今年的618电商大促，不仅是优惠力度的竞赛，更是直播电商创新玩法的较量。本文深入分析了直播电商的影响力，特别是李佳琦等头部主播如何通过创新和优化服务体验，持续吸引消费者，展现了直播电商在现代营销中的重要地位和价值。

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　　前几天，我用 ChatGPT 的 GPT-4o 开发了一个 H5小游戏「龙舟接粽子大赛」。

　　从技术实现上，这个游戏只是一个静态页面，对程序员来说，非常容易实现，但是，对不会写代码的产品经理而言，还是很有难度的。

　　说实话，作为产品经理，我不懂编程，一个人+ AI，1 天内上线小游戏，还是挺有成就感的。

　　在 AI 时代，产品经理有创意、有想法，完全可以用 AI 快速开发产品 Demo，进行市场验证。

　　内容有点多，相信你看完，可以更好理解做一个产品的全过程，以及每个环节如何使用 AI 辅助工作。（文末附AI工具清单）

　　做一个产品，除了想法，还要明确需求细节、功能与流程、逻辑规则、界面UI等等，开发完了，还要通过测试，才能发布上线。

　　因此，我把这个游戏当做小型产品来做，包括：需求、设计、开发、测试和发布，这 5 个环节。

　　这个过程，AI 扮演了产品的程序员、设计师，还有产品经理导师，我们一起协作完成任务。

　　你看，开发一个看似简单的小游戏，也是在做一个完整的产品，也能积累实践经验。

　　刚开始，我还不确定要做什么游戏，只有个模糊的想法，更别说需求。于是，我先跟 GPT 聊，它给出了两个不错的方案，还直接生成代码。

　　不得不感叹 GPT 代码能力真强大，完全可以用 GPT 来开发 H5小游戏。

　　在验证了技术可行性后，要明确需求，我更希望做跟赛龙舟有关的游戏，问 GPT ，赛龙舟的游戏能直接用html来生成吗？（为了让它更好地帮活，还得多夸夸它）

　　新版本出来，试玩了一会，效果还不错，不过，障碍物太多，难度太大，用户可能玩不下去。

　　经过多轮讨论和试玩后，需求基本明确，让 GPT 根据我们的对话总结游戏规则和逻辑，我再检查补充。

　　上下滚动查看更多考虑到要在端午节发布，时间比较紧，按照MVP（最小可行化产品）的思路，暂时不搞复杂功能和数据统计，只实现核心功能。至此，这个游戏的功能需求基本明确，后面就相对简单了。

　　在需求环节，尤其在「需求不明确」，或者「不知选哪个方案好」的情况下，AI 的作用巨大，它能帮我们理清思路、明确需求，还能分析方案的利弊，帮我们把方案实现出来，让我们pg电子平台体验和对比。

　　这个环节，产品经理通常要拿产品原型，跟设计师沟通，设计师理解需求后，设计UI。

　　由于界面简单，需要的 UI 也少，我直接用 GPT 的 DALL.E 来设计（浮标在网上找的）。

　　还是先让 GPT 给建议，它的回答很美好，生成的图片却有点尴尬，不太符合我的预期，只能调整提示词，最后选了个人比较满意方案。

　　有了素材，再用 AI 抠图工具「魔力笔刷」抠图，去掉背景，用 PS 合成图片。看看这最终效果如何？

　　照例先让 GPT 给建议，然后，用最近很火的 Suno AI 生成背景音乐，在网上下载常见的吃金币和游戏结束音效。

　　看到这，你也许会发现，开发变简单、高效了。因为整个沟通过程，GPT 一直在输出代码，可以立即验证。真是比敏捷开发，还敏捷。为了让它先跟我讨论需求，还得专门告诉它，不用输出代码，等要输出代码再告诉它。

　　当然，AI 写代码，也有会 bug，这也是整个开发过程中，我最花时间的环节——测试。

　　测试是比较费时间的，产品经理要模拟用户实际的使用场景，不断地用产品，看看有没有 bug。

　　本来游戏运行好好的，我让它调整龙舟和粽子图片尺寸的计算方式，新版本运行时没显示粽子。

　　我反馈给 GPT ，它自己就加了调试信息，告诉我在浏览器控制台看日志，并把日志反馈给它。

　　我调试后，直接发截图给它，它找到一个问题，又开始一顿疯狂输出代码。可惜，还是没解决。

　　我考虑到时间较紧，果断让它换一种方式计算图片尺寸，这个 bug 就没了。

　　所以，遇到问题，有时得从其他角度想办法，也许换一种方式，原来的问题就不存在了。

　　实际工作中，通常由开发同事部署发布产品。我没研究过部署，只能请教 GPT，它推荐了 Github。

　　我先把代码上传到 Github，生成页面链接，确实免费又方便。可是，国内访问 Github 的速度实在太慢，而且不稳定。

　　第一，这个项目不是要做一个很多人用的酷炫游戏，而是验证一个人不懂编程在 AI 的协助下独立开发一个产品的可能性。

　　从产品角度，这个游戏有很多地方可以完善。比如，加入微信好友排行榜、加数据埋点完善统计等等。

　　第二，GPT 真是一个非常强大、耐心的好搭档，能配合我的想法，提出建议和优化方向，还能随时快速生成代码，帮我验证想法。

　　比如，测试中发现 bug，AI 没有任何情绪，一次又一次，根据我的调试反馈去排查问题，修改代码。

　　比如，在需求环节，跟 GPT 讨论需求，就像我们跟业务方沟通需求、跟程序员探讨技术可行性，锻炼了我们思考、沟通表达需求的能力。

　　又比如，在开发环节，跟 GPT 反馈问题和调试效果，就像跟开发沟通遇到的问题，锻炼了我们沟通协作、处理问题的能力。