在人工智能技术飞速发展的今天，产品经理的角色正在发生深刻的变化。传统的开发流程往往需要跨部门协作，耗时且复杂，但AI工具的出现为产品经理带来了新的机遇。本文通过一个实际案例，展示了如何利用AI工具在短短三天内复刻了一款健康管理APP——DeathClock。

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！

作为一个有着”略微生锈”的技术背景的产品经理（将近15年没有自己写过代码了），我决定用最近火爆的AI开发工具尝试一下，看看能否独立完成这个项目。

本文将分享我这段”AI+1人团队”的开发冒险，希望能为其他产品经理提供一些启发。

需求梳理：明确产品核心功能

首先，需要明确产品的基本形式：通过问卷收集用户信息，基于模型计算预期寿命，并以有趣的方式展示结果。看似简单，但要做得科学、有趣并且能引发用户思考，还需要更深入的研究。

用户入口体验

首页设计：需要简洁明了但又足够吸引人，传达产品核心价值

用户引导：如何让用户理解产品用途并引导完成问卷

隐私声明：明确告知用户数据使用方式，建立信任

数据收集策略

问题设计：如何设计既科学又不过于复杂的问题集

问题顺序：遵循从基础到深入的逻辑，避免用户流失

进度展示：给用户明确的完成预期，减少中途放弃

算法与模型设计

数据权重分配：不同因素对寿命的影响权重如何科学分配

交叉因素处理：如何处理多因素交互影响（如吸烟+遗传风险的叠加效应）

一款产品无到有，产品经理需要做些什么？

在一个产品从无到有的过程中，要做好产品经理这个角色实在是不容易，除了大家都知道的写需求、写需求、写需求，要做的事多着呢。产品经理不是你眼中的只会找你麻烦，提要求..

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数据验证：识别异常输入并给予提示

结果呈现方式

数据可视化：如何让抽象的寿命预测更加直观

情感设计：如何在可能敏感的话题上保持积极但不轻浮的态度

行动建议：基于用户输入提供个性化健康建议

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。

最后，在Claude的指导下，我完成了项目的调试和发布，并在个人阿里云上进行部署。还在Claude的帮助下将项目封装成了一个安卓应用。

反思：AI如何改变了独立开发流程

整个项目仅用了三天时间完成，虽然还只是个MVP，但对于一个有十多年没亲自写代码，且从未做过Web应用开发的产品经理来说，这个速度令人惊讶。

这个项目让我深刻体会到：有一点点技术基础的产品经理，利用AI工具将构想变为现实已经变得非常便捷，甚至不再需要软件团队的支持。

各AI工具在项目中的角色分工：

• Claude：逻辑分析、代码编写和调试（表现远超其他AI大模型）
• ima.copilot：知识库构建
• Perplexity和metaso：文献检索和解读
• 即梦：图形设计和UI素材

结语：AI时代的产品经理新机遇

这个项目证明，AI不仅能辅助产品经理进行需求分析和设计，还能帮助技术基础薄弱的产品经理跨越开发鸿沟，实现从创意到产品的全流程。

对于产品经理而言，这意味着我们可以：

1. 更快速地验证产品创意
2. 减少对开发资源的依赖
3. 深入理解产品实现的技术细节
4. 缩短从创意到上线的周期

当然，这并不意味着开发团队将被取代，而是产品经理拥有了更多可能性，可以在资源有限的情况下，依然将自己的创意变为现实。这或许是AI给产品经理带来的最大礼物——让我们的想法不再止步于文档和原型，而是能真正”飞”起来。