零：为啥不直接用VIBE CODING
随着 AI 编程技术飞速发展，从豆包 2.0 Coding、智谱清言GLM5.0 ，AI 的单模型代码准确率与编程能力都在大幅提升。到各类智能 AI Agent智能纠错，我们写代码越来越不容易出错，但产品能力、架构能力与项目管理能力，反而成了新的瓶颈。
过去，程序员往往只需要负责写好代码；而现在，不会利用AI做全栈、不会做整体设计，很容易被时代甩开。但若是直接零基础vibecoding很容易陷入黑盒盲区，这就要求我们必须具备：
- 良好的项目管理能力
- 清晰的系统架构能力
- 接近产品经理的全局规划能力
因此，从现在开始，我会不定期分享**「用产品思维驱动 AI 编程」**的方法：如何科学规划、设计产品，再通过 AI 高效落地，做出真正满足用户需求、实用且不臃肿的项目。
今天先从最核心的两个工具讲起： JTBD（用户任务视角）+ SPEC（详细技术规格）
一、JTBD 到底是啥？
JTBD = Jobs To Be Done，核心思想是： 产品不是为了堆功能，而是为了帮用户完成某件“任务”——包括功能任务、社会任务与情感任务。
在设计产品前，我们必须想清楚三件事：
- 功能任务：用户用你的产品，具体要完成什么事？
- 社会任务：用户在社交、身份、外界评价上获得什么？
- 情感任务：用户使用时，会获得怎样的情绪价值？
只有把这三点想明白，你的产品核心才会足够精准，才能真正做到最小可行产品（MVP），避免盲目堆砌功能。
比如：做一个社交类产品（类似 Twitter）
- 功能任务：满足用户的分享欲，轻松发布内容。
- 社会任务：帮助用户建立个人形象、拓展社交关系。
- 情感任务：通过点赞、互动获得正向反馈，分泌多巴胺，获得愉悦与成就感。
基于这套逻辑，你再去设计功能就不会乱：
- 简化发布流程，降低使用门槛
- 强化即时反馈，提升满足感
- 优化交互体验，延长用户停留时长
这就是 JTBD 的价值：让产品从一开始就“做对”，而不是“做多”。
二、提示词工程
当你用 JTBD 理清核心需求后，可以直接把结构化思路交给 AI，让它生成标准的产品设计文档。
尽管现在AI已经可以特别良好的理解文义，但你也可以直接用这套提示词框架：
当用户在【场景】中，面临【问题】， 想要【目标】，以【方式】解决。 目前市面上的产品存在【痛点】，原因是【XXX】。
请帮我设计解决方案，要求：
- 功能优先级：
- 功能设计：
- 体验设计：
- 社交/情感价值：
- 技术栈方向：
AI 会据此输出结构清晰的 Markdown 产品方案，围绕核心任务展开，帮你写好产品的初步计划。
三、避免 Vibe Coding 带来的技术债
很多人用 AI 编程时，习惯想到哪写到哪，或者说现在的Vibe Coding：
- 没有整体架构
- 没有分层设计
- 没有明确规范
结果就是：
- 代码逻辑像黑盒
- 后期改需求就要推翻重写
- 功能越堆越乱，技术债爆炸
尽管有jtbd兜底，但是扛不住技术上的全盲
这时候就需要 SPEC来兜底。
SPEC 的作用：
- 顶层 SPEC：确定整体架构、技术栈、模块划分。也就是JTBD的东西
- 底层 SPEC：明确每个模块的实现细节、依赖、逻辑流程。包括API数据库设计都在里面
举例：
- 后端：Python + 框架选型
- 图像处理：OpenCV + 具体算法（如开闭运算、预处理流程）
- 前端：Vue / 其他框架，按页面/组件拆分文件,运用什么动画，也可以结合设计AGENT skill
- 接口、数据结构、交互规则全部提前定义
把顶层 SPEC + 底层 SPEC 一起交给 AI，它就能写出：
- 结构清晰
- 易于维护
- 便于迭代
- 不会前后矛盾
的高质量代码。
这种代码完全可视化，都是自己琢磨的技术栈和技术方案，没有黑盒，并且可以经过人工审计，面试等场景也可以完全通过，符合了预期
四、产品成型后，如何科学迭代？
产品上线、用户测试后，迭代同样要有章法，不能瞎加功能。
提示词思路可以这样：
在不破坏老用户体验、满足新用户需求的前提下， 我的产品现有 A、B 功能， 用户反馈的问题是：【】 产品核心任务是：【】 市场上的参考案例：【】
请帮我设计优化方案，保持核心不变，只提升体验与效率。
始终围绕 JTBD 核心 + SPEC 架构 去迭代，才能做到： 最小改动、最大价值、不崩盘、不混乱。
五、美观与细节也是产品的一部分
在做具体模块（如登录）时，还要关注体验细节：
- 登录页右上角快速跳转到注册
- 协议勾选、隐私提示、错误反馈
- 统一的视觉风格与交互逻辑
这些看似小，却直接决定用户愿不愿意留下来。就是用户体验意识。
六 总结
AI 已经把“写代码”这件事变简单了， 但把产品做对、做准、做稳，反而更考验人。
- JTBD：帮你抓住用户真实需求，不做无效功能。
- SPEC：帮你定好架构与规范，避免代码堆砌与技术债。
- AI：只是高效执行的工具，真正的掌控权在你手里。
未来的优秀程序员，一定是既懂代码，又懂产品的人。总的，在AI时代，还是要提高对知识的广度，之后是提高产品和管理能力更为重要。