文章探讨了AI编程工具在公司提效场景中的应用。传统产品经理流程耗时耗力，AI工具的出现改变了这一现状。通过Cursor等工具，产品经理可以快速搭建业务需求，低频需求可直接封装给业务使用，验证demo也能快速上线测试。这不仅提升了整体效率，也降低了研发资源的损耗。文章还对比了dify和coze，指出它们在内容生产、总结、知识库检索等场景下的适用性，但处理批量化和定制化需求时存在局限。Cursor则因其通用性强和产出天花板高而脱颖而出。选择哪个工具取决于具体的业务需求。

💡 传统产品经理流程效率低下，AI编程工具的出现为提效提供了新思路，使得产品经理可以快速搭建业务需求，低频需求可直接封装给业务使用，验证的demo也能快速上线测试。

🚀 AI工具如Cursor可以简化产品开发流程，将“产品汇总需求——prd——研发开发——上线测试”转变为“产品汇总需求——AI prd——AI编程——交付业务使用”，或“产品汇总需求——AI prd ——AI编程——demo验证——AIprd ——研发开发——上线测试”，从而大幅提升效率，降低研发资源损耗。

📚 Dify和Coze适用于内容生产、总结、知识库检索等通用场景，但处理批量化和定制化需求时存在局限。Dify适合单条内容产出，但批量操作效率较低。Coze可接入飞书知识库，但定制化能力较弱。

💻 Cursor功能强大，几乎可以处理各种需求，但上手成本较高。它的优点在于通用性强，产出天花板更高，用户可以根据自身业务需求进行选择，选择最适合自己的工具。

昨天在群里跟AI的朋友们唠嗑，我们会发现其实在公司里有很多提效场景，它可能并不是那么高频刚需，但做了又确实能够有很不错的提效。比如说我有一个数据我要解析分析并且做成可视化的格式，这个事情每个月只需要1-2次，用研发资源做吧也不是很合适，ROI不一定划算，业务没准哪天需求就变了。不做吧，它又确实是一个很典型的效率场景，真的是做了立马能够看到提效的；包括很多C端和B端的demo，其实现做出来一个验证再去让研发投精力研发才是最划算的。这块在AI编程工具成熟之前其实没有什么特别好的解法，但当AI工具出来之后我觉得它会逐渐成为产品经理的必须技能，通过Cursor你可以快速的把业务的需求搭建出来，低频需求直接封装好给业务用，验证的demo直接上线内部测试效果。之前的产品经理流程是这样的，产品汇总需求——prd——研发开发——上线测试，我觉得未来像我提到的简单业务提效需求有可能变成：产品汇总需求——AI prd——AI编程——交付业务使用；demo验证的则变成：产品汇总需求——AI prd ——AI编程——demo验证——AIprd ——研发开发——上线测试。这样做的好处是整个公司整体的效率都会往上跑一大截，研发资源的损耗会降低很多。那不用AI编程cursor，用dify和coze能不能达到同样的效果？如果你的业务是内容生产类型、总结类型、知识库检索相关的业务且不需要任何批量化的事情，用dify和coze是可以尝试实现的。但这个边界其实特别的窄，且一旦匹配上批量化的事情就玩不转了，用dify做一条内容产出效率还行，但同时做100条就非常麻烦了。dify和coze的优点是上手简单，同时coze还可以接入飞书知识库，但对于定制化的需求场景其实还是偏弱的，更多其实是通用的内容生产总结场景。cursor的优点是啥都能做，缺点就是上手成本比较高，但产出的天花板更高一点。大家可以根据自己的具体业务需求来选择，哪个好用用哪个~