導言：產品需求文件（PRD）的價值，正在被重新定義
過去，在多數團隊眼中，產品需求文件（Product Requirements Document, PRD） 是一份「任務起點」的文件：產品經理寫完，工程師照著做，設計師依此畫稿，接著交給測試驗收。
文件本身像是一道「交接的牆」，資訊一旦傳過去，互動就結束了。
但在當今的產品開發環境裡，這種思維已經行不通。
市場變化太快，需求不再靜態存在。團隊的成員跨區域、跨職能、甚至跨語言。而生成式 AI 的崛起，更徹底改變了「文件」的意義。
PRD 不只是給人看的文件，它也成為 AI 能理解、能參與協作的介面。
想讓 AI 幫忙生成設計稿、測試案例、甚至初版程式碼？ 前提是 PRD 要寫得夠清楚、夠結構化，讓 AI 看得懂。
因此，討論如何「寫 PRD」，不只是討論格式或範本，而是要重新理解它的價值：
它是團隊對齊思考的工具、決策可追溯的紀錄、持續更新的活文件、以及 AI 協作的基礎語言。
文件不應該只是開發的產物，而是驅動創造與對話的橋樑。
什麼是產品需求文件（Product Requirements Document, PRD）？
產品需求文件（Product Requirements Document, PRD）是一份描述產品功能、目標用戶、使用情境、優先順序和成功標準的文件。它的目的是確保產品交付團隊（包括產品經理、設計師、工程師、測試人員）對於「要做什麼」有共同的理解。
簡單來說，產品需求文件是用來說明「我們要做什麼產品、為什麼要做、以及它應該怎麼運作」的一份核心文件。
把想做的產品功能，用清楚的文字寫下來，讓團隊每個人都知道要做什麼。
它是團隊在開發期間，建立共識與決策依據的基礎。
對產品經理（Product Manager）來說，PRD 是把抽象的想法轉化成可被執行的形式。
對工程師與設計師而言，它是理解使用者需求與業務目標的橋樑。
一份寫得好的 PRD，應該能回答五個問題：
- Why 為什麼要做？
說明問題背景與商業動機，讓團隊理解這個功能或產品存在的價值。 - Who 做給誰用？
規範出目標用戶的範圍和特徵，主要使用者的角色劃分。 - What 要做什麼？
描述產品要實現的主要功能與使用者行為。 - Priority 事情的優先度
標明哪些功能是最重要、必須先做，哪些可以後續改進，避免資源浪費。 - How (on a high level) 大致上要怎麼做？
定義成功條件、限制與驗收標準，確保每個人對「完成」的定義一致。
PRD、BRD、MRD 的關係
在產品文件的體系中，PRD 並不是孤立存在的，它與其他文件之間有明確分工：
| 文件簡稱 | 全名 | 核心焦點 | 主要撰寫者 |
|---|---|---|---|
| BRD | 商業需求規劃書（Business Requirements Document） | 闡述商業目標與策略價值 | 商業策略部門、產品經理 |
| MRD | 市場需求規劃書（Market Requirements Document） | 分析市場機會、使用者族群與競品情況 | 行銷部門、產品經理 |
| PRD | 產品需求文件（Product Requirements Document） | 定義要開發的產品功能與體驗細節 | 產品經理、設計、交付團隊 |
| SAD | 系統架構文件（Software Architecture Document） | 描述技術架構與實作方式 | 系統架構師、架構負責人 |
BRD 說明「做這件事對公司有什麼價值」，MRD 說明「市場上為什麼需要它」，而 PRD 則聚焦在「具體要做出什麼」。
如果把整個產品開發比喻成蓋房子，那麼 BRD 是建案提案書、MRD 是市場可行性分析、PRD 則是室內設計圖。三者層層銜接，但目標不同。
PRD 在產品開發流程中的位置
一個傳統瀑布式的完整產品開發流程如下：
- 市場調查：發現用戶需求，產生 MRD。
- 商業評估：確認值得做，產生 BRD。
- 定義範疇：分析要做哪些事情，產生 PRD。
- 設計階段：UI/UX 設計師設計介面。
- 技術架構：開發團隊設計系統架構，產生 SAD。
- 開發階段：編寫程式碼、測試和除錯。
- 測試階段：檢查和驗證功能。
- 上線發布：產品推出。
PRD 是在「確定要做」之後、「開始設計和開發」之前的關鍵階段。它就像是接力賽的接棒點：把「商業目標」的棒子，傳給「設計和開發團隊」。
誰應該寫 PRD？
通常是產品經理（Product Manager, PM） 負責撰寫 PRD，但這不是一個人的工作：
- 產品經理：主要撰寫者，整合各方需求。
- 設計師：提供使用者研究結果、互動建議。
- 工程師：評估技術可行性、提醒技術限制。
- 業務/行銷：提供市場需求、競品資訊。
- 測試人員：從測試角度提供建議。
最好的 PRD 是團隊一起討論出來的，而不是靠撰寫者一個人關在房間裡憑空想像。
PRD 的真正目的：溝通，而不是交差
許多新手產品經理把撰寫 PRD 當成「任務完成」的象徵，但在實務上，一份有價值的 PRD，不只是交給工程師的「說明書」，而是一份幫助團隊對齊思考、協作討論、追蹤決策脈絡的「活文件」。
這也是為什麼在AI 與敏捷開發的環境下，PRD 不但沒被淘汰，反而更重要： 因為它讓人與 AI、跨職能團隊都能在同一份語意清晰的文件上，對齊目標與行動。
一份好的 PRD 核心構成內容
一份好的產品需求文件（Product Requirements Document, PRD），不該只是堆疊需求的清單，而是團隊共享「為什麼要做、要做什麼、做到什麼程度才算完成」的共同依據。
文件越清楚，團隊越能減少誤解與返工。文件越結構化，AI 越能理解內容並協助產出相關成果。
以下是 PRD 的標準核心構成，無論是人工撰寫還是 AI 參與，都建議遵循這個邏輯架構。
核心內容 1：產品目標與背景（Purpose & Context）
說明這項功能或產品存在的原因。
包含：
- 問題背景：目前遇到的痛點是什麼？
- 商業動機：為什麼現在要做這件事？
- 成功條件：怎樣的結果代表這項任務成功？
撰寫建議：
- 使用明確的衡量指標（例如轉換率、留存率、反饋分數），取代模糊的「提升體驗」、「增加效率」。
核心內容 2：使用場景（Scenarios）
用簡單的故事或情境說明誰會使用產品，使用者怎麼使用，幫助團隊了解使用場景。
可以搭配用例（Use Case）或是使用者故事（User Story）的方式來說明。
這部分是讓設計與開發理解「使用者的觀點」，也是讓 AI 生成設計稿、流程圖或測試案例時的關鍵依據。
核心內容 3：功能需求（Functional Requirements）
列出系統必須具備的主要功能，通常以條列或表格方式呈現。
每項功能建議包含以下描述說明：
| 功能名稱 | 說明 | 優先順序 |
|---|---|---|
| 使用者登入 | 支援 Email、Google、Apple 登入 | 高 |
| 忘記密碼 | 透過 Email 重設密碼 | 中 |
撰寫建議：
- 避免含糊詞彙（如「簡單操作」、「美觀介面」）。
- 若搭配 AI 工具，可補充「輸入／輸出條件」，提升自動生成準確度。
核心內容 4：排除範圍（Scope Exclusions）
明確列出本階段不納入開發或驗收範圍的項目，是避免後續範圍擴張（scope creep）與決策誤解的重要手段。
排除範圍的目的不是拒絕需求，而是定義清楚的邊界，讓團隊聚焦當前目標、並保留未來擴充的彈性。
| 項目 | 說明 |
|---|---|
| 手機 App 版本 | 本階段僅針對 Web 版，不包含 iOS / Android 原生 App。 |
| 多語系支援 | 僅提供繁體中文，英文與日文版本將於後續版本規劃。 |
| 第三方支付整合 | 不含支付系統（PayPal / Stripe）串接。 |
| 通知機制 | 僅提供系統內通知，不包含 Email / SMS 推播。 |
在專案文件中，「範圍定義（Scope Definition）」描述要做的事，而「排除範圍（Scope Exclusions）」則明確指出這次不做的事。
兩者是一體兩面的內容，缺一不可：前者讓團隊知道努力的方向，後者則防止偏離航道。
一份完善的 PRD，應該同時具備這兩個面向，才能真正界定交付邊界。
撰寫建議：
- 使用具體描述，不要寫「暫不考慮」、「未定」。
- 若項目預計於後續開發，可註明「預計於下一階段納入評估」。
- 將「排除範圍」與「未來規劃（Future Work）」分開，前者屬於本期明確排除，後者則代表長期方向。
核心內容 5：非功能需求（Non-functional Requirements）
描述系統應達到的品質層面，例如效能、安全性、可維護性等。
這些需求常被忽略，但卻是產品可長期運行的關鍵。
| 類別 | 需求說明 | 驗證方式 |
|---|---|---|
| 效能 | 伺服器平均回應時間需低於 300ms | 壓力測試報告 |
| 安全性 | 使用 OAuth 2.0 驗證 | 安全掃描結果 |
| 可維護性 | API 文件需自動生成 | 自動化工具檢查 |
核心內容 6：驗收標準（Acceptance Criteria）
說明「什麼情況下可以被視為完成」。
除了直接說明外，也可以使用特定格式，如 Given-When-Then 格式的方式描述，讓測試與 AI 都能解析：
Given 使用者已登入
When 點擊「修改密碼」按鈕
Then 系統應顯示密碼更新表單
這種明確格式不僅方便測試人員撰寫測試案例，也讓 AI 更容易生成測試腳本或行為模擬。
核心內容 7：相依性與風險（Dependencies & Risks）
列出可能影響開發時程或品質的外部條件：
- 相依 API、第三方系統。
- 法規或合規限制。
- 不確定的需求假設。
- 潛在風險與緩解策略。
核心內容 8：文件版本與更新紀錄（Version History）
PRD 不是一次性文件，而是會隨決策演進而更新的「活文件」。
建議維護簡單版本表：
| 版本 | 日期 | 編輯者 | 變更摘要 |
|---|---|---|---|
| v1.0 | 2025-10-10 | 產品經理 | 初版草稿 |
| v1.1 | 2025-10-15 | 開發團隊 | 新增 AI 協作章節 |
PRD 核心內容的檢查清單
寫完 PRD 後，應檢查內容是否足夠並且清晰明瞭，可以用下列的清單檢查：
- 背景與目標是否清楚說明「為什麼」？
- 目標用戶是否具體？（不是「所有人」適用）
- 功能需求是否詳細？（包含正常和異常情況）
- 優先順序是否明確？（不是所有都是最高優先）
- 成功指標是否可衡量？（有具體數字）
- 限制條件是否列出？（技術、時間、預算）
- 不做什麼是否明確？（防止範圍蔓延）
- 團隊所有人是否都看懂了？（最重要！）
記住：PRD 不是寫給自己看的,是寫給團隊所有人看的。
如果工程師看不懂、設計師搞不清楚、測試人員抓不到重點，那這份 PRD 就是無效的：即便它寫了厚厚的 100 頁。
PRD 撰寫與實踐技巧
知道 PRD 應該包含哪些內容，並不代表能寫出好文件。許多產品經理之所以在文件上受挫，往往不是格式問題，而是思考不清楚、結構不連貫。
下面整理出幾個撰寫與落實 PRD 的關鍵技巧，幫助讓文件真正成為「團隊決策的工具」，而不只是「交差的產物」。
關鍵技巧 1：從「思考結構」開始，而不是從模板開始
許多人一打開文件，就先複製上一份 PRD 模板。結果文件寫得很滿，但讀起來像填空題的答案。
正確的做法是先釐清三個核心問題：
- 我們為什麼要做這件事？（Why）
- 這次要交付什麼？（What）
- 成功的判斷標準是什麼？（How）
當這三個問題清楚後，再回去套用章節架構，文件自然會有邏輯與重點。
關鍵技巧 2：用具體行為取代抽象形容詞
在撰寫 PRD 時，最常見的問題是模糊描述，例如：「介面要簡潔」、「系統要快速」、「體驗要順暢」。
這類詞彙雖然聽起來正面，但對工程師或設計師來說完全沒有判斷依據。
好的文件應該是可測試、可驗證、可執行的。
| 壞寫法 | 改進寫法 |
|---|---|
| 系統要穩定 | 系統在 1,000 位同時使用者下，錯誤率需低於 0.5%。 |
| 登入流程要簡單 | 使用者應能在三步以內完成登入。 |
| UI 要更吸引人 | 首頁需包含主視覺 Banner 與行動按鈕區塊。 |
AI 也特別依賴這種明確語句，才能準確生成設計稿或測試案例。
關鍵技巧 3：別追求「一次寫完」，而是「逐步釐清」
PRD 不該是一次完成的文件，而是一份隨理解加深而演進的思考紀錄。
建議遵循「先粗後細、先共識後補充」的原則：
- 先建立框架：列出主要章節與初步內容。
- 快速對齊共識：與團隊討論「做什麼、不做什麼」。
- 逐步補齊細節：在開發前再細化功能與驗收條件。
這樣的做法不僅能降低返工風險，也能讓 AI 參與協作時更有效率，因為它可以根據結構漸進式生成內容。
關鍵技巧 4：讓文件「能被討論」，而不是「被提交」
PRD 的目標不是交出去就結束，而是讓對話發生。
文件應該是會議的起點、不是報告的終點。
例如：
- 在評審會議中，用 PRD 驗證假設與風險。
- 在開發過程中，回頭確認需求與設計是否一致。
- 在迭代結束後，根據實際學習更新文件。
當 PRD 變成協作平台，而非靜態文件，團隊自然會更投入地理解與改進。
關鍵技巧 5：善用 AI 協作工具提升效率
AI 並不會取代產品經理，但能協助加速「思考的輸出」。
以下是實務上常見的 AI 應用方式：
| 任務 | 實例 |
|---|---|
| 撰寫初版 PRD | 輸入目標、角色與限制條件，生成初稿架構。 |
| 檢查邏輯一致性 | 檢查段落間是否矛盾、定義是否一致。 |
| 調整說明 | 把撰寫好的段落，調整成更簡單明瞭的語句。 |
| 產生驗收條件 | 自動生成測試案例模板。 |
| 提取需求摘要 | 從會議記錄生成需求列表。 |
| 視覺化協作 | 讓 AI 依據 PRD 生成流程圖或介面草圖。 |
小技巧： 給 AI 的指令越具體，產出越精準。
例如：「請根據以下使用者故事，生成五條可驗收的測試條件」比「幫我寫驗收標準」效果好得多。
好文件 vs 壞文件：快速對照表
| 面向 | 壞產品需求文件（PRD） | 好產品需求文件（PRD） |
|---|---|---|
| 結構 | 章節完整但缺乏邏輯 | 條理清楚、層層呼應 |
| 語言 | 充滿形容詞與願景口號 | 使用具體、可驗證的條件 |
| 範圍 | 模糊不清，容易擴張 | 明確定義「範圍」與「排除範圍」 |
| 可維護性 | 一次寫完就不再更新 | 隨需求演進定期修訂 |
| 可協作性 | 僅供上層審核 | 促進討論、決策、驗證 |
| AI 相容性 | 非結構化文字，AI 難解析 | 清楚標題、列表、格式化內容 |
撰寫 PRD 的核心能力，不是會套模板，而是能用結構化思考去呈現決策。當能把需求說清楚、說具體，文件才會成為溝通與學習的工具。
AI 時代的 PRD：從「人看懂」到「AI 也能理解」
在過去，產品需求文件（Product Requirements Document, PRD） 的對象是「人」：產品經理寫給工程師、設計師、測試人員閱讀，讓大家知道「要做什麼、做到什麼程度才算完成」。
但在 AI 時代，這個定義正在改變。
現在，PRD 同時要讓「人」與「AI」都能理解。
AI 如何「讀懂」 PRD？
生成式 AI 並不是能「理解語意」的人類，而是透過語言結構與上下文關係，去解析意圖與邏輯關聯。
對 AI 來說，PRD 的可讀性取決於三個關鍵因素：
- 語意清晰（Clarity）：句子是否明確、避免模糊詞。
- 結構化（Structure）：資訊是否有明確層級與邏輯順序。
- 上下文關聯（Context Linking）：不同段落是否能互相呼應、不矛盾。
換句話說，一份寫得好的 PRD，不只是人看得懂的文件，也是一份 AI 能「推理」與「生成」的資料集。
讓 AI 能理解的 PRD 寫法
AI 並不需要華麗的文字，而需要邏輯一致的訊息格式。
以下是幾個讓文件更「AI 友好」的具體寫法：
| 常見寫法（人類可讀） | 改進寫法（AI 可解析） |
|---|---|
| 使用者能快速登入系統 | 目標： 讓使用者在 3 步內完成登入。 驗收條件： 成功登入後顯示使用者首頁。 |
| 系統要穩定運作 | 非功能需求： 系統錯誤率需低於 0.5%，伺服器回應時間不超過 300ms。 |
| 提供會員升級功能 | 功能： 會員升級 觸發動作： 點擊升級按鈕 結果： 顯示付款選項並更新會員層級。 |
這樣的表述方式對人類清楚，對 AI 來說更「可拆解、可生成、可驗證」。
為什麼這樣重要？
因為 AI 不只是在「幫你寫 PRD」，它也能根據 PRD 執行後續任務：
- 生成介面原型（Wireframe）
- 生成測試案例（Test Cases）
- 生成 API 規格文件（API Spec）
- 生成使用者教學或上線公告
這些行為都仰賴文件的結構化與邏輯一致性。如果 PRD 本身模糊不清，AI 也只能用幻覺「腦補」生成錯誤的輸出。
範例：人類版 vs AI 版 PRD 片段
| 項目 | 傳統 PRD 寫法 | AI 友好寫法 |
|---|---|---|
| 登入功能 | 使用者可以登入系統並查看個人資料。 | 功能： User Login 說明： 使用者可使用 Email 或 Google 帳號登入。 驗收條件： 1️. 登入後顯示個人主頁。 2️. 登入失敗時顯示錯誤訊息。 |
| 密碼重設 | 使用者可透過電子郵件重設密碼。 | 功能： Password Reset 觸發動作： 使用者點擊「忘記密碼」。 處理程序： 系統寄出重設連結。 後置處理： 重新設定後顯示「密碼更新成功」。 |
不需要提供給 AI 詞意優雅的完美句子，但需要給出明確的結構與意圖。
小技巧：結構化格式的三個層級
| 層級 | 說明 | AI 可用性 |
|---|---|---|
| 自然語言（Natural Language） | 一般描述，適合人類閱讀。 | 低 |
| 半結構化（Semi-structured） | 使用清晰標題、表格或固定句型（如 Given-When-Then）。 | 良好 |
| 全結構化（Structured） | 採用標籤化格式（如 JSON、YAML）或清單欄位。 | 優秀 |
AI 越能理解結構，生成內容的準確性與一致性就越高。但實務上，不必追求完全結構化：重點是維持可解析的一致性。
為什麼用 Markdown 撰寫 PRD 比用 Word 更好
在 AI 時代，文件的「可被解析性」比「排版美觀」更重要。
Markdown 因為簡潔、結構清晰、版本可控，已成為 AI 協作與文件自動化的最佳格式。
以下是 Word 與 Markdown 的對照比較：
| 項目 | Word 文件 | Markdown 文件 |
|---|---|---|
| 可被 AI 解析度 | 低：格式標籤複雜、語意不一致 | 高：純文字結構明確、層級清楚 |
| 文件版本管理 | 需人工更新、難以合併 | 可用 Git 追蹤、輕鬆協作 |
| 自動化整合 | 難以被系統或 AI 讀取 | 可被 AI 直接解析生成衍生文件 |
| 跨工具兼容性 | 常依賴特定軟體（Word、Office） | 可直接匯入 Notion、Confluence 等工具 |
| 生成效能 | 重排版、重格式 | 專注內容結構與語意一致性 |
以下是用 Markdown 撰寫 PRD 的實踐建議：
- 標題層級清晰（# / ## / ###）：
讓 AI 能輕易分辨章節邏輯。 - 使用表格呈現需求與驗收條件：
可直接被 AI 或文件系統轉換成 CSV / JSON 格式。 - 版本控制整合 Git：
每次文件更新都有追蹤紀錄，可自動生成 changelog。 - 結合生成式 AI 寫作流程：
讓 AI 生成初稿、人負責審查與補充，文件可直接回存為 Markdown 格式。
讓 AI 成為文件夥伴
AI 可以參與 PRD 的整個生命週期：
- 草擬階段：由 AI 生成初版架構，產品經理補上商業背景與上下文。
- 細化階段：AI 協助生成使用者故事、驗收條件與風險清單。
- 審核階段：AI 協助檢查內容一致性、角色邏輯與詞彙衝突。
- 維護階段：AI 根據會議紀錄或工單內容，幫助生成修訂版。
這樣的協作模式能大幅縮短文件維護成本，也讓 PRD 成為人機共創的「智慧文件」，而非靜態報告。
在 AI 時代，PRD 不只是團隊溝通工具，更是機器可讀（Machine-readable） 的資料來源。
能讓 AI 理解的文件，通常也更清楚、更具邏輯性，也更容易被團隊理解與維護。
換句話說，一份能被 AI 讀懂的 PRD，往往也正是一份讓團隊真正「對齊」的好文件。
PRD 與敏捷開發的結合：文件不必消失，只要更靈活
在許多團隊中，一提到「敏捷開發（Agile Development）」，就有人會說：「敏捷不就是不用寫文件，只靠口頭溝通嗎？」
這是一個普遍的誤解。敏捷從來沒說「不要文件」，而是主張 「重視可運作的軟體，高於詳盡的文件」。
這句話的關鍵，不在「反對文件」，而在 「反對浪費」。真正的重點是：文件必須有價值、可對齊、能支持行動。
文件不是敵人，浪費才是
在傳統預測式（瀑布式）開發中，文件常常被當成交接的產物：上游寫完交給下游。
但在敏捷環境下，PRD 的角色不同：它不再是「交辦任務」的象徵，而是對話與決策的媒介。
一份好的敏捷 PRD應該具備以下特性：
| 傳統文件 | 敏捷文件 |
|---|---|
| 完整、靜態 | 精簡、可更新 |
| 撰寫者導向 | 團隊導向 |
| 用來審核 | 用來對齊 |
| 文件結束即任務結束 | 文件引出討論與學習 |
把 PRD 納入迭代流程，而不是流程外
敏捷的關鍵在於持續對齊與快速回饋。
因此，PRD 不應該是「開發前一次性完成」的產物，而應該是隨著迭代（Sprint）持續演進的活文件。
| 敏捷階段 | PRD 實踐建議 |
|---|---|
| 啟動階段 | 先撰寫高層級 PRD，明確產品願景、角色與成功指標。 |
| 迭代規劃前 / 進行中 | 將 PRD 拆解為使用者故事（User Stories），在待辦清單（Backlog）中逐步細化。 |
| 迭代展示會議 | 根據驗收標準檢查結果，並更新回 PRD 紀錄。 |
| 回顧會議後 | 檢討文件內容的可用性與更新節奏，移除過時部分。 |
這樣的循環讓文件自然成為敏捷的一部分，而非多餘的附屬品。
用「行為文件」取代「解釋文件」
在敏捷中，我們不再需要厚重的文字說明，而是需要能被行動驗證的文件。
例如：
- 使用者故事（User Story）：明確誰、要做什麼、為什麼。
- 驗收條件（Acceptance Criteria）：用 Given–When–Then 格式定義完成標準。
- 範例驅動（Example-Driven）：用實際案例驗證需求理解一致。
- 行為驅動開發（Behavior-Driven Development, BDD）：讓「文件」直接變成「測試規格」。
這樣的文件不只用來「溝通」，而是直接支持開發與驗證的基礎。
常見誤區與對應做法
| 誤區 | 後果 | 改進做法 |
|---|---|---|
| 我們用敏捷，不需要 PRD。 | 缺乏明確的需求依據，僅憑各自記憶，導致方向漂移。 | 將 PRD 精簡為「目標、主要功能、驗收標準」。 |
| PRD 一次寫完就不改。 | 文件快速過時，失去參考價值。 | 把 PRD 納入迭代例行檢查項。 |
| PRD 只給產品經理撰寫。 | 團隊對需求缺乏共同理解。 | 讓開發、設計、測試共同編輯文件。 |
| PRD 要越詳細越好。 | 耗時、難維護、無人閱讀。 | 聚焦在決策依據與驗收標準，適度留白讓討論發生。 |
在敏捷時代，PRD 不需要消失，只需要更靈活、更貼近行動。當文件能隨著學習而更新，並被團隊實際使用，它就不再是負擔，而是加速器。
再次強調：
文件不是敵人，浪費才是。
一份能持續對齊、支持討論、並與開發節奏同步的 PRD，才是真正「敏捷」的文件。
AI 協作下的新工作流程：人機共寫 PRD
隨著生成式 AI 的成熟，產品需求文件（Product Requirements Document, PRD）的撰寫方式正在改變。
以往的文件完全依賴人工彙整、撰寫與維護，而現在，AI 不僅能參與內容產出，甚至能成為思考與決策過程中的夥伴。
在這樣的轉變下，產品經理不再只是「文件的作者」，而是文件協作的設計師。PRD 不再是一份單向輸出的報告，而是一個人與 AI 共同塑造知識的過程。
人與 AI 的新分工
要讓 AI 真正成為文件協作者，關鍵不在「讓 AI 直接幫忙寫」，而在於善用 AI 的長項與人的判斷力互補。
具體來說：
人類應該做的（不能交給 AI）：
- 定義產品目標和商業策略
- 識別真正的用戶需求和痛點
- 設定優先順序
- 做出取捨決策
- 最終審核和負責
AI 可以幫忙的（可以交給 AI）：
- 擴展功能細節
- 產生範例和測試案例
- 檢查遺漏和矛盾
- 轉換格式
- 產生衍生配套文件
下面這張表可作為規劃參考：
| 任務階段 | 人類（產品經理/ 團隊）責任 | AI 的輔助角色 |
|---|---|---|
| 需求蒐集階段 | 與利害關係人訪談、釐清痛點與假設 | 將訪談記錄整理成重點摘要、提取共通主題 |
| 初稿撰寫階段 | 定義產品目標、角色、功能邏輯 | 根據輸入生成初版 PRD 架構、使用者故事草稿 |
| 細化與檢查階段 | 驗證內容真實性、確認優先順序與邊界 | 檢查語意一致性、邏輯衝突與缺漏事項 |
| 可視化與對齊階段 | 決定流程、資訊架構與互動方式 | 自動生成流程圖、Wireframe、UI Flow |
| 驗收與更新階段 | 確認開發成果符合文件標準 | 將測試回報與版本差異自動彙整進文件 |
AI 能幫忙「寫」，但需要人來「判斷」。AI 能幫忙「整理」，但需要人來「定義重點」。
PRD 人機共寫的實際流程範例
實際上，「AI 共寫 PRD」並不是讓 AI 自動產生一份文件，而是透過需求訪談、人類判斷與 AI 協作的反覆回饋過程。
- Step 1：與利害關係人訪談或進行市場調查（人類）
產品經理先透過訪談、問卷、或市場分析蒐集真實需求與商業脈絡。- 目標用戶是誰？
- 核心功能有哪些？
- 成功指標是什麼？
- Step 2：讓 AI 生成 PRD 初稿（AI）
將訪談重點、使用者痛點與市場機會整理後，輸入給 AI，例如： 「請根據以下訪談摘要，生成一份 PRD 初稿，包含：產品目標、主要功能、使用者故事、排除範圍。」 AI 將依據語意生成結構化初稿，快速把零散資訊組織成文件骨架。 重點：AI 不是決策者，而是協助「整理與起稿」的助手。 - Step 3：與團隊與利害關係人審閱、修正細節（人類）
拿著 AI 生成的初稿，召開跨職能會議（PM、設計、技術、行銷等），共同檢視內容的合理性與可行性：- 是否反映真實需求？
- 功能是否過多或過少？
- 成功指標是否具體？
- Step 4：回饋給 AI，讓它優化與重組內容（人類 + AI）
將審閱後的意見重新輸入 AI，例如： 「請根據以下團隊回饋，更新 PRD 中的『非功能需求』與『排除範圍』部分，並保持整體結構一致。」 AI 可根據回饋進行結構重組、語句潤飾與格式統一，在短時間內完成多版本整合。 重點：AI 的強項是快速重構，人類的強項是評估取向。 - Step 5：AI 協助生成衍生內容（AI）
當 PRD 核心內容確認後，AI 就能根據這份「最終一致版本」生成其他技術或設計文件：
| 文件類型 | 內容範例 |
|---|---|
| 軟體架構文件（Software Architecture Document, SAD） | 根據功能清單生成系統模組設計與技術棧建議 |
| Wireframe / UI Flow | 自動產生頁面流程圖與互動草圖 |
| 測試用例（Test Cases） | 以 Given–When–Then 格式生成驗收案例 |
| 版本摘要與更新記錄 | 自動產出「v1.1 更新摘要」 |
這一步讓 AI 成為「文件協作者」而非「單純助手」，從內容擴展、追蹤到衍生資料生成，都能進入自動化循環。
關鍵心法：讓 AI 幫你「快想快改」
AI 的價值，不在於它能取代人類，而在於它能縮短「思考、表達、修正」的循環時間。
當能快速生成版本、比對想法、驗證假設，讓「對齊」更早發生，PRD 就不再是一份靜態文件，而是一個不斷對話的工具。
具體建議如下：
- 讓 AI 檢核細節：用「幫我確認這份 PRD 是否有遺漏風險項」取代單向指令。
- 讓 AI 生成多版本草稿：一次比較三種不同角度的寫法（技術導向／使用者導向／商業導向）。
- 讓 AI 參與會議：根據會議的紀錄，自動更新相關內容。
- 將 AI 當成共筆者（Co-author）：它幫忙輸出文字，而人類負責定義邊界與取捨。
AI 協作並不會取代人類的價值，相反地，它讓人類能更專注於策略思考與跨職能協調。
當 AI 能把重複性工作自動化、把模糊概念轉成具體文字，就能把更多時間花在真正重要的事上：
定義方向、建立共識、創造價值。
產品需求文件的常見錯誤與改進建議
即使知道 PRD 的架構該怎麼寫，許多團隊仍會在實務上踩雷。問題往往不是「不會寫」，而是寫的方式無法支撐決策與行動。
以下整理出五大常見錯誤與改進建議，幫助避免文件變成形式化的負擔。
錯誤 1：用文件取代對話，誤把「清楚」當成「溝通」
- 現象：
這是許多導入文件化流程後最常出現的陷阱：團隊誤以為只要文件寫得夠詳細、格式夠清楚，就能取代溝通。結果文件越寫越厚，但團隊理解越分散。 - 問題根源：
- 文字「表現力有限」，需要適度配合肢體語言才能準確傳遞想法。
- 每個人都在「看文件」，卻沒有人在「對齊想法」。
- 文件內容被當成「定稿」，而不是「討論起點」。
- 改進建議：
- 把文件當成「對話的起點」，不是「決策的終點」。
- 每次文件更新，都應伴隨一次共同討論或審閱會議（Review Session）。
- 對於關鍵需求與假設，透過同步討論（會議、白板）確認理解一致。
- 使用文件工具（如 Notion、Confluence）開放註解，讓討論直接留在文件脈絡中。
錯誤 2：寫得太細，卻沒有焦點
- 現象：
許多新手產品經理會把 PRD 寫成「功能說明書」，每個欄位都塞滿細節。結果團隊被資訊淹沒，卻沒有人知道重點是什麼。 - 問題根源：
- 把「完整」誤當成「清楚」。
- 缺乏對優先順序的取捨。
- 沒有區分「決策依據」與「設計細節」。
- 改進建議：
- 聚焦「為什麼這功能存在」與「如何驗證成功」。
- 把細節拆入附錄或子文件（例如 UI Spec、API Spec）。
- 在每段開頭明確標註「目的」或「成功條件」。
錯誤 3：沒有邊界，導致範圍不斷擴張
- 現象：
專案一開始看似簡單，但在過程中不斷追加功能。結果時程拖延、品質下降、團隊疲憊。 - 問題根源：
- 未明確定義「排除範圍（Scope Exclusions）」。
- 利害關係人對「這次不做什麼」沒有共識。
- 改進建議：
- 在 PRD 中清楚標註排除範圍與未來階段（Future Work）。
- 在每次需求審查時回顧範圍定義。
- 對新增需求採用「延後決策（Defer Decision）」原則，明確註記「後續版本評估」。
錯誤 4：文件更新不同步，版本失真
- 現象：
產品進度已經迭代多次，但 PRD 還停留在三個月前的版本。工程師不再信任文件內容，文件形同虛設。
問題根源：
- 文件維護沒有責任人。
- 缺乏更新節奏與版本控管。
改進建議：
- 將 PRD 納入例行檢查項（例如迭代展示後更新）。
- 使用版本紀錄表（Version History）或版本控制工具（Git、Wiki）追蹤更新。
- 與任務管理工具（Jira、Redmine）連動自動同步進度。
錯誤 5：用模糊語言描述需求
- 現象：
文件中充滿模糊的形容詞：「系統要更穩定」、「流程要簡單」、「介面要漂亮」。這些描述聽起來合理，但開發人員無法據此行動，也無法驗證成果。 - 問題根源：
- 缺乏明確的衡量指標。
- 沒有定義「完成」的條件。
- 改進建議：
- 使用「Given–When–Then」格式撰寫驗收標準（Acceptance Criteria）。
- 定義可測試的條件或數值範圍。
- 使用表格列出指標與驗證方法。
錯誤 6：把 PRD 當成果交付，而非持續對話
- 現象：
許多團隊把「交出 PRD」當成專案啟動的終點。文件送出後就沒人維護，也沒再用它來對齊。 - 問題根源：
- 文件文化仍停留在「報告思維」。
- 團隊沒有把文件納入工作節奏。
- 改進建議：
- 將 PRD 視為共創文件（Co-created Document），讓工程師、設計師、測試人員共同編輯。
- 在每次迭代展示或回顧中檢查 PRD 是否仍反映現況。
- 讓 AI 幫忙生成「文件摘要」與「差異檢查」，減少維護成本。
AI 可以幫你修正這些錯誤
生成式 AI 在 PRD 改進上特別擅長：
- 語意檢查：自動找出模糊描述或矛盾敘述。
- 格式重構：將混亂的段落自動整理成結構化表格。
- 一致性審查：檢查不同章節是否使用同一術語與定義。
- 版本摘要：自動生成「這一版更新了什麼」。
提示語示範：
「請檢查這份 PRD 是否有矛盾描述或不一致的定義，並建議修改方式。」
這樣的 AI 應用不僅能減少低價值勞務，也能幫助團隊建立更一致的文件品質。
多數 PRD 的問題，不在於格式錯，而在於思考斷層與維護斷層。要讓文件真正有價值，必須同時具備：
- 清楚的邏輯結構（讓人理解）
- 穩定的更新節奏（讓人信任）
- 可被 AI 理解的格式（讓系統自動化）
當文件能同時支撐人與 AI 的協作，它就不再只是靜態文件，而是團隊智慧持續成長的基礎。
與 AI 協作 PRD 的常見問題
即使有了 AI 協助，寫出一份「能用的 PRD」，仍然需要有人類的判斷。AI 可以幫助節省時間，但它不會理解商業背景、技術現實與產品策略。
以下是團隊在使用 AI 共創 PRD 時，最常犯的幾個錯誤與改進建議。
錯誤 1：AI 不懂你的商業邏輯
AI 可能產生「技術上可行」但「商業上不合理」的建議。例如它會建議你開發一個功能完善、但完全不符合公司營運模式的系統。
- 改進建議：
- 在給 AI 的提示（Prompt）中加入明確的業務規則與收益模式。
- 由 PM 或商業負責人審查 AI 產生的內容，確認符合商業策略與市場邏輯。
AI 能理解語言，但不懂商業。請讓提示詞具備策略上下文。
錯誤 2：AI 不知道你的技術限制
AI 可能提出「看起來很厲害」但技術上暫時做不到的功能建議，例如「實時影像識別推薦系統」或「跨區多雲同步 AI 模型」，結果開發團隊看完只能無奈苦笑。
- 改進建議：
- 在提示詞中說明技術棧與限制條件（如「目前使用 AWS Lambda，暫不支援即時串流」）。
- 請工程師共同參與 AI 產生內容的審查，確保落地性。
AI 的想法無限制，但技術能否落地需要由人判斷。
錯誤 3：AI 可能產生「太理想」的內容
AI 常會生成「完美世界」的解決方案，功能齊全、流程完整，但實際上成本過高或根本不必要。
- 改進建議：
- 採用 「剛好夠用（Just Enough）」 原則，聚焦於當前最小可行成果。
- 先讓 AI 幫你定義最小可行產品（Minimum Viable Product, MVP），再逐步擴展到完整方案。
AI 會寫出理想國，但產品經理要讓它回到現實。
錯誤 4：保護敏感資訊
AI 工具（特別是雲端型）會將輸入內容作為訓練或分析資料。若不注意，可能在不知不覺間洩露公司機密。
- 切記不要輸入以下內容：
- 真實用戶資料（如姓名、電話、Email、交易紀錄）
- 商業機密（例如營收、成本、定價策略）
- 系統漏洞、安全弱點
- 尚未公開的產品或專案計畫
- 改進建議：
- 在給 AI 的輸入中使用匿名化與模糊化資料。
- 若有內部文件需求，使用私有部署或 API 模式的 AI 工具。
AI 是協作者，不是保險箱。所有輸入都應假設會被公開。
錯誤 5：AI 會「幻覺」
AI 有時會憑空編造看似合理但不存在的內容，像是虛構 API 名稱、錯誤的流程圖，甚至引用不存在的研究數據。
- 改進建議：
- 對所有「事實性輸出」進行查證。
- 驗證 AI 生成的 API 名稱、端點、欄位結構 是否真實存在。
- 若是生成程式碼或測試用例，應讓工程師實際驗證可執行性。
AI 生成速度很快，但也可能讓錯誤加速擴散。
AI 協作不是自動駕駛，而是智慧輔助
AI 是強大的內容生成夥伴，但真正的決策仍需由人完成。它可以讓人少打字，但無法替人類思考和決策。
人類定義方向，AI 幫你延展。 兩者的協作關係應該是「對話」而非「委託」
結語：讓 PRD 成為「對齊思考」而非「交付文件」
在過去的軟體開發流程中，產品需求文件（Product Requirements Document, PRD） 常被視為一種「交付物」：寫完、簽核、歸檔，然後進入下一個階段。
但這種思維早已無法適應現代產品開發的速度與複雜度。
今天，我們需要的不是一份漂亮的文件，而是一個能讓人與 AI、跨職能團隊共同理解與協作的思考框架。
PRD 的角色，從「記錄」變成「對齊」
在敏捷開發與生成式 AI 的時代，PRD 不再只是「說明要做什麼」，而是幫助團隊對齊「為什麼做」與「怎麼驗證」 的工具。
- 對產品經理來說，它是決策的紀錄。
- 對開發團隊來說，它是行動的依據。
- 對 AI 來說，它是能被解析與執行的指令。
當這三者共存於同一份文件中，PRD 就真正成為「智慧文件」：能學習、能更新、能持續反映現實。
文件的價值，在於能被使用
再好的格式，若沒人閱讀、沒人更新，就只是電子墳場。
真正有效的文件，往往有以下特徵：
| 文件狀態 | 團隊行為 | 結果 |
|---|---|---|
| 靜態的文件 | 寫完就放著不動 | 內容過時、失去信任 |
| 活文件（Living Document） | 隨迭代更新、共筆維護 | 文件變成學習與決策的依據 |
PRD 的價值，不在於多完整，而在於能否幫助團隊保持一致的理解與方向。
AI 讓文件回到「思考的起點」
AI 不會取代產品經理，但它正在改變「思考被表達」的方式。
過去要花數天撰寫的一份文件，現在 AI 可以在數分鐘內產出初稿。真正考驗產品經理的，不再是打字速度，而是思維的清晰度與問題定義的能力。
給 AI 的指令品質，反映的其實是對產品的理解深度。
PRD 因此不再只是記錄結果，而是引導人與機器共同探索「正確問題」的過程。
當團隊學會把 PRD 當作「對齊思考」的工具，而非「交付文件」，文件就不再是壓力來源，而會成為對話與改進的起點。
AI 也許能協助寫出文字，但只有人能決定這些文字是否有意義。而這正是人類存在的價值所在。
一份好的 PRD，不會讓人印象深刻，但它會讓團隊的每個決策，都更清楚、更有信心。
附錄：簡單的 PRD 完整範例
以下是一份精簡版的 產品需求文件（PRD） 範例，展示如何以清楚、可執行、可追蹤的方式撰寫。
這個案例以「會員升級功能」為例，並以 Markdown 的格式撰寫。
## 1. 產品目標與背景
現有免費會員轉換率偏低（3%），目標是透過簡化升級流程，提高轉換率至 8%。
本次專案聚焦於：
- 提供更直覺的升級入口
- 支援線上付款與會員狀態即時更新
## 2. 目標使用者與角色
|角色|特徵|核心需求|
|---|---|---|
|免費會員|偶爾登入網站，對升級流程不熟悉|希望快速升級，不想重新填資料|
|付費會員|已升級，用於後續續費與方案調整|希望能在一頁內查看方案內容與付款紀錄|
## 3. 使用場景
用例名稱：會員升級流程
主要角色：已登入的免費會員
目標：使用者能透過簡單步驟完成會員升級並啟用高級功能。
前置條件（Precondition）：
- 使用者已登入個人帳號
- 使用者具備可用付款方式（信用卡或第三方支付）
主要流程：
1. 使用者登入後進入「個人中心」頁面。
2. 點擊「升級會員」按鈕。
3. 系統顯示升級方案與價格。
4. 使用者選擇方案並點擊「立即付款」。
5. 系統導向付款頁面，完成支付。
6. 系統更新會員狀態為「付費會員」，顯示成功訊息。
替代流程：
- 若付款失敗，系統顯示錯誤訊息並保留升級選項。
- 若使用者取消操作，系統返回個人中心，不改變會員狀態。
後置條件（Postcondition）：
- 會員狀態成功更新至已付費。
- 相關服務權限立即啟用。
## 4. 功能需求
|功能項目|描述|優先順序|
|---|---|---|
|顯示升級按鈕|在個人頁面與首頁顯示「升級會員」|高|
|付款流程整合|支援信用卡與第三方支付（LINE Pay、Apple Pay）|高|
|付款成功回饋|付款完成後即時更新會員狀態|中|
## 5. 排除範圍
|項目|說明|
|---|---|
|帳號類型|僅限個人帳號升級，不包含企業帳號。|
|外部支付 API|不處理退款流程，將於下一階段納入。|
## 6. 非功能需求
|類別|需求|驗證方式|
|---|---|---|
|效能|平均回應時間低於 300ms|壓力測試報告|
|安全性|採用 HTTPS 與 OAuth 2.0 驗證|安全掃描結果|
## 7. 驗收條件
Given 使用者已登入
When 點擊「升級會員」並完成付款
Then 系統應立即更新會員狀態並顯示成功訊息
## 8. 相依與風險
|類別|說明|
|---|---|
|相依系統|第三方支付 API（LINE Pay）|
|主要風險|支付網關異常導致升級流程中斷|
## 9. 發佈時程與里程碑
|里程碑|預定日期|狀態|
|---|---|---|
|PRD 審核完成|2025/11/01|進行中|
|Beta 測試|2025/12/10|預計中|
|正式上線|2026/01/15|預計中|
## 10. 文件版本紀錄
|版本|日期|編輯者|更新摘要|
|---|---|---|---|
|v1.0|2025-10-20|產品經理|初版草稿|
|v1.1|2025-10-25|生成式 AI|新增驗收條件與排除範圍|
