個方案來自哪個AI。這就像「蒙眼品酒」一樣，確保評分不受品牌偏見影響。有趣的是，其中一位總監在評分後猜測「方案A一定是資深產品總監寫的」，結果那份正是Claude生成的！

🎯 提示詞策略與測試環境

「AI產品經理提示詞工程」的關鍵在於設計結構化、明確的提示詞。為確保公平性，三款AI收到的提示詞結構完全一致，包含四大部分：

1. 產品背景：詳細描述產品類型、目標用戶、市場情況
2. 設計要求：明確期望的輸出內容（產品定位、功能列表、UI設計建議等）
3. 限制條件：如技術可行性限制、預算限制、時間限制等
4. 輸出格式：要求以特定結構組織回答，便於後續比較

所有測試都在同一天內完成，使用各AI的最高級付費版本（Claude 3.7 Extended模式、ChatGPT-4.5深度研究模式、Grok 3 Thinking模式），以確保它們能發揮最佳性能。

不過說實話，ChatGPT-4.5的研究模式真的太慢了，有時一個問題要等3-5分鐘才出結果，讓我懷疑是不是我的網路出了問題。相比之下，Claude和Grok的響應速度快多了，尤其是Claude，幾乎是即問即答，這在實際工作中真的很重要。沒人願意等一個產品建議等到咖啡都涼了吧？

初級挑戰：番茄鐘專注應用

誰沒有過專注力不足的時候？「再刷一會兒手機」「就看一集劇」...然後不知不覺，時間就這樣溜走了。我自己就是專注力極差的代表，曾經為了寫一篇文章，反而先整理了書櫃、洗了三次杯子，甚至給家裡的植物都澆了水🌵

番茄鐘類應用正是為解決這個普遍痛點而生，它們將抽象的時間管理具象化，幫助我們重拾專注力。在這個初級挑戰中，我要求三款AI設計一款名為「專注森林」的番茄鐘應用，核心理念是將專注時間視覺化為生長的植物，激勵用戶持續專注。這個思路靈感來自我個人最愛的Forest應用，但我希望AI能設計出更創新的體驗。

三款AI的表現摘要

Claude 3.7：不僅提供了完整的功能設計，還附上了精美的UI原型圖，讓人一目了然。它尤其關注視覺反饋的細節設計，比如「完成專注時的樹木生長動畫」和「不同時段的專注分布可視化」。它特別強調「專注儀式」功能，在開始專注前引導用戶進行1-2分鐘的冥想或呼吸練習，幫助快速進入專注狀態。

ChatGPT-4.5：提出了創新的「流動專注」概念，打破了傳統25分鐘固定時長的局限，通過手機感測器判斷用戶專注狀態。同時設計了「四季變化」系統，讓森林根據地理位置和實際季節變化，增加新鮮感。它設計了精心的漸進式引導，從最初10分鐘的專注時間逐步提高到25分鐘，再到更長時間。不過老實說，ChatGPT-4.5的輸出文檔超級長，閱讀起來有點吃力，還不停地引用各種研究和數據，感覺像在讀一篇學術論文。

Grok 3：設計最為簡潔實用，提出了「一次性購買+可選IAP」的商業模式，避免用戶產生訂閱疲勞。獨特提出「專注社區市場」概念，讓用戶可創建和交易自定義主題。它設計了「專注預測」功能，根據用戶習慣預測並建議今日專注安排，還提出了「主題森林」概念，如海底世界、太空殖民地等替代主題。Grok的回答最為簡潔，但有時簡潔得有點過頭，比如完全沒有視覺設計，這讓我們在評估UI時有點為難。

⚖️ 三款AI番茄鐘方案優缺點對比

綜合考慮後，

Claude 3.7略勝一籌（總分8.5分），它提供了最平衡的方案，雖然沒有什麼特別驚艷的創新，但風險較低，更接近可直接落地的產品。

ChatGPT-4.5的創意十足（總分8.3分），但部分功能的技術可行性和複雜度存在隱憂。

Grok雖然在創新思維上表現出色（總分7.5分），但缺乏視覺設計和存在社區冷啟動問題讓它處於劣勢。

中級挑戰：美食外送平台

從單一功能到多方參與者的複雜生態系統，美食外送平台是檢驗AI產品設計能力的理想中級挑戰。我個人就是外送平台的重度用戶，上個月我竟然點了18次晚餐外送！（別笑，這是為了研究，真的不是因為懶😅）

在這個案例中，我要求AI設計一款名為「美味速達」的外送平台，解決行業三大痛點：準時率低、食物品質保障難、高峰期訂單分配不均。這些問題我都親身體驗過：冷掉的薯條、遲到一小時的午餐、訂單高峰期無人接單...每次遇到這種情況，我都會想「如果我是這個平台的產品經理，一定能做得更好」，現在終於有機會看看AI能不能實現我的想法了。

三款AI的市場分析能力對比

Claude 3.7：提供了條理分明的市場分析，將重點放在三大競爭者上。它的分析像是參加過外送行業會議的人所做的總結—有經驗之談，但缺乏具體的數據支持。不過，它是唯一提供了完整UI原型設計圖的AI，這在產品設計中是巨大優勢。當我把Claude設計的外送平台UI原型給設計師朋友看時，他驚訝地說：「這比很多產品經理給我的需求文檔清晰多了！」

ChatGPT-4.5：市場分析堪比專業顧問報告，引用了大量具體數據和行業洞察，如「Foodpanda每月處理約千萬訂單，擁有約15萬名外送員」。它不僅分析了現狀，還指出了每個平台的商業模式核心和戰略重點，顯示出全面而深入的研究能力。不過，閱讀ChatGPT-4.5的報告真的很費勁，不僅篇幅超長（足足比其他兩個AI的輸出加起來還多），而且不停地引用各種報告和研究，讀起來像在啃一篇學術論文。我甚至懷疑它引用的某些數據是編出來的，因為太過具體了。

Grok 3：分析簡潔有力，引用了精準的市場統計數據，例如「Foodpanda在18-25歲與36-45歲族群中佔有率超過77%」。它直接給出產品定位建議：「美味速達」應該是「最可靠與高效的外送平台」，明確與競爭對手區隔開來。Grok的回答總是最簡短的，有時候簡短得讓人懷疑它是不是偷懶了，但仔細閱讀後發現它只是把重點說清楚了，沒有廢話。

🚚 多方用戶體驗設計比較

外送平台的最大挑戰在於平衡三方用戶（顧客、餐廳、外送員）的需求。這就像是在走鋼絲，稍有不慎就會失衡。三款AI在這方面表現如何？

Claude 3.7的三方用戶體驗設計

🍽️ 顧客體驗：設計了從註冊到評價的完整流程，特別強調了實時追蹤功能。

🏪 餐廳體驗：詳細描述了從入駐申請到數據分析的餐廳後台功能。

🛵 外送員體驗：考慮到外送員靈活工作的需求，設計了自由設定工作時間和區域的功能。

但Claude過度理想化了三方用戶的協作，沒有設計有效的衝突解決機制。此外，它的「社區共享訂單」功能雖然創新，但沒有考慮到同步配送的複雜性和可能延長的等待時間。就像我朋友說的：「這種分享訂單的想法，聽起來不錯，但當我餓得頭暈眼花時，最後一件想做的事就是等別人的訂單一起送。」

ChatGPT-4.5的全方位用戶流程

ChatGPT-4.5設計的用戶流程詳盡到近乎完美，六大顧客旅程步驟每步都有詳細的子步驟和用戶體驗考量。餐廳流程不只列出流程，還提出「餐廳可據此安排製作節奏，盡量做到餐點出鍋即有外送員取走」這樣的優化建議。

但在追求完美的過程中設計了過多功能，可能導致「功能過載」。例如「智能語音助理」功能雖然聽起來很酷，但在嘈雜的辦公室或街道上實用性存疑。設計過於依賴技術實現，如「人臉識別簽到」和「GPS軌跡監控」。老實說，看完ChatGPT-4.5的方案，我第一反應是「這個產品要開發到2030年吧？」

Grok 3的精簡用戶體驗

Grok的用戶體驗設計簡潔明了，但完全缺乏視覺設計，這使得產品從概念到實現的跨越變得困難。更嚴重的是，它忽略了異常處理流程，如訂單取消、餐點缺貨或外送員突發狀況等。在外送行業，異常處理能力往往是用戶體驗的決定性因素。就像我自己點外送時遇到的情況：餐廳缺貨、外送員迷路、送錯地址...這些都是真實存在的問題，但Grok卻沒有提及解決方案。

📊 技術架構與算法質量評估

外送平台的核心競爭力在於其派單和路線算法，這直接關係到準時率和效率。

Claude 3.7：設計了三層技術系統，包括「多因素智能派單」、「峰值自適應機制」和「路徑優化算法」。它明確提出使用改良版Dijkstra算法結合實時交通數據，支持多點配送。但缺乏對機器學習模型訓練和數據需求的討論，沒有考慮算法的冷啟動問題和初期資源限制下的替代方案。就像我朋友說的：「這就像告訴你要做一道複雜的菜，給了食譜，但家裡一半的調料都沒有。」

ChatGPT-4.5：設計的算法系統全面細緻，從「就近派單與動態調度」到「批次配送與路線優化」再到「高峰期資源調配」。它甚至考慮了「延遲預警系統」，當訂單預計無法準時送達時，系統主動干預並提供補償方案。但實施難度和計算資源需求極高，沒有討論系統容錯和降級策略。ChatGPT-4.5的方案讀起來像一份Google或Amazon的技術白皮書，詳盡但實施難度極高。

Grok 3：提出了簡潔實用的算法方案，但過於簡化，缺乏具體實現細節和技術挑戰的討論。例如，「機器學習預測」聽起來很美好，但需要什麼樣的數據、用什麼模型、如何評估預測準確度？這些關鍵問題都沒有得到解答。不過Grok的方案確實最貼近創業公司的現實，不需要高深的算法和海量數據，用最簡單的方法解決問題。

💼 運營策略與增長計劃的可行性

Claude 3.7：將推廣分為初期和長期兩個階段，包括首月「首單免費」活動、社交媒體投放和用戶分層運營。但設定的初期目標過於激進，首3個月在三大城市上線300家餐廳並不現實，忽略了補貼持續性的問題。就像創業初期的我們一樣，總是信心滿滿地設定不切實際的目標，結果三個月後才發現連30家餐廳都談不下來😅

ChatGPT-4.5：設計了極為詳細的階段式增長策略，從冷啟動期到成長期，每個階段都有清晰的策略和目標。它還特別關注了供給端增長，包括外送員招募和餐廳拓展策略。但沒有充分考慮競爭對手的反制措施，線上線下的多渠道拓展可能分散有限資源。不過，所有策略都寫得很漂亮，就是看得我眼花繚亂，全部實施可能需要一個30人的市場團隊加上百萬預算。

Grok 3：提出了務實直接的推廣策略，包括首單折扣、推薦計劃和精準廣告投放。設定的目標也更為務實：首3個月只專注一個城市，招募50家餐廳和20名外送員，日均訂單100筆。這種「先小後大」的策略更符合初創企業的資源現實，但可能錯失快速佔領市場的機會。不過我個人很欣賞這種務實的態度，因為創業初期，做成小而美，總比四處出擊結果哪裡都沒站穩腳跟要好。

📊 綜合評分與第二輪小結

經過全方位比較，三款AI的美食外送平台設計評分如下（滿分10分）：

在這個更複雜的美食外送平台案例中，ChatGPT-4.5以其深入全面的市場分析和詳盡的技術架構設計脫穎而出。不過老實說，閱讀ChatGPT-4.5的內容真的很累人，又長又囉嗦，還有大量引用資料（說真的，我懷疑有些是它編出來的），等它生成回答的時間長得我都能煮好一碗泡麵了。

Claude在UI設計上獨占鰲頭，是唯一提供完整視覺原型的AI，而且它的回答節奏剛剛好，不會太長也不會太短，就像跟一個經驗豐富的產品經理交談。Grok則在務實性和目標設定上表現最佳，特別適合資源有限的創業團隊，回答簡短直接，有時候簡單到有點過頭。

這個案例再次證明，優秀的產品設計不僅需要創新思維，更需要平衡多方需求、考慮實際資源限制，並有清晰的增長路徑。最理想的方案可能是結合三款AI的優勢：採用Claude的UI設計、Grok的務實目標，以及ChatGPT-4.5的詳實市場分析。

高級挑戰：共享住宿平台

如果說番茄鐘是初學者課題，外送平台是中級難度，那麼共享住宿平台絕對堪稱產品設計的終極挑戰。從全球化運營、複雜的監管合規，到文化差異和信任機制，這個案例涵蓋了產品設計的幾乎所有難點。

在這個高級挑戰中，我要求AI設計一款能與Airbnb和Booking競爭的共享住宿平台「家樂遊」，定位於亞洲市場，解決跨文化溝通、監管合規和信任建立三大痛點。過去三年我在亞洲各國出差和旅遊，用過十幾個不同的住宿平台，深知這個行業的複雜性和挑戰。

三款AI的商業模式設計深度

Claude 3.7：設計了多層次的收入來源，包括基礎佣金（8-15%）、增值服務（攝影、清潔）、保險產品和API合作收入。它特別創新地提出了「文化大使計劃」作為平台差異化概念，鼓勵房東分享當地文化，提升收入。想像一下，住在京都的民宿，房東不僅提供住宿，還能教你穿和服、泡抹茶，這絕對值得多付一些錢。

ChatGPT-4.5：提出了「生態系統佣金模型」，將平台定位為旅遊生態系統而非單純住宿平台。收入來源包括基礎佣金（主打透明定價）、高級會員訂閱、體驗市場和B2B服務。它獨特地設計了「家庭寄宿式」共享住宿模式，主打「不只是住，而是與當地家庭共處，體驗真實生活」。這讓我想起在首爾體驗過的韓國家庭寄宿，那次體驗至今難忘。

Grok 3：提出了最具創新性的盈利模式，包括「分層佣金結構」（根據房東活躍度和評分調整佣金）、「體驗市集」和「在地達人服務」。它還獨特設計了「在地商家聯盟」，與當地商家合作提供折扣和專屬體驗，創造差異化優勢。這種思路很新穎，能夠從酒店、餐廳等合作夥伴獲得額外收入來源。

🌏 國際化與本地化策略比較

全球化策略是共享住宿平台的關鍵成功因素，尤其是在文化多元的亞洲市場：

Claude 3.7：提出了「核心-適應」本地化模型，核心框架保持統一（界面框架、支付系統、評價機制），而本地化元素靈活調整（語言、法規合規、文化習慣）。它還設計了「文化智能推薦系統」，根據用戶所在國家/地區的文化偏好，調整搜索結果和推薦算法。這種策略在保持品牌一致性的同時，尊重當地文化差異。

ChatGPT-4.5：設計了詳細的區域擴張戰略地圖，將18個月分為三個階段，從台灣、日本為核心市場，逐步拓展至東南亞、澳洲和歐洲。每個區域都配有詳細的市場進入策略、合規考量和本地化重點。這種階段性策略確保了資源高效利用，避免了一次性鋪得太開。

Grok 3：提出了創新的「微本地化」概念，不追求完全本地化每個市場，而是識別各市場中最關鍵的本地化需求點，集中資源優化這些關鍵要素。它將本地化元素分為三級優先順序：必要級（法規合規、支付方式）、重要級（文化禁忌、假期調整）和增強級（地方特色主題）。這種實用主義策略特別適合資源有限的創業團隊。

📋 監管合規與風險管理方案

共享住宿平台面臨複雜的全球監管環境，從日本的「民泊新法」到台灣的「民宿管理辦法」，各國法規錯綜複雜：

Claude 3.7：在合規風險識別和多層次管理方面表現出色。它設計了「動態合規系統」，根據用戶所在地自動適應當地法規。同時提出「合規度評分」，對房源進行合規風險評估。這種主動出擊的合規策略能夠有效降低監管風險。

ChatGPT-4.5：設計了業內最完善的「信任與安全」機制，包括房東身份多重驗證、訪客行為信用評分、24/7安全響應團隊、AI異常檢測系統和社區安全網絡。它對安全和信任機制的設計細緻入微，遠超現有平台水平。

Grok 3：提出了最實用的「風險分級管理系統」，將風險分為法規風險、安全風險、商業風險和運營風險四類，每類風險配有對應的預防和應對策略。它的風險管理方案最具操作性和落地性，適合初創團隊快速實施。

綜合評分與第三輪小結

經過全方位比較，以下是三款AI的共享住宿平台設計評分（滿分10分）：

在這個最複雜的共享住宿平台案例中，ChatGPT-4.5以其全面而創新的設計方案脫穎而出（9.2分），但Claude（8.7分）和Grok（7.8分）也各有所長。

Claude就像一位深諳亞洲文化的旅遊產品經理，其「文化大使計劃」和「實時翻譯聊天」等功能真正解決了亞洲市場的痛點。Grok則像一位經驗豐富的實用主義產品經理，提出了風險最低、實施最簡單的方案。而ChatGPT-4.5就像來自矽谷頂級科技公司的資深產品經理，設計出了一個幾乎完美但實施難度較高的方案。

這個案例再次證明，最好的產品設計並非最完美或最創新的方案，而是最適合特定團隊和市場環境的方案。就像我旅行時學到的經驗—計劃很美好，但執行時總需要根據實際情況靈活調整。

數據分析：讓結果直觀可見

經過三輪案例測試，是時候用數據說話了。我將三款AI在六大維度的平均表現可視化為雷達圖：

📊 三款AI的總體表現一覽

從雷達圖可以直觀看出：

• Claude在UI/UX設計維度幾乎滿分，功能完整性也最高
• ChatGPT-4.5在產品定位和創新思維方面領先
• Grok在可行性評估方面表現最佳

📊 各AI優勢領域分析表

🧠 思維模式與解決問題的方法論差異

分析三款AI的產出內容，我發現它們採用了不同的思維模式：

Claude 3.7的思維模式類似「全局思考型」產品經理，先建立完整框架，再填充細節。它總是先梳理整體結構，確保各部分和諧統一，然後才深入具體功能設計。這種思維模式特別適合複雜產品的初期設計。就像我曾經合作過的一位產品總監，每次開始新項目，她總是先畫出完整的用戶旅程地圖，再細化每個環節。

ChatGPT-4.5更像「創新驅動型」產品經理，往往從用戶痛點出發，提出創新解決方案。它善於打破常規思維，提出獨特功能，如「流動專注」和「智能溫控配送」。這種思維模式在差異化競爭中特別有價值。不過它有點像那種點子很多但有時候不考慮實際情況的創意總監，「這很酷！那也很酷！」但誰來實現這些點子呢？

Grok 3則是典型的「實用主義型」產品經理，關注資源約束和實施難度。它常常會說「考慮到初創公司資源有限」，然後提出更精簡可行的方案。這種思維模式在創業環境中尤為實用。就像那種經歷過創業失敗的連續創業者，知道資源有限時如何聚焦核心價值。

🔍 意外發現與有趣觀察

除了預期的發現外，我還觀察到一些有趣現象：

1. 功能過載現象：所有AI都傾向於設計過多功能，尤其是ChatGPT-4.5。這反映了AI缺乏對資源限制和優先級的直覺理解。就像我之前參與的一個項目，設計了20個功能，但最終只有5個真正落地。
2. 視覺能力差異巨大：Claude是唯一能提供可視化UI原型的AI，這在產品設計中是巨大優勢。有次我拿Claude設計的UI原型給設計師看，他驚訝地說：「這比我見過的一半產品經理寫的需求文檔還要清晰！」不知道是Claude特別強，還是大部分產品經理特別弱😂
3. ChatGPT-4.5研究模式的耗時問題：ChatGPT-4.5的回答雖然最為全面，但生成時間極長，有時一個問題要等3-5分鐘才出結果，而且輸出的內容格式混亂、可讀性較差。在現實工作環境中，這種延遲可能會影響工作效率和思維連貫性。
4. 情感連接缺失：雖然功能設計合理，但AI產出的產品設計普遍缺乏「產品靈魂」—那種能觸動用戶情感的獨特氣質。這可能是人類產品經理最難被取代的優勢之一。就像我最喜歡的一些產品，它們之所以打動我，往往不是因為功能有多完善，而是那種「懂我」的感覺。

行業專家點評

我邀請了兩位資深產品總監對這三輪測試進行評估。

專家觀點一：林志強（15年產品經驗，多家獨角獸產品負責人）

「這些AI產出的內容確實讓我驚訝。特別是市場分析和功能架構部分，約70-80%可以直接拿來用。不過在資源規劃和優先級排序上，還是能看出AI的局限性。」

林總監特別指出：「Claude的UI原型令人印象深刻，這在產品設計早期非常有價值；ChatGPT-4.5的市場分析幾乎可以替代初步的市場調研；Grok雖然輸出簡練，但其實用性和落地思考反而最接地氣。」

當我問他是否擔心產品經理被AI取代時，他笑著說：「AI就像一把非常鋒利的刀，可以幫廚師切菜切得又快又好，但永遠不會變成廚師本身。懂得用好這把刀的廚師，才是未來的贏家。」

專家觀點二：張美玲（某知名互聯網公司產品總監，專注B端產品）

「這些AI產品方案比我見過的至少一半初級產品經理寫的PRD要好。結構清晰，邏輯性強，考慮問題全面。但它們普遍缺乏對組織內部資源、技術債務和團隊能力的理解，這正是資深產品經理的價值所在。」

張總監補充道：「我不擔心AI會取代產品經理，但擔心不會用AI的產品經理會被淘汰。AI能幫我們節省70%的基礎工作時間，讓我們把精力放在更有價值的決策和創新上。」

她分享了一個親身經歷：「上個月我用AI幫我草擬了一份競品分析報告，只花了2小時就完成了通常需要2天的工作。但最關鍵的部分—決定我們產品該走什麼方向，還是需要我基於經驗和對公司戰略的理解來判斷。這部分AI幫不上忙。」

關於AI與人類產品經理的最佳協作模式，兩位專家達成共識：「讓AI負責初步方案生成、市場分析和功能列表，人類負責取捨決策、資源分配和最終定奪。」

實用技巧分享

經過這次全面測試，我總結出一些產品經理AI提示詞技巧，幫助大家更好地利用AI進行產品設計：

✍️ 如何寫出更有效的產品設計提示詞

1. 提供充分背景：詳細描述產品類型、目標用戶、市場情況和主要競爭對手。例如不要只說「設計一個外送App」，而要說「設計一個針對都市白領的午餐外送App，主要競爭對手是Uber Eats和Foodpanda」。
2. 明確輸出格式：預先定義你想要的輸出結構，如「請分為產品定位、核心功能、UI設計建議、商業模式四部分」。
3. 設定資源限制：明確表達現實約束，如「假設我們是5人創業團隊，有6個月開發時間和100萬預算」。
4. 使用多輪對話：先獲取基本框架，再通過追問深入細節，如「請詳細展開用戶獲取策略」或「請為首頁設計更具體的UI原型」。

我發現使用Claude時，多輪對話特別有效。比如先讓它設計整體框架，滿意後再說「現在請為主頁設計一個UI原型，考慮到我們的目標用戶是年輕白領」，這樣可以一步步引導AI產出更貼合需求的內容。而ChatGPT-4.5似乎喜歡一次性給出所有內容，結果就是回答超級長但不一定有針對性。

🔍 怎樣從AI輸出中提取最有價值的內容

1. 尋找差異化亮點：重點關注AI提出的獨特功能和創新點，這些往往是最有價值的部分。
2. 評估實施難度：對每個功能進行「價值/成本」評估，識別那些「小投入大產出」的點子。
3. 整合多個AI觀點：不要僅依賴單一AI，最好是綜合多個AI的優勢，如用Claude做UI設計，ChatGPT做市場分析。我個人的工作流程通常是先用ChatGPT-4.5生成詳細的市場分析（雖然要等很久），然後用Claude進行UI設計和用戶體驗設計，最後用Grok檢查實施可行性，這樣可以取長補短。
4. 保留框架棄用細節：通常AI提供的產品框架和結構更有價值，而具體細節可能需要人工調整。

⚠️ 常見陷阱與避免方法

我曾經吃過AI資源低估的虧，當時照著方案排期，結果開發時間翻了一倍。現在我都會提前問技術團隊「這個功能實現難度如何」，再決定是否納入MVP。還有一次AI設計了一個「完全符合每個國家法規的全球支付系統」，聽起來很美好，但連我們公司法務都說「這基本不可能完全實現」。

場景推薦：不同需求的最佳選擇

根據三輪測試結果，我為不同場景提供「產品經理AI工具選擇指南」：

🚀 創業團隊的最佳選擇

如果你是資源有限的創業團隊，Grok 3可能是你的最佳選擇。它提供的方案最為務實可行，目標設定合理，增長策略循序漸進。具體來說：

• 適合設計MVP（最小可行產品）
• 商業模式考慮全面且實用
• 資源分配更符合創業現實
• 成本：每月約$30（Grok訂閱費）

🏢 企業產品部門的最佳搭檔

對於大型企業的產品團隊，ChatGPT-4.5可能更為適合。它擅長全面分析和創新思維，能夠幫助突破思維定式：

• 市場分析深入全面，可替代初期調研
• 創新功能設計豐富，有助於產品差異化
• 競爭策略思考成熟，適合競爭激烈市場
• 成本：每月約$20（ChatGPT Plus訂閱費）

不過說實話，如果你不喜歡等待，可能會被ChatGPT-4.5研究模式的龜速響應折磨到崩潰。我曾經在一次產品研討會上使用它，結果大家都圍著屏幕等了將近5分鐘，場面一度十分尷尬😅

🎓 個人學習產品設計的AI導師

對於想學習產品設計的個人，Claude 3.7是理想選擇。它的UI設計能力和教學風格更適合學習者：

• 提供視覺化UI原型，直觀理解設計意圖
• 解釋性更強，會說明設計背後的原理
• 考慮用戶體驗更全面，有助於培養UX思維
• 回應速度快，適合互動式學習
• 成本：Claude訂閱會員費用

我個人最喜歡用Claude，不僅因為它的UI設計能力出色，還因為它的回答風格最接近一個真實的產品導師—不會太過學術化，也不會太過簡化，而是恰到好處地解釋概念並給出實用建議。而且它的響應速度快得多，對話體驗更流暢。

💰 成本效益分析

如果從ROI（投資回報率）角度評估，AI工具的價值極高：

• 時間節省：平均能節省70%的初步產品設計時間，相當於每月節省約60小時
• 創意激發：平均每個產品方案能提供3-5個有價值的創新點
• 質量提升：結構化思考和全面性超過初級產品經理水平
• 成本比較：每月$20-30的訂閱費，相當於高級產品顧問1小時的咨詢費

我曾經用AI幫忙設計一個健身應用的會員系統，從市場調研到功能設計，再到UI流程，整個過程只花了4小時。如果完全靠人工，這可能需要2-3天的時間。節省的時間可以用來做更深入的用戶訪談和概念驗證，大大提高了產品成功的可能性。

未來展望與結論

🔮 AI在產品設計領域的發展趨勢

1. 視覺化能力提升：未來AI不只能描述UI，還能生成更精確的產品原型和設計稿。想象一下，你描述需求，AI直接生成可交互的Figma原型，那將徹底改變產品設計流程。
2. 資源估算更準確：AI將更好地理解實施難度和資源需求，提供更切實可行的設計。目前這是AI的主要短板之一，但隨著更多項目管理數據的融入，這一能力必將增強。
3. 數據驅動決策：AI將能整合市場數據，進行更精確的用戶群體分析和市場預測。比如分析競品App Store評論，自動識別用戶痛點和機會點。
4. 情境化設計：AI將更好地理解不同文化和地區的用戶需求，提供本地化設計建議。畢竟，東京用戶和紐約用戶的使用習慣和期望可能大相徑庭。

我最期待的是AI在視覺設計方面的進步。目前只有Claude能生成簡單的UI原型，但如果未來能直接生成高保真設計稿，那將大大加速產品開發流程。想象一下，早上和AI討論完產品需求，下午就能拿到完整的設計稿，那會有多爽！

🔄 人類產品經理的角色轉變

面對AI的迅猛發展，人類產品經理的角色正在經歷三大轉變：

1. 從執行者到決策者：AI可以處理大量基礎工作，人類產品經理將更專注於戰略決策和優先級排序。就像我的一位朋友說的：「讓AI做PPT，讓人做決定。」
2. 從全能選手到專業領域專家：不再需要面面俱到，而是專注於AI難以替代的領域，如用戶洞察、情感連接和創意思維。這也意味著產品經理可能需要更深入地專注於特定領域或行業。
3. 從孤軍作戰到AI協作者：學會與AI協作將成為核心競爭力，就像過去學會使用Excel和Figma一樣重要。那些拒絕擁抱這一變化的產品經理，可能很快就會發現自己落後於時代。

我自己就經歷了這種轉變。以前做競品分析時，要花好幾天時間研究市場資料、綜合整理、製作表格。現在，這部分工作交給AI，我可以把更多時間花在思考「基於這些分析，我們該往哪個方向走」這樣的決策上。

🎯 最終推薦與行動建議

經過這次全面測試，我的核心結論和建議是：

1. 開始嘗試AI工具：現在就開始將AI整合到你的產品工作流中，從簡單任務開始，如競品分析和功能列表生成。
2. 採用「人機協作」模式：讓AI處理初步方案和基礎分析，人類負責決策和創意突破。這種協作模式能發揮雙方優勢。
3. 結合多AI優勢：不要局限於單一AI，可以根據不同任務特點選擇最合適的工具。用Claude做UI設計，用ChatGPT做市場分析，用Grok做可行性評估。
4. 保持批判思維：永遠對AI輸出保持質疑和審視，特別是對資源估算和技術可行性。就像我們對待人類同事的意見一樣，取其精華，去其糟粕。
5. 持續學習提示詞技巧：掌握如何撰寫更有效的提示詞，這將成為產品經理的核心技能之一。好的提示詞能帶來事半功倍的效果。

這讓我想起一個有趣的比喻：如果產品經理是指揮一支管弦樂隊的指揮家，那麼AI就像是一個能同時彈奏多種樂器的助手。這個助手能幫你演奏基礎部分，但決定樂曲如何詮釋、情感如何表達，還是需要指揮家的藝術觸覺。

延伸閱讀與資源

📝 提示詞模板分享

為方便你立即開始使用AI進行產品設計，我準備了三套實用的提示詞模板：

產品定位與市場分析模板

請幫我分析[產品名稱]的市場機會。目標用戶是[用戶描述]，主要競爭對手包括[競爭對手列表]。
請提供：
1. 市場規模和趨勢分析
2. 目標用戶痛點和需求
3. 競爭對手優劣勢分析
4. 差異化定位建議
5. 核心價值主張

我用這個模板分析過一個寵物健康管理App的市場機會，AI生成的報告幫我節省了至少10小時的研究時間，而且發現了一些我沒注意到的競爭對手優勢。

功能設計與優先級模板

請為[產品名稱]設計核心功能列表。產品目標是[產品目標]，目標用戶是[用戶描述]，開發資源有限。
請提供：
1. 10個核心功能，按優先級排序
2. 每個功能的價值和實施難度評估(1-5分)
3. MVP階段必須包含的功能
4. 後續迭代可添加的功能
5. 可能的技術挑戰和解決方案

這個模板特別適合創業初期使用。有次我和朋友討論一個新點子，用這個模板生成了初步功能列表，然後拿去和技術團隊討論可行性，一天之內就確定了MVP的開發範圍。

UI/UX設計建議模板

請為[產品名稱]的[具體功能/頁面]提供UI/UX設計建議。目標用戶是[用戶描述]，主要使用場景是[使用場景]。
請提供：
1. 頁面布局和核心元素描述
2. 用戶流程和交互邏輯
3. 視覺設計風格建議
4. 可用性和易用性考量
5. 3-5個提升用戶體驗的細節建議

這個模板我主要用Claude，因為它能提供視覺化的UI原型，而且建議通常更符合實際設計需求。用這個模板設計過一個健身App的訓練計劃頁面，設計師看了原型後說省了他至少一半的思考時間。

🛠️ 相關工具推薦

除了本文測試的三款AI之外，這些工具也能幫助產品經理提升效率：

1. Midjourney - 生成產品視覺原型和概念圖
2. Notion AI - 協助撰寫和組織產品文檔
3. Whimsical AI - AI輔助流程圖和用戶旅程設計
4. Figma AI - 快速生成UI設計和原型
5. Product Maestro - 專為產品經理設計的AI助手

我個人最常用的組合是Claude + Notion AI + Figma AI，基本覆蓋了從需求分析到原型設計的全流程。尤其是Notion AI，它能根據簡單的提示詞生成完整的產品需求文檔，大大加速了文檔撰寫過程。

📚 學習資源合集

想深入了解「AI輔助產品設計」的更多知識？這些資源可能對你有所幫助：

1. 如何用 11 款 AI 工具打造高效率工作流程？我目前最頻繁應用實例
2. 产品经理必须懂得AI：prompts提示工程之五大经典框架
3. AI時代產品經理升級之道：ChatGPT讓產品經理插上翅膀

最近我參加了Mind the Product的工作坊，學到了不少實用技巧，特別是如何利用AI進行用戶需求挖掘和原型設計。強烈推薦給想提升AI應用能力的產品經理！

📑 案例深度分析

如果你想深入了解三個案例的詳細分析，可以查看我們的深度剖析文章：

• 案例一：【AI實測】Claude 3.7 vs ChatGPT-4.5 vs Grok 3：番茄鐘產品設計大PK
• 案例二：【AI實測】Claude 3.7 vs ChatGPT-4.5 vs Grok 3：美食平台產品設計大PK
• 案例三：【AI實測】Claude 3.7 / GPT-4.5/ Grok 3：共享住宿平台產品設計大PK

最後，我很好奇：你已經開始在產品工作中使用AI了嗎？有哪些心得可以分享？老實說，這篇文章本身就是在Claude的協助下完成的（哈，套娃了），寫作速度快了至少一倍。

你們猜得出哪些段落是我寫的，哪些是AI生成的嗎？👀