AI PRD 生成器递给你一份漂亮文档，然后转身就走。从那一刻起它就是一张快照——每一次决策变更都让它错一点，却没有东西告诉你错在哪。Draftlize 盯的，是初稿之后那条长长的尾巴，真正的成本都在那里。
| Draftlize | 一个典型的 AI PRD 生成器 | |
|---|---|---|
| 从 prompt 出初稿 | 能——直接落成结构化卡片 | 能——落成一份大文档 |
| 你拿回来的东西 | 决策、spec、依赖，都是卡片 | 一大墙 Markdown |
| 下周一个决策变了 | 依赖自动标 stale | 从头重生成，丢光你的修改 |
| 现在哪一段错了 | 标 stale 的卡片会告诉你 | 整篇重读一遍 |
| AI 能回头读吗 | 经 MCP 原生读 + 写 | 只能读你贴进去的文本 |
| 六份 PRD 共用一个决策 | 一张卡片，六处引用 | 六份副本，各自漂走 |
周一生成的那份 PRD，是轻松的那 10%。难的那 90% 在后面几周——范围挪了、某个约束松了、某个指标改了名。生成工具从来没陪你走过那段路；它扔给你一份文档，就走了。
你改了定价决策，三条假设了旧定价的需求现在全错了。但一个 Markdown 文件根本不知道那几句话是连在一起的——于是它们继续被当真，直到评审时有人一脚踩上去。
PRD 漂得够远时，生成工具唯一的答案就是「再生成一遍」——而这会抹掉你手动做过的每一处修改、每一条批注、每一个来之不易的决策。你不是在维护一份文档，你是在重印它，然后祈祷。
Draftlize 一样用 AI 帮你起草 PRD——但它落成的是结构化卡片：每个决策、每条需求、每个待定问题都是一个可寻址的单元，理由和依赖都挂在上面。同样的初稿，换成一个能被维护、而不只是被重印的形态。
每张卡片都声明了它依赖什么。改掉定价决策，每条建立在它之上的需求自动变 stale——就像构建系统让一个改动文件的所有下游失效一样。漂移不再是悄悄发生的。
Claude Code 或 Cursor 经 MCP 读你的 PRD——读的是活的卡片，不是上周贴进去的旧文本。它也会写回来，于是下一个决策也落成一张卡片，供 PRD 的其余部分依赖。文档和 agent 从结构上就保持同步。
别的 AI PRD 工具帮你把它写出来；Draftlize 让它写出来之后不烂掉。生成初稿是轻松的部分——让产品一直对得上它，才是真正的活。
AI PRD 是用 AI 模型从一句 prompt 或几条笔记生成的产品需求文档，而不是从空白页手写。大多数 AI PRD 工具几秒就能出一份文档。难的是之后那几周：产品一往前走、某个决策一变，生成出来的文档就开始过时，而且没人告诉你是哪一部分。
取决于你第一版之后要什么。只要一次性草稿，大多数 AI 写作工具都能出。若要 PRD 在决策变化后仍然正确，你需要的是把需求存成彼此相连的单元、而不是一整块散文——Draftlize 把它落成可寻址的卡片，一个决策一变，每条依赖它的需求都会自动标成 stale。
能——给个好 prompt，ChatGPT 或 Claude 都能起一份像样的 PRD。局限不在写作，而在记忆：聊天没有持久、可寻址的状态，下一次对话并不知道上一次定了什么，而它产出的文档，从你贴进文档那一刻起就开始漂移。
生成器把成品文档丢给你就走了。Draftlize 是为第一版之后那条长尾造的：PRD 里的每个决策都成为 AI agent 经 MCP 能读也能写的卡片，一处一改，所有依赖它的就自动标成 stale，agent 读到的永远是那个还成立的版本。
从一句 prompt 起草一份 PRD，让它落成卡片，再让 agent 在产品往前走的过程里，把每个决策——以及一切依赖它的东西——一直保持最新。
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