最好的 ChatGPT 與 Claude prompts，對產品經理來說各自只負責一項具體工作：根據一行構想撰寫 PRD、使用 Given/When/Then 驗收條件將功能拆分成使用者故事、使用 RICE 為待辦事項評分，或將訪談筆記轉換成一份人物誌。本指南提供 25 個 prompts，按照 AI 產品經理實際工作流程涵蓋的工作分類，另附四個可重複使用的範本（PRD、使用者故事、現在／接下來／稍後路線圖、人物誌），可貼入任何模型中。每個 prompt 都使用 [brackets] 標示你需要填寫的欄位。它們無需修改即可在 ChatGPT、Claude、Gemini 與 Copilot 中使用。
這個頁面
- 如何從這些 prompts 取得實用的輸出
- 第 1 組：探索與研究（prompts 1 至 5）
- 第 2 組：PRD 與規格（prompts 6 至 10）
- 第 3 組：使用者故事與驗收標準（prompts 11 至 15）
- 第 4 組：路線圖與優先排序（prompts 16 至 20）
- 第 5 組：上線、指標與利害關係人溝通（prompts 21 至 25）
- 可貼入任何 prompt 的範本
- 不同任務該使用哪種工具
- 常見問題
- 總結
PRD 產生器
AI PRD 產生器 Skill
將功能構想與你的背景資訊，轉換成完整的 PRD，包含問題陳述、目標、需求、指標與待釐清問題。
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如何從這些 prompts 取得實用的輸出
三個習慣，決定了泛泛的回答與你真正能推出的文件之間的差異。
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提供給模型的背景資訊，應與你提供給新進員工的相同。產品、使用者、商業模式，以及你正在面對的限制。一段文字就足夠，但一定要提供。
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要求結構，而不是氛圍。「撰寫 PRD」會得到一篇文章。「填寫這份 PRD 範本，將任何你必須假設的內容標記為 [ASSUMPTION]」則會得到一份你能在十分鐘內審閱的草稿。
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在同一個對話串中反覆迭代。模型掌握背景資訊後，後續 prompt（「現在為第 4 節撰寫使用者故事」）所需成本較低，結果也更一致。不要為每份產出都開啟新的聊天。
如果你希望模型永久保持這項行為，而不是每次重新貼上指示，這就是 Skill 檔案的用途。瀏覽 Claude Skill 收藏集，尋找以角色為基礎的選項，或繼續閱讀免費 prompts。
第 1 組：探索與研究（prompts 1 至 5）
Prompt 1：訪談綜合分析
以下是針對 [topic] 的 [number] 次客戶訪談筆記：[貼上筆記]。將研究結果整理成主題。針對每個主題提供名稱、提及該主題的受訪者人數、一句代表性引述，以及使用者試圖完成的底層任務。最後列出你會進一步研究的三個主題，並說明原因。
Prompt 2：根據證據建立人物誌
使用這項研究：[貼上訪談主題、問卷資料或支援工單]，為 [segment] 撰寫人物誌。使用以下結構：姓名與職務、背景（公司規模、工具、團隊）、目標、最主要的三項挫折、他們如何評估解決方案、哪些因素會讓他們流失、一句逐字引述。將任何沒有證據支持的內容標記為 [ASSUMPTION]。
Prompt 3：問題陳述
我們正在考慮為 [persona] 建立 [feature]。請以「[persona] 需要一種方式來完成 [job]，因為 [insight]」的格式，撰寫五個替代性的問題陳述。對每一項說明哪些證據能證實這是真實問題，以及哪些證據能證偽它。
Prompt 4：競爭對手拆解
比較 [competitor A]、[competitor B] 和 [competitor C] 如何處理 [use case]。建立一個表格，包含：功能、各產品的處理方式，以及對 [our persona] 而言的不足之處。接著列出三個我們可採用的定位選項。只陳述你有信心的事實，並標示任何不確定的內容。
Prompt 5：訪談腳本
為 [persona] 針對 [problem area] 撰寫一份 30 分鐘的探索訪談腳本。以兩個暖身問題開場，接著提出八個詢問過去行為而非假設性偏好的開放式問題，最後提出兩個結尾問題。在每個問題下方新增備註，說明有力的回答能讓我們了解什麼。
第 2 組：PRD 與規格（prompts 6 至 10）
Prompt 6：從一句話撰寫 PRD
為 [product] 中的 [feature] 撰寫 PRD。背景：[users, business model, constraint]。使用以下章節：問題、目標與非目標、成功指標、使用者故事（摘要）、功能需求（編號列出，且每項皆可測試）、非功能需求、相依性、風險、待解問題。使用 [ASSUMPTION] 標記假設。控制在 900 字以內。
Prompt 7：PRD 審查
請以持懷疑態度的工程主管角度審查這份 PRD：[paste PRD]。列出每一項含糊、不具可測試性或彼此矛盾的需求。對每一項引用原文並提出改寫版本。接著列出你會在估算前提出的問題。
Prompt 8：非目標與範圍刪減
以下是 [feature] 的範圍：[paste]。提出仍能測試核心假設「[hypothesis]」的最小版本。列出哪些內容移至非目標、哪些內容延至後續版本，以及刪除每項內容所承擔的風險。
Prompt 9：邊界情況
針對需求「[paste one requirement]」，列出以下面向的邊界情況：空白或缺少的資料、權限、並行處理、離線或網路速度緩慢、在地化、無障礙功能，以及濫用。對每一項說明預期行為，或寫上「需要決策」。
Prompt 10：給工程師的技術簡報
將這份 PRD 轉換成提供給工程團隊的一頁技術簡報：[paste PRD]。包括面向使用者的行為、必須儲存或變更的資料、涉及的整合，以及定義完成標準的驗收測試。不要提出架構，只說明系統必須做什麼。
第 3 組：使用者故事與驗收標準（prompts 11 至 15）
Prompt 11：從 epic 拆分故事
將這個 epic 拆分成使用者故事：[paste epic]。將每個故事格式化為「作為一名 [persona]，我想要 [action]，以便 [outcome]」。每個故事都必須能在一個 sprint 內交付，並具備獨立價值。為每個故事新增一行說明，解釋為何要將其分開。
Prompt 12：Given/When/Then 條件
請為這則故事撰寫驗收條件：[paste story]。使用 Given/When/Then。涵蓋正常流程、至少兩個失敗或邊界情境，以及一個權限情境。每個情境都必須讓測試人員無須詢問產品經理即可驗證。
Prompt 13：INVEST 檢查
根據 INVEST（獨立、可協商、有價值、可估算、小型、可測試）評估這些故事：[paste stories]。為每個字母給出通過或不通過，並用一句話解釋任何不通過之處，然後改寫不通過的故事。
Prompt 14：故事地圖
為[旅程，例如：新團隊入門]建立使用者故事地圖。第一列依序列出主幹活動。每項活動下方列出使用者會執行的任務。接著標示哪些任務屬於第 1、2 和 3 版發布，並說明每個版本所驗證的成果。
Prompt 15：從錯誤到故事
將這份錯誤報告改寫為使用者故事，並加入驗收條件和嚴重性評級：[paste bug report]。分開說明使用者實際遇到的情況，以及你認為可能的原因。以 Given/When/Then 情境納入重現步驟。
第 4 組：路線圖與優先排序（prompts 16 至 20）
Prompt 16：RICE 評分
請使用 RICE 為這些待辦項目評分：[paste items with any data you have]。請為每個項目估算觸及人數（每季使用者數）、影響力（0.25 至 3）、信心（百分比）和投入程度（人週），顯示計算方式並排序。標示每個低信心的估算，並說明哪些資料能提高信心。
Prompt 17：ICE 快速排序
請為以下構想評定 ICE 分數（影響力、信心、容易程度，各為 1 至 10 分）：[paste list]。請以總分排序後以表格呈現，每個構想附上一句說明理由。接著告訴我你會質疑哪兩個項目的分數，以及原因。
Prompt 18：現在／接下來／之後的路線圖
將這份已排序的清單轉換為現在／接下來／之後的路線圖：[paste list]。現在：我們本季承諾要完成的事項。接下來：我們預計之後開始的事項。之後：我們認同方向，但尚未承諾的事項。將每個項目寫成成果，而不是功能名稱，並加入能告訴我們是否成功的指標。
Prompt 19：取捨備忘錄
我們必須在[quarter]針對[option A]和[option B]之間做出選擇。背景：[team size, goals, constraints]。請撰寫一頁式決策備忘錄：決策、考慮過的選項、評估標準、每個選項的得分方式、建議，以及哪些情況會讓我們推翻這項決定。
Prompt 20：如何說不
一位利害關係人（[role]）提出了[request]。由於[reason]，這不符合目前的產品路線圖。請草擬一則回覆：肯定這項需求、用淺白的方式說明取捨、提出我們可以改為採取的做法，並說明何時會重新檢視。請控制在 150 字以內，且不要帶有防禦性。
第 5 組：上線、指標與利害關係人溝通（prompts 21 至 25）
Prompt 21：成功指標
針對面向 [persona] 的 [feature]，提出一項北極星指標、三項支援指標，以及兩項可顯示傷害的防護指標。針對每項指標說明：定義、測量方式、我們首先需要的基準值，以及上線 90 天後的目標，並說明你的理由。
Prompt 22：上線檢查清單
為 [feature] 建立包含負責人與時程的上線檢查清單：上線前兩週、上線前一週、上線當天、上線後一週。涵蓋工程準備、QA、支援團隊準備、文件、行銷、銷售、分析與回滾。標示會阻礙上線的項目。
Prompt 23：三種語氣的版本更新說明
為 [feature] 撰寫三種版本的版本更新說明：一份給最終使用者（先說明效益、不使用術語、不超過 80 字）、一份給內部銷售與支援團隊（變更內容、已知限制，以及如何回答常見問題），以及一份給變更日誌（精確、技術性）。變更內容：[paste]。
Prompt 24：每週利害關係人更新
根據以下筆記撰寫本週的產品更新：[paste notes]。結構：標題（一句話）、已推出項目、進行中項目及預計日期、受阻事項與我們需要的協助、發生變化的指標、需要讀者做出的決策。不超過 250 字。不要填充內容。
Prompt 25：上線後回顧
以下是推出 [feature] 後的情況：[paste metrics and feedback]。將結果與 PRD 目標比較：[paste goals]。撰寫一份回顧：我們預測了什麼、實際發生了什麼、差距存在的原因、我們會採取哪些不同做法，以及下一個要做的決策（加倍投入、反覆改進或停止）。
可貼入任何 prompt 的範本
以下四個範本就是上述 prompts 所指的結構。將其中一個貼到聊天中，再加入「為 [feature] 填寫此範本」，模型便會保留標題。
PRD 範本
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問題：誰遇到問題、我們如何得知，以及目前為他們帶來的成本
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目標：兩或三項成果，每項各有一個指標
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非目標：本次版本刻意不處理的事項
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使用者與角色：主要與次要
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使用者故事：簡短清單，詳細故事放在待辦清單中
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功能需求：編號列出，且每項皆可測試
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非功能需求：效能、安全性、無障礙、在地化
- 相依性與風險
-
待釐清問題：註明負責人與日期
使用者故事範本
作為 [persona]，我想要 [action]，以便達成 [outcome]。
驗收標準：
-
在 [starting state] 當 [action] 則 [observable result]
-
Given [edge case state] when [action] then [expected handling]
-
Given [user without permission] when [action] then [access denied behaviour]
路線圖範本（現在／下一步／稍後）
| 欄位 |
含義 |
每個項目包含的內容 |
| 現在 |
已承諾，本季進行中 |
成果、負責人、成功指標、目標日期 |
| 下一步 |
預計在「現在」之後開始，尚未承諾 |
成果、待釐清問題、對「現在」的依賴 |
| 稍後 |
我們相信的方向，以持續學習為前提 |
成果，以及其所依據的假設 |
人格範本
-
姓名與角色，以及他們工作的背景（團隊規模、工具、預算決策權）
-
目標：他們本季想要達成的成果
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挫折：前三項，每項都須附有證據
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他們如何評估解決方案，以及還有哪些人參與決策
- 什麼情況會讓他們離開
-
一則引用，來自真實研究，並非虛構
不同任務該使用哪種工具
Prompt 免費且快速。生成器每次都能提供結構化輸出，無需重新解釋格式。角色 Skill 會在整個工作階段中改變模型的思考方式。以下說明各自的適用情境。
Isolde - 產品負責人 AI Skill（$19）：以一致的語氣撰寫並完善待辦事項、驗收標準與 Sprint 目標的產品負責人人格。
Cassius - AI 與資料產品經理 AI Skill（$19）：專為推出資料與 AI 功能的產品經理打造，涵蓋模型評估標準、資料需求與指標設計。
商業與營運 Prompt Library（$27）：更廣泛的 prompts 集合，涵蓋備忘錄、更新內容、會議筆記和圍繞產品工作的流程文件。
如果你也負責交付工作，專案經理 prompts 頁面涵蓋狀態報告、風險紀錄和時間表。若要撰寫通用 prompts，請參閱 ChatGPT prompts。
常見問題
ChatGPT 或 Claude 能取代產品經理嗎？
不會。模型負責起草和整理結構；你則提供判斷、情境和決策。上述 prompts 很有用，是因為它們消除了白紙問題並強制套用結構，而不是因為它們了解你的使用者。
這些 prompts 在 ChatGPT 和 Claude 中的運作方式相同嗎？
可以。它們是純文字，不含任何特定工具的語法。Claude 傾向於緊密遵循較長的結構，而 ChatGPT 傾向於更精簡，因此你可能需要根據模型加入「保留所有區段」或「更短」等指示。
prompt、generator 和 Skill 有什麼不同？
prompt 是你貼上的單一指示。generator 是針對單一輸出類型調整的 Skill 檔案，例如 PRD，因此每次的格式都一致。角色 Skill，例如產品負責人人格，會改變模型在整個工作階段中的推理方式。KissMySkills 的 Skills 是一次性購買的產品（.md 檔案加上 README），可在包含 Claude Code 的 Claude 中使用，也可在 ChatGPT 中作為自訂 GPT、在 Gemini 中作為 Gem，以及在 Copilot 中使用。
我應該使用 RICE 還是 ICE 進行優先排序？
當你需要快速整理一長串清單，且沒有觸及數據時，使用 ICE。當各項目爭奪相同的工程產能，而你能夠有一定把握地估算觸及範圍和工作量時，使用 RICE。兩者都是決策的輸入，而不是決策本身。
如果某個 Skill 不符合我的工作流程，該怎麼辦？
每個 Skill 都附帶 30 天退款保證，無須任何理由。
總結
挑選最符合你經常製作之產出物的五個 prompts，將範本保存在筆記中，並在同一個對話串中搭配實際情境執行。光是這樣，每週就能為你省下幾個小時。當你發現自己每天都在貼上相同的指示時，就把那項工作移至 generator 或角色 Skill，讓模型替你維持結構。
套裝
產品經理工具套裝 - 1 個 AI Skill + 3 個工具 Skills
一個產品經理角色 Skill，加上三個用於 PRD、使用者故事和產品路線圖的工具 Skills，已準備好供 Claude、ChatGPT、Gemini 和 Copilot 使用。
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