PO 立项 Chatter 叙事规范指南 & AI 时代价值分析

Step 2 S (Sentence) - ABT 骨架

AND（铺垫背景/建立共识） 描述无可辩驳的现状。让听众点头说“是”。
例：“目前我们的日活稳步增长，并且拥有业内最全的商品库...”

BUT（制造冲突/抛出痛点） 这是故事开始的地方。痛点必须具体、尖锐。
例：“但是，退货率高达30%，导致利润被物流成本吞噬...”

THEREFORE（提出方案/必然推导） 顺理成章地引出项目，它是解决冲突的唯一路径。
例：“因此，我们需要启动‘智能预检’项目...”

确立单一主角 (The Hero) 主角是用户（或客户），不是PO，也不是开发团队。描述用户在平凡世界的状态。

催化事件 (Inciting Incident) 什么打破了平衡？使用特异性 (Specificity)细节，不要用模糊的形容词。

提高赌注 (Raising the Stakes) 如果不做这个项目，至暗时刻是什么？（利用负面叙事激发紧迫感）。

解决方案 (The Solution) 你的产品功能如何作为“宝剑”，帮助主角战胜恶龙？

(AND) 我们的SaaS平台每天处理十万级订单，并且客户续费率一直是行业标杆，

(BUT) 但是，最近一个月，核心客户反馈系统在高峰期响应延迟超过5秒，这导致财务人员需要在月底加班核对数据，愤怒情绪正在蔓延，

(THEREFORE) 因此，我们需要启动“极速重构”专项。

（英雄之旅展开）：财务小王（主角）想要准时下班，但系统卡顿（催化事件）让他被迫滞留。如果不解决，我们将面临Top 5客户流失的风险（赌注）。通过引入新的缓存架构（解决方案），我们将把响应时间压回200ms，让客户重获掌控感。

当 AI 可以自动写代码、生成文档时，PO 的叙事能力是冗余还是核心？

垃圾进，垃圾出 (Garbage In, Garbage Out)：

在 AI 时代，代码生产的成本趋近于零，但“决定做什么”的成本变得极高。AI 极其擅长执行指令（写代码），但它没有意图（Intent）。

价值点：

上下文锚定： ABT 结构为 AI 提供了完美的 Context（背景）、Constraint（约束/冲突）和 Goal（目标）。如果你给 AI 一堆散乱的功能列表 (AAA)，AI 生成的也是散乱的代码堆。
对齐成本： 叙事是团队（包括 AI Copilot）对齐认知的最高效协议。清晰的叙事能让 AI 更准确地理解业务边界。

效率陷阱与过度包装：

在 AI 辅助下，生成一篇华丽的“废话文学”变得轻而易举。如果 PO 只是用 AI 生成漂亮的 ABT 故事，而没有深入的业务洞察，叙事就会变成一种欺骗手段。

风险点：

掩盖平庸： 一个好的叙事结构可能掩盖了一个平庸的产品逻辑。在 AI 时代，验证成本降低了，PO 不能只做“故事大王”，必须利用 AI 快速产出原型来验证故事的真实性（True Story）。
信息密度： AI 偏好结构化数据。如果叙事过于文学化、情感化，反而可能增加 AI 解析需求的噪点。叙事需要更逻辑化（Logic-based Narrative）。

自然语言编程 (Natural Language Programming)：

我们正在进入一个“英语（或中文）就是编程语言”的时代。PO 不再是写文档的人，而是系统的“提示词架构师” (Prompt Architect)。

终极价值：

ABT 即算法：
AND = 初始化/环境设定
BUT = 异常处理/触发条件
THEREFORE = 执行函数/输出结果
思维的编译器： 未来的编程不是写 `if/else`，而是写清楚“为什么要做”。PO 的核心竞争力变成了“定义问题的清晰度”。叙事逻辑越清晰，AI 编译出的系统就越健壮。