Qwen3-4B效果展示：10分钟生成完整产品PRD文档真实案例-平芜编程栈

Qwen3-4B效果展示：10分钟生成完整产品PRD文档真实案例

1. 这不是“写个提纲”，而是真正能落地的PRD

你有没有过这样的经历：
产品经理刚开完需求评审会，散会时老板甩来一句：“PRD今天下班前发我邮箱。”
你打开空白Word，光标闪了三分钟，只敲出“1. 背景”两个字——然后盯着屏幕，开始怀疑人生。

这次，我们没用任何模板、没复制粘贴旧文档、没找同事要参考样例。
就用一台搭载RTX 4090的本地工作站，跑起Qwen3-4B-Instruct-2507模型，在Streamlit搭建的对话界面里，输入一段不到80字的原始需求描述，10分23秒后，一份结构完整、逻辑闭环、含功能清单、用户流程图说明、非功能要求、风险预判的PRD文档已生成完毕，可直接导出为Markdown或复制进飞书/钉钉协作空间。

这不是演示视频里的“加速播放”，也不是剪辑过的高光片段。
这是真实操作录屏——从点击“运行服务”到最终生成文档全文，中间没有人工干预、没有分段提示、没有二次润色。
我们甚至故意没给它任何格式指令，只说：“请为‘智能会议纪要助手’这个新产品，写一份面向研发和测试团队的完整PRD。”

它交出来的，是一份连资深PM都点头说“可以直接进评审会”的文档。

下面，我们就带你一帧一帧还原这个过程：不讲参数、不谈架构、不列指标，只看它实际写了什么、怎么写的、为什么能写得这么像人。

2. 真实生成全过程：从一句话到3200字PRD

2.1 输入极简，但意图清晰

我们在对话框中输入的原始提示，只有这一句：

请为一款叫“智记”的AI会议纪要助手产品，写一份完整的PRD文档。目标用户是中小企业的远程办公团队，核心功能是自动识别语音→提取关键结论→生成待办事项→同步至飞书/钉钉。要求包含背景、目标、范围、用户角色、功能列表、业务流程、非功能需求、风险与应对。

注意：我们没写“用Markdown格式”，没写“分章节编号”，没写“每个功能配优先级”。
就是一段自然语言描述，像平时跟同事提需求那样。

按下回车后，界面立刻出现动态光标，文字开始逐字浮现——不是等几秒后整段弹出，而是像真人打字一样，一个字一个字地“写”出来。

2.2 流式输出的真实节奏（附关键片段截图描述）

整个生成过程持续约6分40秒（不含等待加载时间），流式输出节奏稳定，无卡顿。我们截取几个关键阶段的输出特征：

第0–45秒：输出“1. 文档概述”小节，先定义PRD目的、适用读者、术语解释（如明确写出“待办事项=Action Item，需含责任人+截止时间+状态”），并主动补充了“本文档版本号：v1.0（2024年7月）”，日期与当前完全一致；
第46–120秒：进入“2. 产品背景与目标”，不仅复述了我们提到的“中小企业远程办公”，还自行延伸出典型场景：“例如销售晨会30分钟内产出5条客户跟进项，HR入职培训会自动生成新员工学习路径”，并量化了目标：“会议纪要生成延迟≤8秒，待办事项识别准确率≥92%”；
第121–280秒：在“3. 功能需求”部分，它列出了12项功能，其中第7项是“飞书多维表格自动同步”，我们输入中只说了“同步至飞书/钉钉”，它却具体拆解出“支持字段映射（如‘待办标题’→飞表‘任务名称’，‘截止时间’→‘DDL’）”，还标注了“该功能需对接飞书开放平台API v2.12+”；
第281–400秒：在“5. 业务流程”中，它画出了文字版流程图（用缩进+箭头符号），从“用户点击‘结束会议’按钮”开始，到“系统调用ASR引擎→NLP摘要模块→待办抽取器→三方平台Webhook”，每一步都注明触发条件与异常分支（如“若ASR置信度＜0.75，则标记该段语音为‘需人工复核’并高亮显示”）；
最后90秒：输出“8. 风险与应对”，列出4类风险，其中第三条是“会议场景噪音干扰导致语音识别错误率上升”，对应措施写的是：“上线前联合声学实验室完成100小时真实会议录音压力测试（含开放式办公室、多人插话、方言混合场景），建立动态降噪白名单机制”。

全程无重复、无逻辑断层、无格式错乱。所有章节标题自动编号，层级清晰；所有技术名词首次出现时均有括号解释；所有数据均有依据来源暗示（如“基于2023年Gartner远程办公工具调研报告”）。

2.3 生成结果质量实测对比

我们把这份AI生成的PRD，与一位有5年经验的PM手写同主题PRD做了盲评（邀请3位研发负责人+2位测试组长参与），评分维度为：完整性、可执行性、专业度、易读性（满分5分）：

评估维度	AI生成PRD均分	人工PRD均分	差距
完整性（是否覆盖全部必需章节）	4.8	5.0	-0.2
可执行性（研发能否据此开发，无歧义）	4.6	4.7	-0.1
专业度（术语准确、逻辑严密、无常识错误）	4.9	4.9	0.0
易读性（结构清晰、重点突出、无冗余）	4.5	4.3	+0.2

特别值得注意的是：在“非功能需求”部分，AI明确写出“单次会议处理时长≤15秒（含上传、转写、摘要、导出全流程），P95响应延迟＜12秒”，而人工版本只写了“性能良好”。
在“兼容性”条目下，AI补充了“支持Chrome/Firefox/Edge最新2个主版本，Safari需≥16.4（因Web Audio API限制）”，人工版本未提及浏览器适配细节。

这说明：它不是在堆砌通用条款，而是在理解产品上下文后，主动补全工程侧真正关心的约束条件。

3. 它为什么能写出“像人”的PRD？三个关键能力拆解

3.1 不是“填空”，而是“共建语境”

很多大模型写PRD失败，是因为把提示词当填空题——看到“功能列表”，就机械罗列“登录、注册、首页”，完全脱离业务。

Qwen3-4B-Instruct-2507不同。它在首轮响应中，就完成了三件事：

反向确认需求边界：在“1. 文档概述”末尾加了一句：“注：本文档默认‘智记’为SaaS形态，按月订阅收费，不涉及私有化部署方案。如需扩展，请在后续对话中说明。”
主动定义关键概念：单独设立“2.1 核心术语定义”小节，对“会议纪要”“待办事项”“同步状态码”给出可交付的判定标准（如“待办事项必须包含动词开头的动作描述，且隐含可验收结果”）；
预设读者认知水位：在“4. 用户角色”中，将“研发工程师”细分为“前端（熟悉React 18+）、后端（熟悉Python FastAPI）、测试（熟悉Postman+JMeter）”，并为每类角色标注“本PRD中需重点关注的章节”。

这种能力，源于它对Qwen系列指令微调数据的深度吸收——不是泛泛理解“PRD是什么”，而是熟稔中国互联网公司PRD的实际协作语境。

3.2 细节真实，来自对行业实践的“具身记忆”

它写的不是教科书式PRD，而是带着真实项目疤痕的文档。比如：

在“6.1 功能优先级”表格中，把“飞书同步”标为P0，理由是：“当前客户73%使用飞书，且其开放平台API稳定性经内部压测验证（Q2 2024）”；
在“7. 非功能需求”里，写“日志需保留180天，满足《网络安全法》第21条及等保2.0三级要求”，而非笼统说“符合法规”；
在“风险应对”中，针对“多说话者语音分离”，提出“采用Conformer-Transducer模型结构，已在内部会议数据集上达到89.2%说话人归因准确率（测试集：2000小时混合会议录音）”。

这些细节，无法靠通用知识推理得出，只能来自对中文技术文档语料的高强度训练。它记得真实项目里PM会怎么写、研发会关注什么、法务会卡哪条红线。

3.3 结构自洽，靠的是原生聊天模板的“逻辑锚点”

得益于严格使用tokenizer.apply_chat_template构建输入，模型始终在Qwen官方定义的对话逻辑中运转。这意味着：

它不会突然跳到“附录A：技术选型”这种PRD里根本不存在的章节；
当我们中途插入一句“把待办事项生成规则再详细说说”，它立刻在已有文档末尾追加“附：待办事项提取规则说明书（v1.0）”，并保持编号连续；
即使我们输入“重写第4节用户角色，增加‘安全管理员’角色”，它也能精准定位、仅修改该节，不扰动其他内容。

这种结构稳定性，让AI不再是“一次性生成器”，而成了可迭代的PRD协作者。

4. 实战建议：如何让Qwen3-4B帮你写出更准的PRD？

4.1 输入技巧：少即是多，但要有“钩子”

别堆砌要求。有效输入 =1个核心产品名 + 1个典型用户场景 + 1个最痛的交付瓶颈。例如：

“为‘云签’电子合同平台，写PRD。用户是律所实习生，每天要处理50+份合同审核，痛点是‘法务条款变更后，系统无法自动标红差异’。”

比“请写一份电子合同SaaS产品的PRD，要求包含10个功能模块、5种权限角色、3类报表”有效十倍。

4.2 参数调节：温度值决定“保守”还是“突破”

Temperature = 0.1：适合写合规强、容错低的PRD（如金融、医疗类）。它会严格遵循你给的关键词，不擅自扩展，但细节扎实；
Temperature = 0.7：平衡之选。在你给的框架内自由发挥，补充合理细节，推荐日常使用；
Temperature = 1.2：适合创意型产品（如元宇宙社交App）。它会主动提出“虚拟形象情绪反馈”“跨平台身份继承”等延伸功能，但需人工校验可行性。