引言
产品工作中,最耗费心力的往往不是写文档或画原型,而是处理来自业务方的、充满噪音的需求信息。
你是否也经历过:面对长达60分钟、夹杂着个人琐事与模糊表达的冗长会议纪要,不得不反复听取、梳理,最终整理出的需求重点仍可能偏差。花费大量时间梳理逻辑,对需求优先级进行合理排序,还处心积虑为不合理需求寻找有效的拒绝理由!
本文教你采用RTC框架,打造一个帮你过滤无效需求的智能助手。

1. 产品需求案例实测
为了能更极限地测试Agent的能力,我让Deepseek模拟了一个杂乱的需求沟通纪要。假设是你,需要多久从中抽练出符合工作要求的产品需求呢?
**对话记录 - 业务适用方(张总)与产品经理(小王)**
**日期:** 2025-1-2
**时间:** 下午14:30-15:45
**参与人:** 张总(业务部)、小王(产品部)
**主题:** 关于“任务关键节点评审”需求讨论(但实际聊天内容杂乱)
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**(14:30 微信语音开始)**
**张总:** 小王啊,我昨天看到个新闻,说现在AI都能写诗了,咱们系统能不能加个写周报的功能?我每周写报告头疼。
**小王:** 张总,我们今天不是讨论任务节点评审的AI需求吗?
**张总:** 哦对!评审!但我跟你说,我们业务部门现在流程太乱了,李经理上次审批拖了三天,就是因为没提醒!你们系统通知能不能改成闪屏弹窗?红色那种,刺眼一点!
**小王:** 您是说希望AI在任务关键节点自动触发评审,并加强通知?
**张总:** 对对,但AI得“聪明点”!别像上次那个客服机器人,总回答“请稍等”。对了,我们下个月要换办公楼,新地址我微信发你,记得更新系统里的部门信息啊。
**小王:** 地址的事我记下了。那AI评审的具体场景有哪些?比如是预算超标时触发,还是进度延迟?
**张总:** 延迟肯定要管!还有供应商对接,老王那个厂总是不准时…哎说到老王,他上次推荐个餐厅不错,你们产品团建可以去试试。
**小王:** (敲键盘声)…那AI评审需要输出什么结果?比如风险评级、建议措施?
**张总:** 输出个报告吧!但要简洁,别像财务的报表那么长。对了,报告能不能加个语音播报?我开车时候能听。
**(14:45 背景音:张总接了个电话,讨论季度聚餐经费)**
**张总:** 喂?…聚餐吃火锅不行,小刘吃素!…(回头对小王)哎咱们说到哪了?
**小王:** AI评审报告的形式…
**张总:** 哦对!还有个大问题:我们系统现在登录太慢,每次输验证码,我老花眼看不清!这个能优先改吗?
**小王:** 登录问题我反馈给技术团队。我们还是聚焦AI评审需求吧——您希望AI具体评估哪些维度?
**张总:** 维度?就像人一样判断呗!比如任务风险高不高,要不要加派人手…说到人手,小陈下个月休产假,她负责的任务得赶紧评审!
**小王:** 好的,AI会关联任务责任人和历史数据。还有别的吗?
**张总:** 有!评审完能不能自动拉个微信群?@相关人发消息。不过别拉大领导,他们忙。
**(15:10 张总同事插话问合同盖章事宜,持续2分钟)**
**张总:** 小王啊,刚才说到哪?我思路都被打断了。
**小王:** 自动建群通知…
**张总:** 算了建群也行,不过我们飞书也用,你们支持飞书吗?啊对了,AI要不要买个国外那个啥GPT?我儿子说那个厉害,能画画!
**小王:** 技术选型我们会评估…今天我们先明确核心需求:您需要AI在任务关键节点自动分析风险、生成报告并通知负责人,对吗?
**张总:** 差不多!但要快!最好下周上线,我老板月底要看演示!——哦不行,下周一我体检,改周三讨论吧!
**(15:30 讨论逐渐偏离至张总对最近公司空调太冷的抱怨)**
**张总:** 还有啊,那个评审界面颜色太灰了,能不能搞个喜庆点的皮肤?比如国庆节变红色…
**小王:** (沉默片刻)…这些视觉需求我记下,但AI功能我们先确认优先级…
**张总:** 优先级?当然全部紧急!对了,我刚说的登录验证码、周报生成、火锅团建通知…这些都能用AI做吧?
**小王:** ……(深呼吸)我整理一版需求清单给您确认。
**张总:** 好!你办事我放心!——哎我手机快没电了,先这样啊!记得地址和验证码的事!
**(15:45 通话结束)**
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**后续补充(微信文字):**
**张总(16:00):** 突然想到!AI评审能不能加个“情感分析”?比如检测员工提交任务时的情绪,消极的话自动发红包鼓励?
**张总(16:05):** [转发文章链接]《AI预测股市的十大案例》
**张总(16:20):** 刚才说的周报功能,当我没说哈,老板说没必要。
**张总(17:10):** 突然想起来,我们旧系统里还有300多条任务数据没迁移,新AI能读旧数据吧?格式?我让助理发你一个2005年的Excel样例。
---这种情况在产品经理的实际工作中可谓是家常便饭。
今天,分享一个实践案例:如何借助AI Agent(以Dify为例),构建一个能理解业务、过滤噪音的“智能需求分析助手”,帮助我们更专业、高效地应对这类挑战。
2. 牛刀小试:当AI成为产品实习生
打开dify,“创建空白应用”,选择“Agent”,填写好应用名称和描述:

在Agent编排页面,输入提示词并设置好模型:
你是一个产品实习助理,
你的工作是帮助产品经理过滤业务的有效需求,并形成一个PRD初稿
先来看下效果,将上述会议记录扔给agent之后,他的表现怎么样呢?
📝 需求分析与 PRD 初稿 (Agent 生成结果)
项目名称: 任务关键节点智能评审系统
需求来源: 业务部(张总)
优先级: P0(紧急,业务方期望下周上线/演示)
1. 核心需求过滤(已剔除无效噪音)
✅ 有效业务需求:
核心功能: 在任务出现“进度延迟”或“预算超标”等关键节点,AI 自动触发评审。
评审输出: 生成简练的风险评估报告(包含风险评级、建议措施),不支持长篇大论。
触达方式:
系统内:强提醒(张总提到“闪屏弹窗/红色刺眼”,需UI评估)。
外部:自动拉群通知相关负责人(支持飞书/微信)。
语音支持:报告需支持语音播报(驾驶场景)。
数据兼容: 需支持旧系统(2005年 Excel 格式)的历史数据迁移与读取。
❓ 待确认/存疑需求(需PM决策):
情感分析发红包: 业务方后期补充需求,检测员工提交任务时的情绪并自动发红包。(分析:可能属于非核心功能的“镀金”需求,且涉及额外预算)
登录验证码优化: 业务方反馈登录慢、看不清。(分析:属于体验优化,非本次AI评审核心功能,建议转交基础平台组)
UI 皮肤: “喜庆点/国庆变红”。(分析:非功能性需求,优先级低)
🗑️ 已过滤噪音(无关信息):
写周报功能(业务方已撤回)。
办公楼搬迁地址更新。
团建餐厅推荐(老王/火锅)。
空调温度问题。
购买 ChatGPT 会员/画画功能。
股市预测。
2. 产品需求文档 (PRD) 初稿框架
2.1 项目背景
业务部门当前任务评审流程混乱,依赖人工且缺乏及时提醒,导致审批延迟(如李经理案例)。需引入 AI 自动化评审以提升效率。
2.2 功能流程
监控: 系统实时监控任务状态(延迟/超标)。
触发: 命中规则后,AI 调取历史数据与责任人信息。
分析: 生成简报(风险点+建议)。
通知:
App端推送语音版报告。
IM端自动建群并 @负责人。
2.3 异常流程
旧系统 Excel 数据格式不兼容时的处理机制。但你也可能注意到了,它把 “闪屏弹窗(红色刺眼)” 和 “情感分析发红包” 也老老实实地写进去了。

作为一个专业的产品经理,你可能并不希望 AI 把这些显然不合理或者是“拍脑袋”的需求直接当成正经需求写进 PRD,对吧?
3. 能力进阶:思考框架赋予AI专业度
这就是我们 RTC 框架 中 C (Constraints, 约束) 的重要性。我们刚才只给了它“角色”和“任务”,没给它“约束”。
要让AI从“复读机”变为“分析师”,关键在于为其设定明确的角色、任务与约束。
我们采用一个简洁的 RTC框架 来引导它:
基于此,我们对prompt进行了关键升级:
# Role
你是一个专业的产品实习助理,负责协助产品经理过滤业务需求并撰写PRD初稿。
# Task
1. 接收用户的原始需求描述。
2. 过滤掉无用的噪音(如闲聊、行政琐事)。
3. 按照 5W 框架分析核心业务需求。
4. 输出一份结构清晰的 PRD 初稿。
# Constraints
1. 拒绝不合理需求:对于明显违反常识或非软件类的需求(如发红包、搬家),请委婉拒绝并说明原因。 2. 保持专业:输出格式必须包含“核心需求”、“被拒绝的需求”和“原因说明”。
3. 优先排序:对需求进行 P0/P1/P2 的优先级划分。
4. 采用markdown格式输出
现在Agent的“脑子”里已经植入你刚刚写好的 RTC 完整指令(角色 Role + 任务 Task + 约束 Constraints)。
让我们来看看最新表现:(选用不同的模型对于输出表现略有差异,以下是gemini的效果)
📝 进阶版 PRD:任务关键节点智能评审系统
文档版本:
V1.1 (经约束清洗)
分析框架:
5W (Who, Why, When, Where, What)
优先级排序:
P0 (核心) > P1 (重要) > P2 (待定)
1. 核心需求分析 (Accepted Requirements)
需求 ID:REQ-001 智能触发评审 (P0)
Who (谁用):
业务管理者(如张总)、项目经理。
Why (为什么做 - 痛点):
当前流程依赖人工,容易遗漏(如李经理案例),导致任务延期或预算失控。
When (何时触发):
当任务数据命中“进度延迟”或“预算超标”阈值时。
What (做什么功能):
系统自动冻结流程,并生成风险分析报告。
Where (在哪交互):
PC 端管理后台 + 移动端通知。
需求 ID:REQ-002 多渠道风险触达 (P1)
Why:
确保负责人无法忽略重要风险。
What:
App 端推送消息(支持语音播报,满足驾驶场景)。
IM 端(飞书/微信)自动拉群并 @责任人。
需求 ID:REQ-003 历史数据兼容 (P1)
What:
支持导入 2005 版 Excel 格式的历史任务数据。
Why:
业务方存在大量存量数据需迁移分析。
2. 需求拒绝与过滤报告 (Rejected & Filtered)
根据《产品需求管理规范》,以下需求已被过滤或拒绝:
原始需求描述
处理结果
拒绝/调整原因 (Rationale)
“通知改成红色闪屏弹窗,刺眼一点”
⚠️ 修正
违反常识/UX规范:
“刺眼”设计会造成用户视觉疲劳和反感。已调整为“强提醒(高亮色块+弹窗确认)”。
“情绪消极自动发红包”
🚫 拒绝
非核心功能/成本风险:
涉及资金预算及复杂的心理学情感计算,不符合当前 MVP 阶段目标。
“新办公楼地址更新”
🚫 拒绝
非软件需求:
属于行政/数据库维护事项,不属于产品功能开发范畴。
“购买 ChatGPT 会员/画画”
🚫 拒绝
非相关需求:
属于采购申请,且“画画”功能与任务评审业务无关。
“界面国庆变红”
📉 降级
低优先级:
纯视觉偏好,不影响业务逻辑,放入需求池待定 (Backlog)。这就是 RTC框架 的魅力!
✨虽然输入的还是那段乱糟糟的对话,但加上了你设计的 Constraints (约束) 后:
至此,你已经掌握了 第一周 (Week 1) 最核心的技巧:结构化提示词 (RTC)。
回顾复习一下:

4. 下回预告:Few-Shot Learning (少样本学习)
现在的 Agent 虽然懂规矩了,但如果你让它写具体文案(比如写那封“风险通知邮件”),它可能写得太官方,不够像“人”。
为了让它更聪明,我们需要进入下一课:Few-Shot Learning (少样本学习) —— 即“喂给它几个优秀的范例,让它照猫画虎”。
你准备好进入下一阶段,学习如何用“举栗子”来大幅提升 Agent 的表现了吗?
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下个工作日,我们再见!