GLM-4.7-Flash惊艳案例：从模糊需求描述到PRD文档一键生成
你有没有遇到过这样的场景：产品经理在晨会上抛出一句“我们要做个能帮用户记账的App，界面要清爽，功能要智能”，然后就转身去开下一个会了？开发团队面面相觑——“清爽”是多清爽？“智能”到底指什么？要不要支持语音输入？要不要和微信账单打通？预算多少？上线时间卡在哪天？
别急，这次我们不用靠猜、不用反复对齐、更不用写八百遍初稿。GLM-4.7-Flash 真的能把这句模糊的口头需求，直接变成一份结构完整、逻辑清晰、可直接交付给设计与研发团队的PRD（产品需求文档）。
这不是概念演示，也不是PPT里的“未来能力”。这是我在真实工作流中跑通的完整链路：从一句大白话开始，到生成含背景目标、用户角色、功能列表、业务流程图说明、非功能需求、风险预判的6页PRD文档，全程耗时不到90秒，且无需人工润色即可进入评审环节。
下面，我就带你一步步看清楚——这个最新最强的开源中文大模型，是怎么把“说人话”这件事，干成了“写专业文档”的硬功夫。
1. 为什么是GLM-4.7-Flash？不是其他模型？
很多人看到“PRD生成”，第一反应是：“GPT-4或Claude也能做啊。”没错，它们能，但落地到中文产品团队的真实工作流里，差的不只是“能不能”，而是“好不好用”“靠不靠谱”“省不省心”。
GLM-4.7-Flash 不是又一个参数堆出来的“纸面强者”，它专为中文产品场景打磨，有三个关键特质，让它在PRD这类强结构、重逻辑、需本土语感的任务上，稳稳胜出：
1.1 中文语义理解不“绕弯子”
很多大模型读中文需求时，容易把“支持离线使用”理解成“完全不联网”，而忽略“首次同步后可离线查看历史数据”这一常见折中方案。GLM-4.7-Flash 对中文产品术语有深度对齐——比如它知道“灰度发布”不是“颜色变淡”，“埋点”不是“在地上挖坑”，“DAU”背后连着的是日活定义、统计口径、上报延迟等一整套上下文。
我试过同一段需求描述：“做一个面向大学生的二手教材流转平台，支持拍照识别书名、自动估价、同城自提”，让3个模型分别生成PRD背景模块。结果只有GLM-4.7-Flash 在首段就点明：“解决高校教材年均浪费超20亿元、学生购书成本高、教材流通信息不对称三大痛点”，数据虽为示意，但逻辑锚点精准——它没停留在功能罗列，而是主动补全了行业语境。
1.2 MoE架构带来的“逻辑分片”能力
MoE（混合专家）不是营销话术。它让模型在处理PRD这种复合型任务时，能像资深PM一样“分头行动”：一部分参数专注拆解用户角色（学生/教师/管理员），一部分快速匹配典型业务流程（上传→识别→估价→上架→成交→评价），还有一部分专门校验需求闭环（比如“支持自提”必然关联“地址管理”和“状态通知”）。
这带来一个肉眼可见的差异：它的输出不是“一段文字”，而是天然带结构的模块化内容。你几乎不需要手动加标题、分章节——它生成的PRD，标题层级、缩进逻辑、过渡句衔接，都符合腾讯、字节等大厂内部PRD模板的阅读习惯。
1.3 30B参数+中文强化=细节不丢、边界不糊
PRD最怕什么？是模糊。比如“操作要简单”，简单到什么程度？三步内完成下单？还是支持一键导入通讯录好友？GLM-4.7-Flash 的300亿参数储备，让它能在生成时自动补全合理默认值。当我输入“支持消息提醒”，它不仅写出“APP推送+短信双通道”，还主动补充：“推送内容含订单状态变更（如‘已发货’）、时效性提示（如‘2小时内未付款将自动取消’）”，并标注“短信仅用于支付成功、发货、签收三类高优先级事件，避免骚扰”。
这不是编造，而是基于海量中文产品文档训练出的“常识推断力”。
2. 从一句话到PRD：实操四步走
别被“一键生成”这个词骗了——真正省掉的，是反复改稿、跨部门对齐、查漏补缺的时间，而不是思考本身。GLM-4.7-Flash 不是替代PM，而是把PM从“文字搬运工”解放成“需求策展人”。下面是我每天都在用的四步法：
2.1 第一步：用“人话”写需求草稿（30秒）
不写术语，不套模板，就像跟同事口头同步一样。例如：
“想做个轻量级工具，帮小红书博主管自己的选题库。能按月份/主题/合作品牌分类，支持拖拽排序，点击标题能展开写灵感、参考链接、待办事项。最好能导出Excel，也支持微信发给自己看。”
注意这三点：
- 有对象（小红书博主）、有场景（管选题库）、有动作（分类/拖拽/展开/导出/发送）
- 没提技术方案（不说“用React还是Vue”，不说“数据库用MySQL还是Mongo”）
- 留了弹性空间（“最好能”表示非强制，“轻量级”暗示不做复杂权限系统）
2.2 第二步：喂给GLM-4.7-Flash，加一句明确指令（10秒）
在Web界面或API调用中，把上面那段话粘进去，再加一句清晰指令：
“请根据以上需求，生成一份标准PRD文档，包含：1）文档概述（背景、目标、范围）；2）用户角色与使用场景；3）核心功能列表（每项含简要说明与输入输出）；4）关键业务流程（用文字描述，不画图）；5）非功能需求（性能、安全、兼容性）；6）风险与应对建议。要求语言简洁专业，避免空泛描述，所有功能点必须可验证。”
关键在“可验证”——这句指令像一道闸门，拦住了“提升用户体验”“增强交互感”这类无效表述，逼模型输出“点击‘导出Excel’按钮后，生成含5列（序号、标题、主题、品牌、状态）的.xlsx文件，文件名含日期”这样能进测试用例的内容。
2.3 第三步：微调与确认（60秒）
生成结果出来后，我会快速扫三处：
- 范围是否越界？比如它写了“支持多端同步”，但原始需求没提，我就删掉或标为“二期规划”；
- 逻辑是否闭环？比如写了“点击标题展开”，但没说明“再次点击是否收起”，我就加一句“支持点击收起”；
- 术语是否统一？比如一会叫“选题”，一会叫“笔记”，我就全局替换成“选题”。
这个过程平均只花1分钟。比起过去写初稿花2小时、改3版、开2次对齐会，效率提升不是倍数，而是数量级。
2.4 第四步：导出与交付（20秒）
Web界面右上角有“导出Markdown”按钮，点一下，得到结构清晰的.md文件。用Typora打开，一键转PDF，邮件发给设计、前端、后端，附言：“PRD V1.0已就绪，重点看第3节功能列表与第4节流程，明天10点同步评审。”
没有“请查收”“辛苦啦”之类的客套话——因为内容本身已经足够扎实。
3. 真实PRD片段对比：看看它到底有多“懂行”
光说没用，直接上干货。以下是同一需求下，GLM-4.7-Flash 生成的PRD核心片段（已脱敏），旁边附上我过去手写的同类内容，你来感受下差距：
3.1 功能列表对比
| 我的手写PRD（2023年） | GLM-4.7-Flash生成（2025年） |
|---|---|
| 3.1 选题分类 支持按月份、主题、合作品牌归类选题。 | 3.1 多维分类管理 -分类维度：支持独立设置“月份”（2025年3月）、“主题”（美妆教程/好物分享/生活Vlog）、“合作品牌”（珀莱雅/花西子/无印良品）三类标签，同一选题可归属多个维度。 -操作方式：在选题卡片右上角点击「标签」图标，勾选/新增标签；支持批量打标（勾选多张卡片后，底部弹出标签栏）。 -筛选逻辑：默认显示全部，点击任一标签后，仅显示同时匹配该标签的选题（非“或”关系，避免信息过载）。 |
差别在哪？
- 它明确了“同一选题可属多维”，解决了我过去被设计师追问“一个选题能打几个标签？”的尴尬；
- 它定义了“筛选是‘且’关系”，直接堵死了开发可能做的错误实现；
- 它甚至预判了交互细节（“右上角图标”“底部弹出栏”），让UI设计不用再猜。
3.2 非功能需求对比
| 我的手写PRD（2023年） | GLM-4.7-Flash生成（2025年） |
|---|---|
| 5.1 性能 保证正常使用不卡顿。 | 5.1 性能与响应 -加载速度：首页（含最近10条选题）首屏渲染 ≤ 1.2秒（4G网络，iPhone 12）； -操作反馈：拖拽排序后，视觉排序立即生效（≤ 100ms），后台异步保存； -导出能力：1000条选题导出Excel，生成时间 ≤ 8秒（服务器端），进度条实时显示。 |
它把“不卡顿”翻译成了可测量、可验收的数字，还区分了前端感知（100ms）和后台耗时（8秒），这才是工程师真正需要的输入。
4. 进阶技巧：让PRD更“聪明”的三个指令公式
GLM-4.7-Flash 强大，但用法决定上限。我总结了三条高频有效的“指令公式”，帮你把模型从“写作助手”升级为“产品搭档”：
4.1 公式一：角色注入法——“请以资深互联网PM身份……”
单纯说“写PRD”太宽泛。加上角色，模型立刻切换思维模式。试试这句：
“请以拥有8年经验的互联网高级产品总监身份，为这个需求撰写PRD。重点突出商业价值测算（如预计提升选题复用率30%）、技术可行性评估（如指出‘微信发送’需调用官方JS-SDK，存在审核风险）、以及竞品差异点（对比小红书自有选题工具，强调‘离线可用’与‘本地存储’优势）。”
效果：它真会算——生成的PRD里出现了“按日均新增50条选题、复用率提升30%计，年节省内容策划工时约240小时”这样的量化分析。
4.2 公式二：约束强化法——“禁止出现……必须包含……”
防止模型自由发挥跑偏。例如：
“禁止出现‘AI驱动’‘智能化’等空洞词汇；必须包含‘数据安全’专项说明（明确用户数据仅存于本地，不上传服务器）；必须为每个功能点标注优先级（P0/P1/P2）及对应理由。”
结果：生成的PRD里，“数据安全”单独成节，写明“所有选题数据加密存储于设备本地SQLite数据库，APP无任何网络请求行为，卸载后数据自动清除”，并给“微信发送”标为P1，理由是“依赖第三方SDK，存在政策变动风险，需预留降级方案（如复制链接）”。
4.3 公式三：迭代引导法——“基于上一版PRD，强化……”
适合评审后修改。把初版PRD粘贴进去，加指令：
“基于以上PRD V1.0，强化‘协作功能’设计：增加‘邀请协作者’流程（含权限分级：编辑者/只读者）、‘评论区’嵌入位置（在选题详情页底部）、‘版本历史’查看方式（点击标题旁时钟图标）。要求所有新增内容与原有结构无缝融合。”
它不会重写全文，而是精准定位、增量补充，连“时钟图标”这样的UI细节都保持风格一致。
5. 它不能做什么？坦诚面对能力边界
再强大的工具也有边界。用好GLM-4.7-Flash的前提，是清醒认知它的“不擅长”：
5.1 不替代需求调研
它无法代替你去访谈10个真实博主，听他们吐槽“现在用Excel管选题，找起来像大海捞针”。它生成的PRD，是基于你输入的“事实”进行逻辑延展，而非创造事实。如果你给的原始需求是错的（比如“用户最想要一键生成爆款标题”），它会把这个错误放大成一套完美的错误方案。
5.2 不处理模糊冲突
当需求里出现矛盾时，它不会主动质疑。比如你写：“既要完全免费，又要支持企业级SaaS服务”，它可能默默生成“免费版限5个选题，企业版按年订阅”，却不会提醒你：“这两者商业模式根本冲突，建议先明确产品定位”。
5.3 不生成UI设计稿
它能描述“在选题卡片右上角放置标签图标”，但不会输出Figma文件。它的强项是定义“做什么”和“为什么做”，而不是“长什么样”。
所以我的工作流很清晰：它负责把模糊变成清晰，我把清晰变成可执行。它是那个总能接住你抛出的乱麻，并帮你理出线头的人。
6. 总结：PRD生成不是终点，而是产品协同的新起点
GLM-4.7-Flash 让我重新理解了“效率”的定义。过去，效率是“更快地写完一份文档”；现在，效率是“把写文档的时间，全部投入到真正创造价值的地方——和用户深聊、和开发对齐技术难点、和设计打磨交互细节”。
它生成的PRD，不是冷冰冰的交付物，而是一份自带共识基础的对话引子。当我把这份PRD发出去，收到的不再是“这个需求我有点没懂”，而是“第三点的权限分级，我们后端想用RBAC模型实现，你看是否匹配？”——这才是专业协作该有的样子。
技术终将退隐，而人与人之间更高效、更少摩擦、更多创造的协作，才刚刚开始。
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