minimax starter 不够用，也没那么好用，退订了。6月14日到期。 sk-cp-xX4SWPVXIYUmvkTDqN5RgqQxwOTzXyDTdwBto8td-tylkDmNgmgq_c62C03URCfMHz5YJTHZLcsm6vc3G8X3GQMTpRDIwDKnUZdDcLu6XVniLKOaRH8anls 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
dHAtY2dybzBrNW9ucmw4cG9sd2R5ZjR4ZHIwaTB3bHprd2o1cHVjbXRuandwdWZrOWVo,.cn的 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
今天产品宣讲了一个大需求，给了我prd和高保真，让4.8整体评估出来了131天（2后端，2前端），项目领导要求我一个人2周开发完。 落差有点大，这现实吗？我整体是不排斥的，又不像以前了，又不是我写代码。 又或者佬们是怎么评估工时的？ 15 个帖子 - 12 位参与者 阅读完整话题
各位佬友有没有 cc 实现长任务不中断的最佳实践？比如我只需要提供一份完善的 PRD，它帮我拆分和生成各种技术方案，Spec，执行 Plan，测试 Plan，PRD 复审等，最好能够形成 PDCA 循环，执行过程中，我偶尔看一眼就行了，避免跑偏，但是我需要执行 2-3 天保证不中断？有没有实践过的方案推荐？ 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
想要给项目生成wiki 作为历史得prd文档，想要得效果有点像zread，或者repowiki，但是都不是开源，更新迭代也慢，佬们，有没有其他合适得工具给推荐推荐 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
打算使用codex来设计原型图，怕丑怕乱爬瞎搞。 佬友们有啥好的最佳落地实践吗 6 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
这是一个 AI 原生的软件交付工作流引擎，能把 PRD （产品需求文档）直接变成真正可上线的代码和 Pull Request 。 它不是简单的一次性让 AI 聊聊天生成代码，而是把整个开发流程做成结构化、可暂停恢复、可审计的工作流：需求解析、任务拆分、AI 实现、TDD 测试、代码 Review ，最后自动创建 PR 。 对 AI Agent 和自动化交付感兴趣的朋友，欢迎来喷 https://github.com/pony-maggie/code_minions
这是一个 AI 原生的软件交付工作流引擎，能把 PRD （产品需求文档）直接变成真正可上线的代码和 Pull Request 。 它不是简单的一次性让 AI 聊聊天生成代码，而是把整个开发流程做成结构化、可暂停恢复、可审计的工作流：需求解析、任务拆分、AI 实现、TDD 测试、代码 Review ，最后自动创建 PR 。 对 AI Agent 和自动化交付感兴趣的朋友，欢迎来喷 https://github.com/pony-maggie/code_minions
大家都是用 AI 来 coding 的，那么 PRD 和 SRS 以及详细设计 这些文档大家又是怎么做的呢？
prd里涉及很多原型图片，这种情况还能直接喂给ai生成详细方案吗？或者说在这种情况该怎么利用ai出详细方案？ 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
API Key需要base64解码：dHAtY2pkMXZzb3VrNmd0NGozODhhNTNkOGprdmluZTZwcDg4YnJ3MjZmNW1xYjQ0a200 在线解码工具： https://base64.us/ 有效期到2026年6月9号，使劲蹬就完事了 兼容 OpenAI 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/v1 兼容 Anthropic 接口协议： https://token-plan-cn.xiaomimimo.com/anthropic 2 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
前两个月还在学怎么用更好用，包括原型、prd、汇报、PPT、发版文档等等，自己创技能，找工具，安插件，然后做七做八。 结果， 到今天，我正用新的方式办公， 突然看到我之前发的帖子。 那些内容方式压根就不需要了 现在， 汇报PPTdemo图等，交给codex 思路想法梳理探索什么的，交给claudecode 啥也不需要了 感觉现在最重要的就是执行执行执行 别学习了 去做小东西吧 碰到的问题放一放， 时间自己就解决了。 5 个帖子 - 5 位参与者 阅读完整话题
各位大佬好，最近在构思一个 Agent，目标是对接产品经理的 PRD，尽量自动化地完成从需求到代码的全流程。具体想实现这几个步骤： PRD 分析 & 功能拆解 自动解析 PRD 文档，拆出功能点。难点在于 PRD 可能涉及多个业务团队，功能点会跨不同领域。 服务识别 根据拆解出的功能点，结合公司内部的众多微服务，精准定位哪些服务需要改动。这一步是基础，希望能做到比较高的准确率。 详细功能设计 在确定涉及的服务后，结合现有业务流程和接口定义，基于 PRD 生成详细的技术设计文档（比如接口变更、数据模型、时序图等）。 代码生成 最后一步就是根据设计文档自动生成代码，理想情况下能直接跑通。 说白了，就是想完全替代开发人员做需求分析、功能拆解、技术方案设计甚至 Coding。 目前卡在第一步和第二步的可行性上，尤其是跨团队、多微服务场景下的精准匹配。想请教大家： 有没有现成的思路、框架、开源项目可以参考？ 有没有一些工具能组合起来实现类似效果？ 如果完全实现难度太大，能否先做个“半自动”版本，比如先辅助定位服务和生成草稿？ 离死亡又能勇敢的迈出一步。 3 个帖子 - 3 位参与者 阅读完整话题
最近在用 AI 做 vibe coding，走的是常规流程：先写用户故事和 PRD，然后后端，再前端，最后演示验证。东西能跑起来，但我逐渐发现一个核心问题——最终的 UI 交互体验很差。 PRD 本身对人就不太友好。命名、流程描述这类内容很难直观审查，自己写的东西都不想多看几遍，更别说指望 AI 严格执行了。结果就是最终产品与预期差距很大，而且不知道从哪里着手去改。 我试着换了个角度：能不能不先从 PRD 切入，而是从 UI 和交互切入？ 具体来说，先明确要做什么，然后定义界面长什么样、用户如何操作，确认有哪些页面以及每个页面的核心功能。让 AI 生成页面之后，通过视觉快速判断哪里缺东西，再让 AI 基于这个页面去反向理解和转译 PRD。这比先写一堆文字描述要高效得多。 最近有个流行的做法是让 AI 直接输出 HTML 而不是 Markdown——本质上是借助视觉形态快速确认 AI 的理解是否正确。相比之下，逐行审查代码的效率确实很低。 而且从 UI 倒着推还有一个好处：减少误解和返工。目前我改一个交互点，往往要牵连后端逻辑一起调整，一套修改下来三四个小时，Token 消耗在千万级别（即使是国产模型，换成最先进的也得大几百万）。验证流程和后端测试这些环节一样也省不了。 基于这些经验，我设想了一套尚未实践的新工作流，这里写出来供讨论： 第一步，不写完整 PRD，而是先做一个 MVP 级别的描述。内容包括：若干 HTML 页面，页面上带有标注性注释或说明文字，甚至可以包含简单的 JS 交互示意。把这份材料交给 AI，告知需要调整的地方和关注的核心点。同时，把与 AI 的交互历史保存下来。 第二步，基于上述视觉材料和对话记录，重新生成一份 PRD。我把它称为“AI 时代的 PRD”——以可视化为核心，而非文字。别人一看这份 PRD，就能大致想象出产品的功能和样子。它与最终产品的差距基本只在于：功能的完备性、UI 交互细节的打磨，以及一些工程化内容。 更进一步，还可以让 AI 针对用户故事生成一个简短的交互视频：你口述整个操作流程，AI 输出演示视频，再结合文档重新整理。这样产出的 PRD 既有视觉又有动态演示，能大幅减少理解偏差。 最后，再借助 AI 的代码工程化能力，将这份“可视化 PRD”转译成最终产品。 这套思路我还没有真正落地，但感觉方向值得一试。 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
在此记录下我的测试过程 由于涉及公司保密文件，故关键部分会打马赛克 Step1：写一个简略的需求说明，分别交给Trae(glm5.1)和Codex(gpt5.4)，用同样的skill同样的提示词分别生成两个prd文档 第一步就已经出问题了，我在生成prd的skill里设置了必须采用plan模式执行，否则直接拦截。正好我忘记开plan模式了，这里codex拦截了。但是trae用非plan模式执行了，没有拦截。 Step2：对比生成结果的时间 codex用时5m 36s 6255词 trae用时8m 19s 5251词 Step3：让另一个AI对prd进行测评 首先，先写个用于prd对比分析的提示词 提示词 （点击了解更多详细信息） 本来想用claude 当裁判，但是我没买。所以用claude code + deepseek当裁判 评分结果 评分完整内容 （点击了解更多详细信息） 评分简略内容： 第五阶段：最终结论 总分表（百分制） ┌────────────────┬───────┬───────┬───────────────────────────────────────┐ │ 维度 │ PRD A │ PRD B │ 说明 │ ├────────────────┼───────┼───────┼───────────────────────────────────────┤ │ 结构完整性 │ 16 │ 15 │ A 稍优，异常场景覆盖更细致 │ ├────────────────┼───────┼───────┼───────────────────────────────────────┤ │ 需求清晰度 │ 14 │ 15 │ B 更具体，但具体中有错 │ ├────────────────┼───────┼───────┼───────────────────────────────────────┤ │ 技术准确性 │ 15 │ 11 │ B 的 regex 缺陷和 deviceID 过约束拉分 │ ├────────────────┼───────┼───────┼───────────────────────────────────────┤ │ 边界与范围控制 │ 17 │ 13 │ A 紧贴原始需求，B 有范围蔓延 │ ├────────────────┼───────┼───────┼───────────────────────────────────────┤ │ 开发可落地程度 │ 13 │ 14 │ B 更可操作但有坑，A 太抽象 │ ├────────────────┼───────┼───────┼───────────────────────────────────────┤ │ 总分 │ 75 │ 68 │ — │ └────────────────┴───────┴───────┴───────────────────────────────────────┘ 综合总分 PRD A：75/100 PRD B：68/100 最终胜者：PRD A 胜出原因： PRD A 胜在少犯错。虽然 A过于保守、缺乏量化指标、模型加载方案模糊，但它没有引入技术性错误，且始终紧扣原始需求的边界约束（通用 vs医院专属的职责分离）。A 的「已确认 / 推断 / 待确认」标注体系虽然冗长，但为后续迭代提供了清晰的信息可信度地图。 PRD B 看起来更「好用」——有具体参数、有代码行号、有依赖图——但这些表面上的可操作性被几个关键缺陷抵消：regex在边界条件下会失效、deviceID 过滤规则可能丢弃合法数据、API 依赖未经证实。B 的问题属于做错了，A 的问题属于没做够。在 PRD 评审中，没做够比做错了更容易修复。 使用建议 PRD A 更适合作为直接开发输入（但需补齐模型加载方案和量化指标后再动手）。 PRD B 更适合作为产品讨论草案——它的具体参数（动画时长、阈值）和依赖图可以作为讨论起点，但不能直接用于开发。 A + B 合并会更优：用 A 的结构框架和边界定义，补入 B 的数据表、对比表、依赖图和具体参数，同时修正 B 的 regex实现建议和 deviceID 约束。 第六阶段：独立撰写水平评级 PRD A：合格产品经理水平（中等偏下） 判断依据： 做得好的：系统性地覆盖了 PRD 所有必要章节；对信息来源和确定性有自觉标注；对架构边界（通用 vs定制）有正确判断并贯彻全文；功能点的触发/前置/流程/异常/输入/输出/规则七要素完整。 做得差的：关键落地信息缺失（模型怎么加载、动画参数是多少、坐标规则具体是什么），而这些正是一个合格 PRD应该回答的核心问题。合格的 PM 不应把「按约定加载」写进 PRD而不给出约定。整篇文档更像一份需求分析报告而非可执行的需求文档。 与高级 PM 的差距：高级 PM会在发现大量「推断」和「待确认」后，主动将其收敛为一份明确的待确认清单并推动闭环，而不是让它们散落在全文各处。高级 PM也会给出有依据的默认决策（如「若无区域规则，默认采用单一 offset/scale 方案」），而不是停留在「推断应保留接口」。 一句话：分析到位，决策缺位。 PRD B：初级产品经理水平（偏上，未达合格线） 判断依据： 做得好的：有开发者视角，给出了具体行号、函数签名建议、依赖图等技术细节；对比表和表格提升了可读性；老项目 →新项目的技术栈迁移意识明确。 做得差的：在多个关键技术点上给出了有缺陷的具体方案（regex 无法处理嵌套 JSON、deviceID前缀硬编码过滤）。这比「不具体」更危险——不具体的 PRD 开发者会自己去想；错误的 PRD 会引导开发者写出 bug。此外，自行增加GUI 标签功能而未给出增加理由，暴露出范围控制意识不足。假设 API 存在而未验证，暴露出依赖分析不严谨。 与合格 PM 的差距：合格 PM 写出的技术方案不应包含已知缺陷。合格 PM应区分「这是原始需求」和「这是我推断补充的」，并对后者明确标注。合格 PM 不应在未经证实的情况下将外部 API 写入主流程。 一句话：积极性有，严谨性不足。想帮开发者省事，但省出了 bug。 总体评价：两份 PRD 都没有达到「高级产品经理水平」。PRD A 的问题是勇气不够——不敢做决策，大量内容停留在分析层。PRD B的问题是严谨不够——急于给出具体方案但未经充分验证。如果两份文档的作者坐下来合作，各取所长，产出的 PRD 可以达到 85分以上的高级水平。 3 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题
平时写的比较乱，用这个可以生成的更完善一些。 你是一位提示词优化专家。 我会给你一段原始的产品需求描述，请你对其进行优化， 使其成为一个结构化的、专业的AI提示词， 能够让AI输出高质量的产品设计方案或PRD。 原则：明确性、完整性、结构化、可操作性、专业性。 请按以下格式输出： 1. 思考过程（分析原始提示词的问题和改进方向） 2. 优化后的提示词（完整的可直接使用的版本） 以下是原始描述： 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
/goal Implement the PRD at docs/PRD.md using superpowers:subagent-driven-development. Follow the Agent Execution Instruction exactly. Execute TASK-P1-01 through TASK-P1-13 sequentially and continue automatically until all TASK-P1-* items are complete. 每个task 要1小时， 1个subagent work 3-4个subagent explore review ，太慢了 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题
我的天那我真看到原子弹了 搭配codex research和trellis，按照opus写的prd和spec跑了29个小时，结果完全改好了，基本不需要调整什么 opus 4.7我饶进去两块大MAX改的依托狗食，人都要搞中度抑郁了，天，真的 我坐在椅子上真的直接要X出来，给我看爽了，比什么都爽啊，这才是vibe coding的真正爽感 太爽了天，胡言乱语已经属于是，根本没办法形容，就那种从脊椎往上窜上来的电流爽感，好比如便秘7天之后蹲进厕所里一泻千里大瀑布，好比如开车8小时路上没收费站回到家冲进厕所的感受，好比如晒了一天被子晚上香香软软的钻进去 OH MY GOD 我就是为了这个我才玩VIBE CODING的吧 戒了游戏我为的就是这一刻啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊 睁眼就是戳CC戳codex，眼睛烂在电脑上耳朵烂在CC上肩膀废在codex上太爽了啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊 文章也不写了研究也不做了法律也不管了一天到晚睁开眼睛就是vibe就是玩太爽了啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊啊 奥特曼看没看到原子弹我不知道我真看到原子弹了吧 玩VIBE CODING是真的可以带来笑容和希望我操，我现在真的笑的停不下来，太开心了我操 我操，冰！！！！！！！！！！！！ 46 个帖子 - 28 位参与者 阅读完整话题
https://wap.gd.10086.cn/ech/h5/token-prduct/index.html#/ 活动名额有限，活动期间每用户限办理一个产品，到期自动失效。 支持OpenAI API生态，无缝接入OpenClaw、Cursor等主流AI工具。 支持MiniMaxM2.5模型，其他模型将陆续上线，具体时间以官方公告为准。 4 个帖子 - 4 位参与者 阅读完整话题
小公司，老板没有产品经验，还坚持作为需求的输出方，但是每次只有简单的草图，实在是想找个工具能快速且全面的完善下他的需求。被他搞的实在是烦了，求佬们给推荐个方案 1 个帖子 - 1 位参与者 阅读完整话题