从0到1，一个产品经理用AI做一个APP
这款产品是一个改变世界的产品，而刚好有一个产品经理将其复刻出来了，即使一款产品拆解案例也是一个用AI产品从0到1搭建的过程。
通过这个案例，我们可以清楚知道现在AI到底能够为产品经理做那些事情？
下面为源文：
2024年7月，一款名为死亡时钟（Death Clock）的健康管理APP在国外上线，三个月的时间就做到了10万+的用户量。
面对这么好玩但是国内却无法使用的应用，作为产品经理，第一反应就是，咱也做一个玩玩！
作为一名产品经理，我的技术背景已经“略微生锈”——毕竟，我已经近15年没有亲自写过代码了。然而，最近AI开发工具的兴起让我看到了新的可能性。
我决定尝试用这些工具独立完成一个项目，看看能否凭借AI的力量，让我的创意落地生根。
本文将分享我的“AI+1人团队”开发之旅，希望能为其他产品经理带来一些启发。
需求梳理：聚焦产品核心功能
在动手之前，首先要明确产品的基本形式：通过问卷收集用户信息，利用模型计算预期寿命，并以一种有趣且引人深思的方式展示结果。
虽然概念简单，但要实现科学性、趣味性和深度思考的平衡，还需要深入研究。
1.用户入口体验
首页设计
首页是用户的第一印象，必须简洁明了，同时足够吸引人，能够迅速传达产品的核心价值。
用户引导
用户首次进入时，需要清晰的引导，帮助他们快速理解产品的用途，并鼓励他们完成问卷。
隐私声明
在数据收集之前，明确告知用户数据的使用方式，建立信任至关重要。
数据收集策略
问题设计
设计问卷时，问题必须科学合理，同时不能过于复杂，以免用户感到厌烦。
问题顺序
遵循从基础到深入的逻辑，逐步引导用户，避免因问题难度过高而导致用户流失。
进度展示
为用户提供明确的完成进度，减少中途放弃的可能性。
2.算法与模型设计
数据权重分配
科学地分配不同因素对寿命的影响权重，确保模型的准确性。
交叉因素处理
考虑多因素交互影响，例如吸烟与遗传风险的叠加效应，确保模型的全面性。
数据验证
识别并处理异常输入，给予用户明确提示，保证数据质量。
结果呈现方式
数据可视化
将抽象的寿命预测以直观的方式呈现，让用户一目了然。
情感设计
在处理可能敏感的话题时，保持积极但不轻浮的态度，避免用户产生不适感。
行动建议
根据用户的输入，提供个性化的健康建议，增加产品的实用性和互动性。
学术调研：寻找寿命预测的科学依据
为了确保产品的科学性，我使用了Perplexity和秘塔搜索两款AI工具进行学术文献检索（个人感觉Perplexity更为好用，但没有会员账号，所以两者混用）。
我搜索了影响人类寿命的主要因素相关研究，并对每个因素深入查询。
所有资料都被存储到ima.copilot中作为知识库，帮助我解读内容并梳理出影响寿命的核心要素，以及变量之间的相关关系：
1. 个人/遗传因素：性别、年龄、健康状况、家庭背景、婚姻状况
2. 健康行为因素：吸烟、酗酒、高脂饮食、运动与健康饮食、医疗依从性
3. 经济因素：收入与教育、经济不平等、经济增长与环境
4. 心理因素：乐观与控制感、社会支持与抑郁、自我效能感
5. 生活方式相关风险因素：慢性病管理、肥胖与运动
6. 环境与公共卫生：空气污染、医疗资源可及性
7. 社会文化因素：城乡差异、文化价值观
直接上代码：跳过原型阶段
有了科学依据，我请Claude基于这些影响要素帮我设计问卷并形成产品文档。
令我意外的是，Claude不仅完成了基础设计，
还主动发现了不同影响因素之间的交叉作用机制（比如某些生活习惯对遗传风险的缓解作用），并将其纳入评分体系中。
考虑到产品交互相对简单，我决定跳过原型设计阶段，直接让Claude选择技术栈并编写MVP代码。
Claude选择了React + TypeScript + Tailwind CSS的技术栈，并直接生成了可运行的代码。
最令人惊喜的是，Claude内置的在线运行环境让我能立即预览效果，基本符合预期后，我将tsx文件下载到本地，准备部署。
从零开始的前端环境搭建
作为一个没有Web前端项目开发经验（之前我主要做嵌入式系统开发）的产品经理，环境搭建本可能成为噩梦，但在Claude的指导下，我顺利完成了：
- 安装Node.js和npm创建React项目安装依赖包配置Tailwind CSS导入Claude生成的代码
每一步Claude都提供了详细说明和可能遇到的问题解决方案，让我这个”技术锈铁”也重新回忆起很多当年学习过的知识。
安装和调试过程中，不出意外，出现了很多Warning和Error，
本着AI牛马就应该压榨到底的心态，我索性一行提示不看、一行代码不写，出现任何问题就直接复制给AI处理，全部交互都用自然语言对话。
项目调试与美化：多工具联动
环境搭建完成后，我使用Trae进行项目调试和功能微调。
由于海外版Trae内嵌的免费Claude模型经常需要排队，我订阅了Claude会员，与Trae联合使用，效率大增。
项目中的所有图片素材，都是先用Deepseek生成提示词，再由即梦完成绘图，保证了视觉效果的一致性和专业感。
从构思到上线，整个项目仅耗时三天，尽管目前只是一个最小可行产品（MVP），
但对于像我这样十多年未曾亲自写代码、且从未涉足Web应用开发的产品经理来说，这样的速度堪称奇迹。
通过这个项目，我深刻感受到，即使只有基础的技术背景，产品经理借助AI工具将想法落地已经变得极为高效，甚至不再需要依赖专业的软件开发团队。
在项目中，各AI工具各司其职：
Claude：负责逻辑分析、代码编写与调试，其表现远超其他同类AI大模型。
在Claude的指导下，我顺利完成了项目的调试和发布，并将其部署在个人阿里云服务器上。此外，Claude还帮助我将项目封装成一个安卓应用。
ima.copilot：专注于知识库的构建，为项目提供了坚实的知识支撑。
Perplexity和metaso：负责文献检索与解读，帮助我快速获取和理解相关技术资料。
即梦：承担图形设计和UI素材制作，为项目提供了精美的视觉效果。
这个项目充分证明，AI不仅能协助产品经理完成需求分析和设计，还能帮助技术基础薄弱的产品经理跨越开发障碍，实现从创意到产品的完整流程。
对于产品经理而言，AI做产品行得通吗：
验证产品创意：借助AI工具，我们可以迅速将想法转化为可运行的原型，快速验证其可行性。
减少对开发资源的依赖：AI工具的辅助让产品经理能够独立完成更多开发任务，不再过度依赖开发团队。
深入理解技术细节：通过与AI工具的互动，产品经理可以更好地理解产品实现的技术路径，提升自身的技术素养。
缩短产品上线的周期：AI工具的高效性大幅压缩了项目开发时间，让产品能够更快推向市场。
文章来自于微信公众号“Kevin改变世界的点滴”，作者 ：Jerome Lee
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