SaaS居品司理怎样用1-2个AI Agent，从0到1手搓一个的确平台？本文以实战案例拆解全经过：从交易故事、居品决策到画原型、写需求文档，再到Vibe Coding，全部在一个聊天窗口完成。莫得前端、筹画和测试，2东说念主团队怎样颠覆传统单干？谜底就在Agent驱动的全栈责任模式。

上一篇分享了我用Trae给业务团队作念AI培训的经验，算是一次“小试牛刀”。

著作发出去后，有一又友说：“你讲的是培训场景，我不是培训师，跟我的日常责任谈判不大啊。”也有一又友问：“你说你会驱动1-2个Agent干活了，到底何如干的？能不成来点真家伙？”

我是又名SaaS居品司理。曩昔一年多，我碎屑化地分享了不少AI有关内容，从倡导到施行再到反想，也分享了一系列用Skills校阅居品司理责任流的方法，以及怎样用Vibe Coding形式写插件、写网站。可总认为好像差点什么——即是贫穷系统性和实战价值，一直莫得确凿用AI系统性完成过一个的确神志。

我想这是许多和我一样的东说念主可能会遭遇的逆境：AI智商日月牙异，发展迅猛，却好像跟我方无关，如故不知说念何如把它确凿诓骗到我方的责任中。

最近，我终于遭遇了一个合适的施行案例。今天就带你望望“真家伙”，分享我是怎样用1-2个Agent，从0到1手搓一个的确居品的。但愿能给你一些启发。

布景：2个东说念主，何如干出一个平台？

前边我分享过一篇对于手搓插件的著作（可参考：用AI手搓SaaS系统的插件），那是在我们现存SaaS系统之上，通过插件的形式来解决客户个性化需求，使用的亦然我们自研的AI伙伴平台。

那时的AI伙伴平台主如果里面东说念主员使用，相对比拟粗陋，无法作为负责居品发布给客户。经过一段时刻的市集化探索，目下我们的插件市集一经走入正轨，从插件数到营收金额都相宜预期。

于是，在技巧负责东说念主的授权下，里面组建了一个2东说念主团队（1个PM + 1个后端），准备把这个里面器具四肢念一款系数并立的平台进行重构，负责推向外部。

信服你也看出来了我们团队的局限性：无前端，无筹画，无测试。如果按传统互联网的神志制，压根无法平日鼓吹。何如办？

谜底是：每个成员都需要参加Vibe Work模式，至少驱动1-2个Agent干活，透彻颠覆之前的单干模式。

通俗来说，我们两个东说念主需要和Agent构成一个圭臬团队，包揽从居品决策、居品筹画、写代码、测试到上线部署的全栈责任。此次重构至少包括两个中枢居品：官方网站和AI插件责任台。

具体单干是：我负责举座居品筹画与经管，同期负责官网的全栈自研上线；后端共事负责插件责任台的全栈责任。

今天，我重心分享我从零入手筹画居品的全经过，包含：交易决策筹画、居品决策筹画、画原型、写需求文档，直至最终的Vibe Coding阶段。（如果你惊惧想了解Vibe Coding，保举先看：零代码手搓个东说念主官网）。

准备责任：给Agent搭个“工位”

入手之前，我们需要作念小数准备责任：

安设一个AI Agent居品。比如QoderWork、Trae、CodeX、Claude Code等。我的案例使用的是门槛偏低的QoderWork + QCoder。购买一个套餐或模子Key。比如径直购买QoderWork的会员，或者购买一个按需付费的DeepSeek V4 API，成就到Trae里使用。准备一个腹地目次。这一步很毛病！主张是确保基础凹凸文（Context）环境的一致性。把神志有关贵寓以及输出限度全放到这一个目次里，AI Agent会把它四肢念你的“神志空间”进行合理化使用。

入手干活：一个窗口，治理扫数

前期的居品经过与圭臬互联网居品并无太大互异，仅仅责任模式系数变了：我不再需要绽开Wiki写交易文档或需求文档，不需要绽开Axure绘画原型，更不需要绽开IDE进行编程。

全部责任经过都在一个聊天窗口里完成——从交易故事到居品决策筹画，再到具体画原型和写需求文档，以致是临了的Vibe Coding。

这里的中枢方法，依然是我反复强调的“三个要道闭环法”。每个责任项都除名这三步：

第一要道：明确诉求与接洽。明确每次需要产出的内容与接洽。

第二要道：准备Context。提前构建AI所需的凹凸文环境，确保跟AI信息对皆。

第三要道：反复调闇练证。险些不存在一键成稿的可能，就像作念居品一样，都是反复调试、考证、迭代后的限度。

接下来，以QoderWork为例，望望具体何如操作。

1. 交易决策筹画：从一个故事入手

传统互联网居品立项前，都会输出一份交易立项论说。我也卓尔不群，入手前需要从交易上梳理显着想路，输出一份交易文档或PPT，用于里面达成共鸣。

我先在腹地创建了一个目次（把它四肢念AI研发编造职工的工位），绽开QoderWork后新建一个会话，弃取对应目次作为神志空间和AI的Context（如果有需要参考的文档，可提前粘贴到该目次下）。

跟AI交流时，就像打发任务给共事一样，我会把举座接洽和布景信息都告诉它。

我的Prompt：

“我们按一个新故事、新逻辑，把这个事儿包装成一个全新的居品。它至少包含三部分：交易故事、居品决策、技巧决策。我们先来完成第一部分（交易故事）：

1. 为什么需要有XX空间（AI插件平台）？因为SaaS企业的个性化需求必须借助闲置研发资源或AI研发资源。

2. 为什么要成为XX插件平台的斥地者？对客户而言，不错用AI Coding当然谈话完成插件研发，解决我方的问题；对第三方而言，不错通过研发插件收费，插件上架被购买后还能享受二次销售分红。

3. 企业在这件事里能有什么收益？一方面借助AI解决客户问题，确保留存；另一方面我们提供两种研发模式：腹地Agent模式（安设官方Skills和MCP做事）和在线AI插件研发责任台模式（可用我方的模子或购买官方模子）。 请基于以上信息，帮我梳理交易部分的文档。”

AI会字据我提供的凹凸文和公开信息，自动生成一份交易故事文档。

交易故事-输入信息

初版恶果确定有偏差，接着参加调试优化阶段。比如我认为它笔墨太多、太密，阅读体验差，我就跟它说：

“1. 内容笔墨过多，不够广博；

2. 短少图形化、结构化、数字化的抒发，全是笔墨描摹，让东说念主无法清亮看懂。”

交易故事-反复调试

经过3-4轮调试，它就输出了一份相宜预期的交易故事文档。如果你面向高层或客户，不错让它径直输出为PPT；如果面向里面，径直输出一份Markdown文档即可。

交易故事-恶果图1

交易故事-恶果图2

2. 居品决策筹画：细化落地框架

交易故事完成后，参加居品决策筹画。顾惜：为了确保凹凸文分享，一定要陆续在刚才的窗口换取，不要新建会话。

我的Prompt：

“好，交易故事终明晰，我们入手第二部分：居品决策筹画。

一方面是对外宣传的XX空间官网先容，让客户和斥地者无需登录即可梭巡交易模式、资源相沿和插件市集案例。

另一方面是斥地者注册登录后，我们提供两种模式相沿：一种是提供Skills和MCP让他们在腹地Agent研发；另一种是在线的插件研发平台。”

居品决策-输入信息

如果发现它输出的决策莫得明确的居品框架，我会径直给出我的想法进行调试：

“1. 官网页面可分为：首页、插件市集、资源相沿、成为斥地者（登录/注册等）；

2. 斥地者平台包含8个页面（责任台、在线IDE、插件经管、收入中心、模子成就经管等）。”

居品决策-反复调试

相通，经过3-4轮调试，基本就能输出相宜预期的居品决策。

居品决策-恶果图1

居品决策-恶果图2

中枢技能：调试过程尽头迫切。提供裕如信息的同期，你提的条件或问题一定要清亮、具体。别指望AI是你肚子里的蛔虫，你不说显着，它就只可瞎猜。

3. 画原型：可视化抒发想法

我们都是视觉动物，原型是最好的抒发器具。居品决策定好后，参加原型筹画阶段。因为前边的凹凸文一经裕如丰富，我只需通俗说一句：

“我们基于交易部分和居品决策，一皆来绘画原型吧。”

原型筹画-输入辅导词

初版出来后，径直看预览恶果，建议具体修改诉求。比如我发现它把两种研发模式放到了“首页”而不是“资源相沿”页，且首页数据夸张了10倍，我就说：

“1、对应两种研发模式，应该放到资源相沿部分，字据两种不同研发模式，保举给用户对应器具：模式一：是腹地模式，用我方的AI Agent居品，则需要对应成就MCP和安设插件Skills；模式二：是开箱即用的在线模式，无需安设，可使用我方模子或薪灵模子；2、对应数据有点夸张：比如平均研发周期1-2天；插件总和150＋，累计安设超1000+，不要注册研发者数据。”

原型筹画-调试1

发现插件价钱不适当对外透露，就说：

“插件先不标记价钱。”

原型筹画-调试2

经过5-6轮调试，官网的原型就治理了。接着陆续画在线研发责任台的原型。

官网原型-恶果图1

官网原型-恶果图2

“好，接下来我们一皆绘画在线研发责任台（斥地者在线研发平台）的原型。”

画原型2-输入信息

它可能默契过证明框问你几个基础问题（比如是否使用经典三面板模式、是否需要IDE等），字据需求径直报酬即可。不必怕选错，后头不安靖随时不错调，AI不会“埋怨”你。

发现责任台筹画冠上加冠，需要改成神志制，我就陆续提条件：

“1. 不要责任台；

2. 插件经管部分改为神志制，每个插件是一个神志；

3. 斥地类功能放到用户二级菜单；

4. 不要审批经管、测试环境、收入中心；

5. 举座交互聘用访佛AI Agent的三栏模式（左菜单、中聊天、右裁剪）。”

画原型2-调试

再抠细节：

“1. 模子切换从顶部移到聊天窗口底部；

2. 右侧代码区相沿拉伸/荫藏；

3. 去掉‘保存’按钮；

4. 插件神志相沿点击预览；

5. 相沿添加模子等交互。”

经过几轮细节调试，一份自带预览和交互筹画的HTML版块原型就出生了。

AI插件在线责任台原型-恶果图1

AI插件在线责任台原型-恶果图1

小贴士：QoderWork输出的原型自带交互，可随时预览诊疗。它默许使用自带的画原型Skills，如果你想用自界说的，径直告诉它就行。另外，QoderWork还提供了一个有益的筹画Agent，封装了常见筹画立场并相沿在线画布裁剪，尽头巨大。

4. 写需求文档：为Vibe Coding铺路

原型画完，参加写需求文档阶段。如果系数走Vibe Coding，其实不错不写。但为了保存凹凸文环境和单干合作，我如故让它写了两份。

“好，那你当今帮我写两份需求文档吧：一份是官网部分，一份是在线斥地者平台。”

需求文档-输入信息

因为此次需求文档主如果为了给下一步的Vibe Coding作念Context（也即是给AI看的，不是给东说念主看的），是以我莫得进行过多的调试，差未几就行了。

需求文档-恶果图1

需求文档-恶果图2

5. Vibe Coding：让想法酿成的确居品

居品筹画收场，如果是圭臬经过，下一步即是需求评审、分发给研发和测试。但在我们这个2东说念主（AI驱动）团队里，不可能走老路。

我们需要同期创造两款居品（插件官网、插件研发责任台），于是我和后端各领一个任务。如果只好你一个东说念主，系数不错同期驱动2个Agent并行斥地两个神志。

以我负责的“插件官网”为例。

我从QoderWork切换到了QCoder进行Coding（两者分享会员），但操作目次依然是之前的阿谁“AI编造职工”目次，确保凹凸文一致。

第一步：基于PRD运鼎新神志

我径直对它说：

“@XX空间-居品决策.md @XX空间-官网PRD.md 基于我的居品决策与需求文档，帮我在现时目次下新建一个目次，并按照对应需求内容研发一个官网网站吧。”

（这里的@文献，就相配于把前边的决策和文档作为Context喂给Coding Agent，就像把PRD交给门径员一样。）

Vibe Coding官网-运转输入

它很快输出了初版官网（包含首页、插件市集、资源相沿以及成为斥地者等内容）。接下来即是一一页面进行调试——看恶果，提需求，AI引申——以此往来。

第二步：调试“首页”与“插件市集”

初版的插件市集里，插件数据都是AI瞎编的。我把的确的插件Excel喂给它：

“@插件名单.xls 这是我们的插件市集的信息，贫穷更新对应插件市集的信息。”

插件市集-提供的确插件信息

这还不够，它还不知说念骨子的安设使用情况。我陆续把对应数据以Excel表提供给它，同期让它优化首页数据：

“1、首页部分，加一个插件研发周期数据，一般是1-2天即可研发一个插件；2、@【考勤】已通畅插件经管表.xlsx 是考勤部分骨子已通畅的企业数，你不错字据对应插件关联的确的安设数，无法关联的插件，则保执当今安设数。”

插件市集-骨子安设数据

经过几轮调试后，首页和插件市集页面终于成型。

首页-恶果图

插件市集-恶果图

第三步：调试“资源相沿”页面

陆续调试资源相沿页面。领先是协调案牍描摹：

“1、资源相沿页面，三种模式，需要有明确施展。比如模式一：xxx、模式二：xxx，让用户清亮看出来是三种并立模式，用户字据骨子情况弃取模式即可；

2、‘使用你已有的 AI IDE’的协调为‘腹地AI Agent’模式。”

资源中心-案牍协调

因为AI不知说念我们的斥地文档长什么样，我就把斥地文档的衔接全部喂给它，让它自动关联。

资源中心-提供对应斥地文档

自后发现，原有的斥地者手册内容松散、体式不协调，跟官网立场不搭。我径直让它读取原文内容，在神志里再行生成一份立场协调的全生手册：

“资源相沿页面，我提供给你的对应衔接文档，整身形度与我们本期筹画立场系数不同，你不错把对应内容再行编排一遍，生成新的相宜神志筹画的网页，即四肢念神志的一部分吗？”

资源中心-自动诊疗为协调立场文档

经过几轮调试，资源中心页面也奏凯完成。

资源中心-恶果图

第四步：调试“登录”与“成为斥地者”页面。

临了是买通经过页面：

“1、登录页面就不需要对应体式，只好注册页面需要；

2、底下对应的MCP_DEV_KEY的施展案牍没必要，只好聘用腹地AI Agent模式才需要它；

3、成为斥地者页面（包含登录、注册页面），应该是系数并立的网页更合适，不适当原网页的模式。”

针对导航和交互陆续优化：

“1、‘成为斥地者’由顶部页签的模式，诊疗为右上角的按钮，代替‘注册’按钮的作用与位置；

2、‘成为斥地者’跟‘登录’页面，一定如果新开一个网页的模式，而不是在原旅途下处理。”

登录注册页面-调试

经过“看恶果 -> 提需求 -> AI引申”的轮回，官网的斥地基本就成型了。

临了，作念个特等施展：*

对于拜托物：在这通盘闭环经过中，AI输出的扫数文档（交易故事、PRD等）不仅不错径直在Agent里预览梭巡，它们其实也的确地保存在你腹地电脑的目次里。这意味着你不错尽头便捷地进行二次分发，比如一键同步到团队的Wiki、飞书或钉钉文档里，系数不禁绝现存的合作流。原型 vs 真神志：单纯从著作的截图看，你可能会认为“原型筹画”跟最终“Vibe Coding的产物”长得差未几（因为看着都是网页）。但骨子上，两者有压根的划分：原型仅仅静态的HTML文献，不可部署；而Vibe Coding出来的，是一个确凿的、包含完整前端架构的神志工程。你只须绽开腹地文献夹就能一眼看出划分——官网原型可能仅仅一个单独的 .html 文献，而最终神志是一个包含了 src、components、package.json 等文献的完整前端工程，是不错径直打成镜像、部署到做事器负责上线的。

完整神志文献目次树

下一步，即是买通我们的账号体系并部署到对应做事器上。目下神志还在鼓吹中，等负责上线后，我再把后续的部署栽种分享给你。

栽种回想：重构责任流的3个真相

复盘此次用1-2个Agent手搓居品的经验，我有几个久了的体会：

1. 闭环法是最高效的换取谈话。“明确接洽 -> 准备Context -> 反复调试”这三个要道，即是你和Agent配合的“圭臬契约”。Context喂得越准，调试轮次越少；接洽越清亮，产出质地越高。

2. 脚色畛域正在被透彻禁绝。以前我是居品司理，只管画原型、写文档。当今，在Agent的加执下，我成了集居品、筹画、前端于零丁的“超等个体”。Vibe Work模式下，你不再是某个活水线上的螺丝钉，而是通盘神志的掌控者。

3. 别怕不圆善，先跑起来再说。第一次用AI作念全栈神志，确定会遭遇各式卡点。岂论是画原型如故写代码，AI的初版概况率都不圆善。毛病在于你要有耐性去“调试它”，而不是“毁掉它”。你调试它的过程，其实亦然在重塑我方逻辑想维的过程。

本文由东说念主东说念主都是居品司理作家【居品方法论集散地】，微信公众号：【居品方法论集散地】，原创/授权 发布于东说念主东说念主都是居品司理，未经许可，不容转载。

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