AI产品需求文档框架-以 Deer-Flow 为例

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AI产品需求文档框架-以 Deer-Flow 为例

用户6102

2月8日修改

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关于文档

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❗️此文档免费提供，如果你是买的，可以去投诉你那个卖家​

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基于字节跳动 Deer Flow 开源项目反推模拟

•

关于为什么这么写的一些论述，见这篇文章

•
版权归 张佳 所有，K2 驱动的 Claude Code 和 GPT-5 驱动的 Cursor 做出了核心贡献​

•
延续原项目 MIT 协议，任何形式的传播、改编、分发，必须保留此板块声明​

欢迎大家在文档讨论，留下你的洞察或实践

🔝文档目录

1.
需求背景​

传统 PRD 的基本板块。

1.1
问题描述​

用户在进行深度研究时面临以下痛点:

1.
信息碎片化严重: 需要同时查阅多个搜索引擎、网站、文档才能获得全面信息​

2.
研究效率低下: 手动收集、整理、分析信息耗时耗力，一个深度研究课题可能需要数小时甚至数天​

3.
信息质量参差: 难以快速识别和筛选高质量、可信度高的信息源​

4.
缺乏系统性: 缺少结构化的研究方法论指导，容易遗漏重要维度​

5.
多任务切换困难: 需要在搜索、阅读、代码执行、记录等多个工具间频繁切换​

1.2
目标用户​

•
研究人员: 需要快速完成文献综述、市场调研、技术分析​

•
投资分析师: 需要深度了解行业动态、技术趋势、公司情况​

•
产品经理: 需要进行竞品分析、用户研究、市场趋势分析​

•
内容创作者: 需要为文章、视频收集素材和数据支撑​

•
学生群体: 需要完成课题研究、论文撰写的资料收集​

1.3
业务目标​

核心目标: 将原本需要数小时的深度研究工作压缩到 15-30 分钟内完成，且质量不降反升。​

量化指标:

•
研究效率提升: 用户完成一次深度研究的时间从平均 4 小时缩短到 30 分钟以内​

•
信息覆盖度: 单次研究涉及的信息源数量从平均 5-8 个提升到 20+ 个​

•
用户满意度: 生成报告的有用性评分达到 4.0/5.0 以上​

•
用户留存: 7日留存率达到 40% 以上​

2.
产品定位​

传统 PRD 的基本板块。

2.1
产品定义​

DeerFlow 是一款基于大语言模型的智能深度研究助手，通过多 Agent 协作系统，自动化完成"需求理解 → 计划制定 → 信息收集 → 分析整理 → 报告生成"的完整研究流程。​

2.2
核心价值​

1.
自动化研究流程: 用户只需提出研究主题，系统自动完成全流程​

2.
多维度信息整合: 整合网络搜索、网页爬取、私域知识库、代码执行等多种信息源​

3.
专业报告输出: 生成结构化、引用规范的专业研究报告​

4.
人机协作模式: 关键节点支持人工介入审核和调整​

2.3
产品差异化​

对比维度

传统搜索引擎

AI问答助手

DeerFlow

信息深度

浅层碎片信息

单轮问答，缺乏系统性

多步骤深度挖掘

信息整合

需用户手动整理

简单汇总

结构化报告输出

研究计划

无

自动生成可调整的研究计划