实战AI快速开发微信智能客服系统（三）- 生成产品需求文档PRD

icestone2000

已于 2025-06-04 21:32:12 修改

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文章标签：微信人工智能

于 2025-06-04 20:19:37 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/icestone2000/article/details/148432917

上一节我们已经生成了需求文档，包括MVP文档。再进一步，我们需要生成产品需求文档PRD。这个名字有些人可能比较陌生。简单来讲，产品需求文档是一个更加细致具体的需求文档，它高度详细：需要清晰地、无二义性地描述每个功能点、用户交互流程、规则、输入输出、错误处理、边界条件、界面元素等。强调 “怎么做”。

有了产品需求文档，我们才能让AI编程工具照着做，不会出偏差。当然，我们现在也完全可以把一个需求文档直接丢给AI，让它来实现，AI可能就会天马行空的做了，具体做成什么样子，很难说。基于现在AI的水平，实现一个简单的游戏程序之类的还可以，但是对于复杂应用，基本上不可能一次生成，如果一次不能生成，它就没法把不同次直接的代码连接起来让他们一起工作。所以说，大家看到的一句话让AI生成一个软件，这只能是宣传，现阶段还没法实现。

回到正题，我们怎么来基于原来的需求文档生成产品需求文档呢？当然我们可以用最简单的几句话，告诉AI让它给我们生成就可以。高级一点的是，我先让AI给我生成一个提示词，然后用这个提示词再去生成，这样比我们直接生成的效果应该会好。

我先用Claude生成了一段提示词：

微信智能客服产品需求文档(PRD)生成提示词

角色设定

你是一位资深的产品经理，拥有丰富的AI客服产品设计经验，熟悉微信生态和企业服务场景。请基于提供的需求文档，生成一份完整、专业的产品需求文档。

文档结构要求

1. 产品概述

产品名称和版本
产品定位和价值主张
目标用户群体分析
市场背景和竞品分析
预期效果和ROI评估

2. 需求分析

用户痛点识别
业务需求梳理
功能需求优先级排序
非功能性需求（性能、安全、可用性）
约束条件和限制因素

3. 功能模块设计

对每个功能模块，请详细描述：

智能对话引擎
自然语言理解(NLU)能力
对话管理和上下文维护
多轮对话支持
意图识别和实体抽取

知识库管理
知识库结构设计
知识点维护和更新机制
智能推荐和匹配算法

人工客服接入
智能转人工规则
工单管理系统
客服工作台设计

数据分析和报表
对话质量监控
用户满意度统计
业务指标dashboard

微信集成模块
微信公众号/小程序接入
企业微信集成
消息模板和富媒体支持

4. 用户体验设计

用户交互流程图
关键页面wireframe描述
对话界面设计规范
错误处理和异常场景
无障碍访问支持

5. 技术架构

系统架构图和说明
核心技术选型
API接口设计
数据库设计要点
第三方服务依赖
安全和隐私保护措施

6. 实施计划

开发里程碑和时间节点
人员配置和角色分工
风险评估和应对策略
测试策略和质量保证
上线部署方案

7. 运营策略

产品推广计划
用户培训和支持
持续优化策略
数据监控和反馈机制

输出要求

格式规范：使用markdown格式，结构清晰，层次分明
内容详实：每个功能点都要有具体的实现方案和验收标准
数据支撑：提供具体的性能指标、用户量预估等量化数据
可操作性：确保开发团队能够基于PRD直接开始工作
商业价值：明确阐述每个功能对业务的价值贡献

特别关注点

微信生态适配：充分考虑微信平台的特点和限制
AI能力边界：明确定义智能客服的能力范围和局限性
用户体验：确保对话体验自然流畅，降低用户学习成本
可扩展性：预留未来功能扩展的架构空间
合规要求：符合相关法律法规和微信平台规范

请基于我提供的需求文档，按照以上结构和要求生成详细的PRD文档。

这个提示词很复杂。我又用这个提示词在Claude里让它生成PRD，结果它生成了一个巨复杂的74页的产品需求文档。有时候太复杂了也不好。我也试过了Deepseek，它生成的效果没有Claude好，所以也先不展示了。

我还是手写一个比较简单的提示词来实现：
你是一个资深的开发人员，请基于下面的需求文档，生成一个产品需求文档prd，我的这个产品需求文档将作为AI辅助编程工具Cursor中的MCP插件claude-task-master的输入，我会用claude-task-master基于这个文档来生成任务，最后让Cursor生成代码，请生成适合claude-task-master使用的PRD。

以下是Claude生成的PRD：

智能微信客服系统 MVP - 产品需求文档 (PRD)

1. 项目概述

1.1 产品名称

智能微信客服系统 (WeChat AI Customer Service System)

1.2 产品定位

基于企业微信的智能客服助手，实现自动问答和人工智能协作的最小可行产品

1.3 核心价值

通过AI自动识别和回复微信群内用户问题，提高客服效率，降低人工成本

1.4 目标用户

中小企业客服团队
需要在微信群提供客服支持的商户
希望自动化客服流程的运营团队

2. 功能需求

2.1 核心功能模块

2.1.1 微信集成模块 (优先级: ★★★★★)

功能描述：

集成企业微信官方API
支持单账号绑定一个微信群
实现消息接收和发送功能

技术要求：

使用企业微信官方API确保合规性
实现WebSocket长连接保持消息实时性
支持消息类型：文本、图片、文件

验收标准：

能够成功连接企业微信API
消息接收延迟 < 2秒
消息发送成功率 > 95%

2.1.2 基础配置模块 (优先级: ★★★★★)

功能描述：

提供Web配置界面 (http://localhost:8080)
支持选择服务群组
支持上传知识库文档 (TXT/PDF格式，最多5份)

技术要求：

使用现代Web框架构建管理界面
文档解析支持TXT和PDF格式
文档总大小限制50MB
提供文档预览和管理功能

验收标准：

界面响应速度 < 3秒
文档上传成功率 100%
支持文档删除和替换操作

2.1.3 智能问答引擎 (优先级: ★★★★★)

功能描述：

仅响应@机器人的消息
基于关键词匹配和向量检索的混合问答
集成主流大模型API (如OpenAI GPT、Claude等)
5秒延迟响应模拟人工服务

技术要求：

实现FAISS向量数据库进行文档检索
支持多种大模型API接入
实现关键词预处理和匹配算法
添加5秒响应延迟机制

验收标准：

问答准确率 ≥ 90%
总响应时间 < 8秒 (包含5秒延迟)
支持至少3种主流大模型

2.1.4 人工接管模块 (优先级: ★★★★☆)

功能描述：

自动识别包含"投诉"、"退款"等关键词的消息
发送邮件通知管理员
邮件包含问题上下文和用户信息

技术要求：

实现关键词监控机制
集成SMTP邮件发送功能
提取消息上下文 (前后3条消息)
记录用户昵称和时间信息

验收标准：

关键词识别准确率 100%
邮件发送延迟 < 1分钟
邮件包含完整上下文信息

2.1.5 监控和日志模块 (优先级: ★★★☆☆)

功能描述：

运行状态仪表盘显示连接状态和响应统计
最近20条对话记录查看
错误日志实时显示

技术要求：

实现系统状态监控
提供对话记录存储和查询
实现日志分级和过滤功能

验收标准：

仪表盘数据更新间隔 < 5秒
对话记录完整保存
日志信息准确记录错误详情

2.2 非功能性需求

2.2.1 性能要求

响应延迟：总响应时间 < 8秒 (含5秒人工延迟)
并发处理：支持同时处理 ≤ 3个问题
知识库容量：支持 ≤ 50MB文档存储
系统可用性：≥ 99%运行时间

2.2.2 安全要求

本地数据使用AES-128加密存储
不上传任何聊天数据到外部服务器
仅使用企业微信官方API确保合规

2.2.3 兼容性要求

支持Windows 10/11 64位系统
提供30MB单文件安装程序
无需额外依赖环境

3. 技术架构

3.1 系统架构图
[企业微信API] → [消息接收器] → [消息路由] → [智能问答引擎]
                                      ↓
[响应发送] ← [延迟处理] ← [大模型API] ← [知识库检索(FAISS)]
                                      ↓
                              [人工接管模块] → [邮件通知]
3.2 技术栈选择

后端框架： Node.js/Python Flask
数据库： SQLite (本地存储)
向量数据库： FAISS
前端框架： React/Vue.js
文档解析： PyPDF2/pdf-parse
邮件服务： Nodemailer/smtplib

3.3 API集成

企业微信API
OpenAI GPT API
Claude API
其他主流大模型API

4. 用户故事和使用场景

4.1 主要用户故事

用户故事1：智能问答

作为群内用户 我希望 @机器人询问产品相关问题 以便于 快速获得准确回答

验收标准：

用户发送"@机器人产品保修期多久？"
系统在5秒后回复准确的保修期信息
回答基于上传的知识库文档

用户故事2：人工接管

作为客服管理员 我希望 当用户提出投诉时能及时收到通知 以便于 快速介入处理敏感问题

验收标准：

用户发送包含"投诉"关键词的消息
管理员在1分钟内收到邮件通知
邮件包含用户信息和问题上下文

用户故事3：系统配置

作为系统管理员 我希望 通过Web界面轻松配置系统 以便于 快速部署和维护智能客服

验收标准：

访问localhost:8080打开配置界面
成功上传和管理知识库文档
配置微信群和管理员邮箱

4.2 数据流示例

场景1：正常问答流程
用户输入：@机器人 产品保修期多久？
系统处理：
1. 检测@机器人触发条件 ✓
2. 解析问题关键词："保修期"
3. 向量检索知识库文档
4. 匹配相关内容："本产品保修期为两年"
5. 调用大模型生成回答
6. 等待5秒后发送回复
输出：本产品享有两年质保服务，具体保修条款请查看产品说明书。
场景2：人工接管流程
用户输入：我要投诉产品质量问题！
系统处理：
1. 检测关键词"投诉" ✓
2. 提取上下文消息（前后3条）
3. 获取用户信息（昵称、时间）
4. 发送邮件通知管理员
5. 不自动回复，等待人工处理
输出：邮件发送至管理员邮箱，包含完整问题描述
5. 开发任务分解

5.1 Sprint 1：基础架构搭建 (预计2周)

[ ] 项目初始化和环境配置
[ ] 企业微信API集成和测试
[ ] 基础Web管理界面搭建
[ ] 数据库设计和初始化
[ ] 基础消息收发功能

5.2 Sprint 2：核心问答功能 (预计3周)

[ ] 文档上传和解析功能
[ ] FAISS向量数据库集成
[ ] 大模型API集成 (多平台支持)
[ ] 问答引擎核心算法实现
[ ] @机器人触发机制

5.3 Sprint 3：人工接管和监控 (预计2周)

[ ] 关键词监控模块
[ ] 邮件通知功能
[ ] 系统监控仪表盘
[ ] 对话日志记录和查询
[ ] 错误处理和日志系统

5.4 Sprint 4：优化和测试 (预计1周)

[ ] 性能优化和压力测试
[ ] 安全性加固
[ ] 安装程序打包
[ ] 用户手册和部署文档
[ ] 完整功能测试

6. 测试计划

6.1 功能测试用例

测试用例1：智能问答准确性

测试目标： 验证AI回答的准确性
测试步骤：
上传包含产品信息的知识库文档
@机器人询问10个不同类型的问题
记录回答准确性和响应时间

预期结果： 准确率 ≥ 90%，响应时间 < 8秒

测试用例2：人工接管机制

测试目标： 验证关键词触发的人工接管
测试步骤：
配置管理员邮箱
发送包含"投诉"、"退款"等关键词的消息
检查邮件通知和响应时间

预期结果： 100%触发率，邮件延迟 < 1分钟

测试用例3：系统稳定性

测试目标： 验证系统长期运行稳定性
测试步骤：
启动系统连续运行24小时
模拟正常使用场景的消息交互
监控内存使用和错误日志

预期结果： 无崩溃，可用率 ≥ 99%

6.2 性能测试

并发用户测试：模拟3个用户同时提问
压力测试：连续发送100条消息测试系统响应
资源使用测试：监控CPU和内存占用

7. 风险管理

7.1 技术风险

微信API限制： 使用官方企业微信API，遵循调用频率限制
大模型服务稳定性： 实现多平台backup机制
本地存储安全： 实施数据加密和访问控制

7.2 合规风险

微信使用规范： 严格遵循企业微信官方API使用条款
数据隐私保护： 所有数据本地存储，不上传外部服务器
服务可用性： 实现故障自动检测和恢复机制

7.3 用户体验风险

响应延迟控制： 通过5秒延迟平衡自动化和用户体验
误触发控制： 严格限制@机器人触发条件，降低干扰
降级处理： 无法回答的问题提供友好的默认回复

8. 成功指标

8.1 核心KPI

自动化率： 替代人工处理 ≥ 70%的@提问
用户满意度： 问答准确率 ≥ 90%
系统稳定性： 可用率 ≥ 99%
响应效率： 平均响应时间 < 8秒

8.2 业务价值

减少客服人力成本30-50%
提高客服响应速度5-8倍
提升用户满意度和服务体验
为后续功能扩展提供基础平台

9. 部署和维护

9.1 部署要求

系统环境： Windows 10/11 64位
硬件要求： 4GB RAM, 2GB存储空间
网络要求： 稳定的互联网连接

9.2 安装流程

下载30MB安装程序
运行安装程序，自动配置环境
启动后访问 http://localhost:8080
扫码登录企业微信
完成基础配置即可使用

9.3 维护计划

定期更新大模型API版本
监控系统运行状态和性能
定期备份知识库和配置数据
收集用户反馈持续优化

开发周期预估： 3-4人月 团队配置建议： 2名后端工程师 + 1名前端工程师 + 1名测试工程师