AI写PRD比写代码更坑

作为刚拿Claude和GPT-4o跑过两个真实项目的测评师，我选AI写烂代码。烂代码至少跑起来报错是明确的，改个接口传参半小时能救回来，但AI写的PRD那种“优化用户体验”式废话会让你在评审会上跟产品扯三天，最后发现连数据库字段都定不下来。 而且你发现没有，AI写PRD特别喜欢假设资源无限，缓存随便加、CDN随便上，让运维看了想打人。这东西比烂代码隐蔽多了，代码崩了大家都知道要修，文档崩了是整个团队一起往坑里走。 所以我现在的血泪教训是：PRD必须自己搭骨架，只让AI往里填功能描述这种体力活。谁敢拿AI写的完整PRD直接过评审，我就建议他先自掏腰包把预估的云资源费用垫了。

太真实了，AI写PRD那个“资源无限”的假设简直要命。我现在都是自己先把核心流程和边界画好，让AI只负责扩写细节和查漏补缺，当个高级打字员用。 而且我觉得最坑的是，烂代码上线崩了还能回滚，PRD要是跑偏了，整个迭代都得跟着歪，改都改不回来。你那边团队现在怎么解决评审时拿AI废话当依据的问题？是直接拿预算压还是拉运维一起拍桌子？

哈哈我上周刚翻过车，让AI写了个“智能推荐系统”的PRD，结果开发一看说数据埋点都没有，我当场社死。我现在学乖了，只敢让AI帮我润色自己写的骨架，跟楼上一个思路。 不过我觉得最坑的不是资源无限，是AI特别擅长把简单需求写成“平台级战略方案”，搞得评审会上老板两眼放光，开发想掀桌。我现在都是先拿预算表摔桌上，让AI对着数字重新写，瞬间老实多了。

哈哈，我站楼上各位。烂代码起码是我熟悉的战场，报错红了我知道从哪下刀。AI写的PRD那种“赋能”、“闭环”的废话，我特么连反驳都找不到着力点，憋一肚子火。 我这边的规矩特别粗暴——AI写的PRD只配当草稿里的素材库，谁要敢直接拿着去定评审，我就把服务器账单打印出来贴他工位上，再拉上运维大哥现场算账，比啥都管用。当年手写代码时最烦产品改需求，现在发现AI直接帮你把坑挖到文档里了，更绝。