這幾年 AI 進步太快，很多人開始覺得：我直接跟 AI 對話就好了啊，幹嘛還要花時間寫什麼 PRD？需求用講的，AI 就能生出原型和程式碼，不是很爽嗎？
但我在實際做產品的過程中，越做越發現一件事：AI 的出現不是讓 PRD 消失，而是讓 PRD 變得更重要了。
先說清楚，我講的 PRD 不一定是那種厚厚的文件，它可以是一頁規格、可以是原型加註解、也可以是測試和 API 文件的集合。重點是它必須做到三件事：讓大家看到同一個最新版本、讓大家知道怎樣算做完、讓大家能追溯為什麼這樣改，這三件事加起來，本質上就是 PRD。
下面這五個論點，是我從真實專案裡摔過坑、踩過雷之後整理出來的。
論點一：AI 需要穩定的外部記憶，PRD 就是這個來源
實際碰到的問題，你可能也有過這種經驗：跟 AI 聊了兩個小時，把需求都交代清楚了，AI 也幫你生出了不錯的原型。但兩個禮拜後，你想繼續做同一個專案，打開對話視窗，發現 AI 已經忘了當初討論的細節，你要嘛從頭再講一次，要嘛在那邊翻對話記錄翻到崩潰。
更慘的是，AI 在很長的對話裡，常常會「忘記中間講過什麼」，比如你前面講了五個重要的規則，它記得第一個和最後一個，中間三個就自動忽略了。
就算 AI 的對話記憶範圍會越來越大，以後可以放進整個專案的歷史記錄，不會忘記，而且可以串知識庫，讓 AI 自己去查就好。
但是，就算 AI 可以查知識庫，那知識庫裡要放什麼？還不是要放一份整理好的文件嗎？
你把所有 Slack 討論串、會議記錄、郵件都丟給 AI，它確實可以「查到」東西，但這些原始資料裡面，常常是矛盾的、模糊的、遺漏的。A 會議講一套，B Email 寫另一套，AI 要聽誰的？
PRD 的價值，不是幫 AI 記住，而是提供一個穩定的「外部依據」，PRD 把這些亂七八糟的資訊，收斂成一份「大家都認同的版本」，AI 可以靠它來校準，團隊也可以靠它來溝通。
你可能會說：「我只是一個人在做 side project，沒有團隊，總可以不用寫了吧？」
一人團隊確實可以不用寫 PRD 給別人看，但你還是需要寫給「未來的自己」看。
你現在想的邏輯，兩個月後回頭看，很可能完全不記得了，你今天花一小時把規則寫清楚，兩個月後撿回來做，就不用從零開始回憶。PRD 與其說是團隊契約，不如說是「現在的你和未來的你」之間的溝通工具。
沒有 PRD，你不是省時間，你只是把時間往後挪，之後再用更多會議、更多討論、更多重工來還債，就算只有你一個人，也是在用未來的時間還現在的債。
論點二：與其每次重講，不如寫一份 PRD 當作給 AI 的「使用說明書」
很多人以為，有了 AI 之後，產品經理的工作就變成「下指令」，比如說：「幫我做一個購物車，要可以加商品、可以結帳。」
然後 AI 就生出一堆東西，你看一看，覺得不對，再下新的指令：「不是這樣，我要的是可以累積點數的那種。」
這樣來來回回，有時候搞得更久。因為你每次都要把背景知識重講一次，AI 每次都要重新理解。
當然，有人會說：跟 AI 對話才有效率啊！你講一句它回一句，不懂的馬上問，這樣才能把需求收斂清楚，寫 PRD 是單向的，對話是雙向的。
對話確實有它的好處，但它有兩個問題：
第一個問題：對話是「一條一條」的，你今天問完，得到一串對話記錄，就算你把記錄分享出去，大家看到的仍然是一堆片段，缺少版本、缺少誰核准、缺少哪一版才是最新的。
第二個問題：對話是「亂的」，你回頭去看兩個小時的對話記錄，根本沒辦法快速確認所有邏輯有沒有漏洞。你還是得花時間整理。
PRD 就是把這些亂亂的對話，整理成一份「結構化的說明書」，以後你再跟 AI 合作，不需要從零開始，直接說：「照 PRD 第三章的退款規則，幫我寫測試案例。」AI 就知道你要什麼，方便吧！
以前寫 PRD 很痛苦，是因為你花十分力氣寫，開發只看三分，現在寫 PRD，你多花的每一分力氣，AI 都會認真讀進去，轉成程式碼、測試、文件。投資報酬率完全不一樣了。
論點三：圖加上編號，讓 AI 真的看懂你在設計什麼
現在 AI 可以看圖了，很多人就覺得：那我直接丟設計稿給 AI 就好啦！
但你真的試過就會發現，AI 看圖很像一個不太熟的人在看你的設計稿，它看得出來「這裡有一個按鈕」、「那裡有一個輸入框」，但它不知道：
這個按鈕按下去要發生什麼事？
這個輸入框沒填對要怎麼提醒？
為什麼這個東西要放在這裡而不是那裡？
現在的 AI 很強了，它看得懂空間關係，知道哪個按鈕是左上角、哪個區塊是購物車，不需要你特別標註。
但是，看得懂「位置」和看得懂「用意」是兩回事。
AI 可以指出「左上角那個按鈕」，但它不知道那個按鈕的目的是「讓用戶快速回到首頁」還是「送出表單」，這些東西，圖上面畫不出來，圖只解決大家看同一個畫面，文字才解決大家遵守同一套規則。
你可能會說：「那我用對話跟 AI 解釋就好了啊，為什麼要寫下來？」
問題是，你用對話解釋，一次只能給一個 AI 聽，下次開新對話，又要重講一次，同事要跟同一個 AI 合作，也要重講一次，寫下來，是讓這份解釋可以被「重複使用」。
另外你可能會擔心：PRD 也要跟著改，不是更累嗎？
確實，PRD 不是寫一次就永遠不動，需求變了，它就要跟著變。但改 PRD 的成本，通常比改一堆誤解造成的程式碼、測試、客服建單要便宜太多，PRD 是活的索引，不是死的存檔。
所以在多模態時代，PRD 的做法要升級：圖上有編號，圖下有說明。
舉個例子，你放一張登入頁的設計稿，然後在圖上標 1、2、3、4：
1 帳號輸入欄位
功能：讓使用者輸入 Email
規則：一定要填，格式要對，不能有空格
例外：格式錯要跳提示，而且登入按鈕不能按
2 密碼輸入欄位
功能：讓使用者輸入密碼
規則：至少 8 碼，可以切換顯示或隱藏
例外：連續錯 5 次要鎖帳號 10 分鐘
3 登入按鈕
功能：送出登入
規則：1 和 2 都填對才能按
例外：API 失敗要跳提示，保留使用者輸入
4 忘記密碼
功能：導到重設密碼頁
目的：減少使用者卡關，降低客服量
這樣寫，AI 就不需要猜。它知道 1 號是做什麼的、2 號是做什麼的、按 3 號之前要先檢查哪些事。
你可能會覺得這樣寫很花時間，但這是「一次性投資」。你寫一次，之後所有跟這個功能相關的對話、生成、測試，AI 都可以直接引用。對話的成本是每次都要付，寫下來的成本只付一次。
給 AI 一張圖，它只認得那是按鈕，給 AI 一張有編號、有說明的圖，它才真的懂你要做什麼，而且這份懂，可以被一直用下去。
論點四：AI 很會走大路，但產品常常死在沒人注意的小路
AI 很擅長處理「正常情況」，你叫它做一個購物車，它會把「加商品、選數量、結帳」這條路走得漂漂亮亮。
但產品出包，通常不是出在正常情況，而是出在那些「萬一…怎麼辦」的情況：
萬一使用者付款到一半網路斷線？
萬一兩個人同時買最後一個庫存？
萬一優惠碼可以用在已經打折的商品上？
萬一使用者輸錯三次密碼？
你說，你可以叫 AI 列出所有可能出錯的情況啊！它幾秒鐘就能列出一百種，比人類想得還完整。
AI 確實可以列出一百種，但問題是：這一百種裡面，哪幾種真的需要處理？處理到什麼程度？優先順序怎麼排？
AI 列出來的，是「一般情況下」可能發生的問題，但它不知道你們公司的特殊狀況：你們用的金流廠商週末會結帳 delay、你們的產品曾經因為某個 bug 被客訴到爆、你們的法務特別在意個資法。
這些東西，只有待在這家公司的人才知道，AI 可以幫你把候選的風險列出來，但真正的工作是決定哪些要做、做到什麼程度、哪些先不做，PRD 就是把這些取捨寫成規則和驗收，避免每次都要重新吵一遍。
你可能會說：「那我就在對話裡告訴 AI 啊，跟它說我們公司特別在意哪些事。」
問題是，你用對話告訴 AI，只有那一次有效，下次開新對話、換人做、或是三個月後要改版，這些「公司特別在意的事」又要重講一次。
PRD 的工作，就是把這些「只有我們知道的事」寫進去，讓它變成「大家都知道而且可以隨時查的事」，不是為了告訴 AI 一次，是為了讓這些規則可以被重複使用、被所有人看到、被版本控管。
AI 很會補洞，但你要先告訴它洞在哪裡、要怎麼補。而且這些洞的位置和補法，不能只講一次，要寫下來讓所有人都看到。
論點五：AI 不會幫你背鍋，PRD 才能留下決策的痕跡
AI 可以幫你寫程式碼，但產品做錯了，老闆不會去找 AI 算帳，他會找你。
「當初為什麼這樣設計？」
「誰決定要做這個功能的？」
「這個規則有沒有經過法務確認？」
這些問題，AI 答不出來。它只會說「這是根據之前的對話生成的」。
AI 可以把所有對話都記錄下來啊！哪天要追溯，就去翻記錄，比 PRD 還完整。
記錄不等於負責！
AI 可以記下「某月某日某人說了某句話」，但當你真的要檢討的時候，問題是「為什麼那時候會這樣決定」，不是「這句話是誰說的」。
更重要的是，AI 無法替任何人背書，PRD 的價值是把決策變成可核准、可追溯、可驗收的承諾，它記錄的不是「誰說了什麼」，而是「誰在什麼時間點核准了哪個版本」。
寫 PRD 的過程，強迫你把事情想清楚：這個功能到底解決什麼問題？值得花這麼多力氣做嗎？會不會把使用者搞得更亂？
如果你跳過這個過程，直接叫 AI 生東西，你就從「決策的人」變成「傳話的人」，哪天產品爆了，你沒辦法說「是 AI 叫我做的」，因為是你下的指令。
AI 可以幫你做事，但它不會幫你扛責任，PRD 是你思考過的痕跡，也是你對團隊的承諾。
有 AI 之後，PRD 反而更值得寫
效率
只靠 AI 對話：一開始很快，但每次開新對話都要重來，而且需求越長 AI 越容易忘
加上 PRD：一開始花點時間寫，但之後 AI 可以一直引用，不用重講
邏輯
只靠 AI 對話：散落在各次對話，前後可能矛盾，很難確認有沒有漏洞
加上 PRD：集中在一份文件，邏輯清楚，團隊和 AI 都看同一份
溝通
只靠 AI 對話：只有當下那個對話的人知道，換個人就要重來
加上 PRD：業務、開發、測試、AI、未來的你，所有人都能查到
維護
只靠 AI 對話：三個月後不知道當初為什麼這樣做，新人進來沒東西看
加上 PRD：有決策記錄，有思考痕跡，有人可以負責
最強的 PRD 不是寫完就放著，而是能連到 API 文件、資料收集、驗收測試，文件負責說清楚意圖與範圍，可執行規格負責把規則釘死。這樣 PRD 就不會變成「撒謊的文件」，而是活著的設計藍圖。
你可以不叫它 PRD，也可以不用傳統那種厚厚的文件格式，但你不可能不要這三樣東西：
1 一個大家都能查到的最新版本
2 一個判斷「做完了沒」的標準
3 一個記錄「為什麼這樣改」的地方
這三樣東西加起來，本質上就是 PRD。
最後一句話送給你
有 AI 還寫 PRD，不是因為 AI 做不到，而是因為你想讓它做對，PRD 是你給 AI 的「使用說明書」，告訴它哪些捷徑不能走，哪些細節不能省，而且這份說明書，不只是給 AI 看，也是給未來的自己看，給整個團隊看。
要深入了解 PRD ，請參考我們的詳細指南：PRD 怎麼寫？我教你。