七年经验的产品经理总结了用 AI（豆包工作 + Skill）画原型的 8 种方法：对话直接出原型、手绘草图转原型、截图复刻再改、网址复刻再改、代码复刻原型、PRD 生成原型、通过 MCP 写入 Figma/Pencil/墨刀等设计工具、生图模型直接出效果图。文章按输入起点分类讲解各方法的适用场景与操作技巧，并给出按起点和场景的选择指南。相比传统设计工具拖拽画原型的流程，新方法将一个页面的绘制时间从半天压缩到几分钟，并可通过公开链接直接分享评审，大幅提升产品经理的效率。
作者按产品经理真实工作流程，系统拆解如何让 AI（Agent）参与从项目初始化、市场分析、需求调研、需求分析、原型设计、PRD 编写、需求评审、研发、测试上线到运营反馈的产品全生命周期。文章强调为 Agent 建立长期项目空间与协作规则、多源交叉验证 AI 市场分析结论、产品经理负责做减法与判断，并总结三大心法：给足上下文、主动做减法、先想清楚再让 AI 加速。核心观点是 AI 时代产品经理的核心竞争力在于提供真实上下文、做出正确取舍并对结果负责。
本文是 pstack 指南的第二部分，探讨如何利用 pstack 进行调研、规划、原型设计和架构。作者强调验证是基础，但之后需明确构建目标。文章介绍了间接提示、/teach、/how、/why、/recall 等技巧，帮助代理理解意图和上下文，并指出历史记录是丰富上下文的金矿。最后讨论如何指定解决方案，避免过度指定实现细节。
作者基于7年产品经理经验，分享了如何利用 Codex 和自制的 PM-Skill 2.0（21个Skill，GitHub 1000+ star）跑通产品经理全流程工作。文章演示了从需求调研、竞品分析、网站转原型、PRD撰写、多角色评审、埋点设计到发布站点的完整链路，全程在 Codex 内完成。上线后还可用 pm-analytics 做数据分析、pm-experiment-designer 做实验设计、pm-postmortem-writer 做复盘。作者认为垂类 Agent 本质是通用 Agent 加上特定工作流，通用 Agent 配合 Skill 组装即可定制出特定职业的工作台，开发也可借此给自己配个产品经理。
作者以给自己的字幕转录翻译 App BaoCut 添加远程转录功能为例，展示了完整的 AI 开发流程：先做可行性分析（产品和技术两个层面），再借助 Claude Code 撰写设计文档，然后通过原型设计低成本验证需求和 UI 交互，反复迭代原型后再让 Agent 按文档实现代码，最后人工黑盒测试验证并反馈调整。作者强调不盲目动手、文档先行、原型即 UI 设计的理念，并表示自己不做代码 Review，只做黑盒测试。
本文介绍了Anthropic Labs推出的视觉创作产品Claude Design，它并非简单的AI画图工具，而是一个设计前置工作台，旨在帮助非设计岗位用户将模糊想法转化为可讨论、可迭代的设计成果。文章详细阐述了Claude Design的交互方式（左侧聊天、右侧画布），并提供了从撰写设计brief、生成多个视觉方向、构建交互原型，到制作Slides和One-pager的完整工作流程。最后，文章给出了适合与不适合使用该工具的人群，并提供了一套可直接复制的输入模板，帮助用户快速上手。
文章介绍了如何通过使用 GitHub Copilot 的核心功能来提升 AI 辅助开发的效率，而不必追求过多新工具。作者提出了四个关键步骤：选择合适的工具、开启 YOLO 模式以赋予代理自主权、从原型制作开始明确需求以及进行方法化的规划。
本文总结了 Matt 的 Grill-Me 系列 Skills 中值得借鉴的专业术语，包括 Tracer Bullet（竖切开发策略）、Seam（模块测试切入点）、Design Tree（需求对齐遍历法）和 Throwaway Prototype（验证性原型）。掌握这些术语能让 AI 更精准地理解开发意图，生成更符合软件工程规范的代码与测试。
本文介绍了一款开源的产品经理原型生成 Skill。作者为了解决现有 AI 原型工具“修改即重绘”的痛点，消耗约 1 亿 Token 开发了该 Skill。它遵循专业的产品流程（IA推导、设计规划、Figma 输出），通过硬性约束规则确保设计的可控性与去 AI 味，支持 Codex、Cursor 等环境。
文章探讨了在 AI 时代软件制造的迅速变化，提出设计师的核心任务是回答“什么值得制造”。作者介绍了新工具 Claude Design，通过 HTML 渲染、统一格式和系统化设计，显著缩短了从想法到原型的时间。该工具虽不能完全替代传统设计流程，但极大提升了团队协作效率。
