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雷达卡
引言
编写产品需求文档（PRD）是产品管理中的常见工作，也是软件开发及整个科技行业里的常规任务。在撰写 PRD 时，人们通常会遇到一系列难点和硬性要求：确保内容清晰、避免范围蔓延、保持各利益相关方目标一致等。
幸运的是，AI 工具的出现让我们能更高效地应对这些挑战，同时又不会完全把 PRD 背后的战略决策交给 AI——换句话说，人依然在决策闭环中。
Google 的 NotebookLM 就是一个典型例子。它能够基于你提供的原始资料生成可溯源、有依据的内容并回答问题，从而大幅加速 PRD 的创作流程，让最终文档更扎实、更实用。
本文将通过一个新手友好的实战案例，带你一步步使用 NotebookLM，把零散、混乱的信息，在几分钟内变成一份结构完整、有据可依的 PRD。
剧透：这不只是和 AI 聊天那么简单。
从杂乱笔记到结构化 PRD 草稿
我们来看一个场景：
你是一家初创公司的新任产品经理，公司要开发一款名为 FloraFriend 的手机应用，目标是帮助人们不再“养死”家里的植物。
你和团队收集了三份非常“杂乱”的资料，里面描述了这款应用应该长成什么样：
interview_transc ript_matt.txt
与一位养了 50 多盆植物的用户 Matt 的 30 分钟访谈记录。Matt 说现有植物 App “过于复杂”，很难记住“该用哪种肥料”这类信息。
competitor_research_notes.txt
竞品分析草稿，对比了 PictureThis、Planta 等应用，指出它们的付费墙和界面问题。
brainstorming_whiteboard.jpg
团队在午餐等闲聊时想到的各种零散但“有点酷”的点子，比如“给植物做 Spotify 歌单”、“浇水提醒”等。
想象这些文件里装满了上述这类信息。
如果手动把它们整理成一份干净、完整的 PRD，听起来就很痛苦，对吧？
这时，NotebookLM 登场了。
使用 NotebookLM 生成 PRD 全流程
用 Google 账号登录 NotebookLM，点击「Create New Notebook」。
给笔记本命名，例如 FloraFriend PRD。
新建的笔记本本身并不是全能智能体，它不是普通大模型，并不天生懂植物养护或任何专业领域。
但我们可以用自己那些杂乱却有价值的笔记，给它快速“上一堂速成课”。
把上面提到的三个文件上传到 NotebookLM 中心区域。
上传完成后，你可以把这个笔记本理解成一个微型、轻量化的 RAG（检索增强生成）系统——它会基于你提供的资料进行思考和回答。
事实上，你甚至不用提问：
只要点击左侧任意一个已上传文件，NotebookLM 就会自动生成一份简洁、结构清晰的文件摘要，这就是它的 Source guide（源文档指南）。
关键一步：写好提示词，生成专业 PRD
你当然可以直接在底部对话框里输入「写一份 PRD」，但我们要做得更专业、更可控。
这需要一点提示词工程：强制 AI 优先体现你真正想要的内容——优先解决用户痛点，而不是团队天马行空的想法（但也不完全忽略）。
下面是一个非常好用、可直接复用的提示词：
我是 FloraFriend 的产品经理。
请只基于提供的资料，起草一份 PRD。
关键约束：
优先实现
interview_transc ript_matt.txt中提到的用户痛点功能。排除那些不直接解决用户问题的头脑风暴点子。
输出必须包含以下章节：
问题陈述
核心功能
非功能性需求（UI/UX）
成功指标
发送后，你几乎一定会得到一份结构清晰、内容扎实的 PRD 初稿。
更棒的是：
NotebookLM 生成的 PRD 会带有类似文献引用的数字标记，鼠标悬停就能看到这条内容来自哪份原始资料。
这就是「可溯源 PRD」的意义——每一句话都有依据。
迭代优化：让 PRD 更完整
第一版草稿很少是完美的。
你可以继续对话，逐步完善：
比如你发现缺少商业化/变现模式，可以直接问：
根据 competitor_research_notes.txt，我们的竞品在用哪些变现模式？哪些是我们应该避免的？
得到回答后，你可以：
手动把内容整合进 PRD
或让 NotebookLM 直接帮你合并
无论哪种方式，永远记得先检查再采纳——AI 也会出错！
锦上添花：音频概览
右侧面板有一个 Audio Overview（音频概览） 功能。
只需点击一下，NotebookLM 就会把所有源文件的核心信息生成一段音频。
这非常适合通勤、走路、不想看文字时快速吸收信息。
总结
NotebookLM 不是简单的聊天 AI，而是一个基于你自有资料的可溯源写作助手。
它能：
几分钟内把杂乱信息 → 结构化 PRD
确保所有内容有据可依
自动摘要、自动引用、自动音频化
让产品经理从整理劳动中解放，专注决策
对于产品、运营、数据、研发等任何需要从零散信息产出正式文档的岗位，这都是一个效率神器。
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