首页/问答列表/问答详情

适合产品经理使用的AI工具

回答

以下是一些适合产品经理使用的 AI 工具：

用户研究、反馈分析：Kraftful（kraftful.com）
脑图：Whimsical（whimsical.com/ai-mind-maps）、Xmind（https://xmind.ai）
画原型：Uizard（uizard.io/autodesigner/）
项目管理：Taskade（taskade.com）
写邮件：Hypertype（hypertype.co）
会议信息：AskFred（fireflies.ai/apps）
团队知识库：Sense（senseapp.ai）
需求文档：WriteMyPRD（writemyprd.com）
敏捷开发助理：Standuply（standuply.com）
数据决策：Ellie AI（ellie.ai）
企业自动化：Moveworks（moveworks.com）

以下是一些产品经理使用 AI 工具的实用场景和相关工具：

辅助精读论文：https://scispace.com，能帮翻译、拆解公式，分析代码等。
写一些小脚本：写 SQL 查询、Python 脚本、正则表达式、图片批量处理等。
产品宣传文案：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。
调研问卷设计/整理：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。
竞品分析：用 BingChat 或 ChatGPT Browsering 插件，按指定框架对比各项数据，如 DAU、用户结构、市场占比等等。
解释专业名词：很多垂直领域，都有不少缩写或行业黑话，可以用 ChatGPT 解释举例、给场景说明。

另外，还有以下相关内容：

nimbus 分享了用 10 个 Prompt 提示词做产品经理 AI 助手，效果平替 PMAI。飞书原文：https://cskfogs2c7.feishu.cn/wiki/Dm2swP3sJiOkaEkevdAcevLNnLf?from=from_copylink ；微信公众号原文：https://mp.weixin.qq.com/s/XZ4XhpEKwcDRBBfINHjUYg 。
PMAI 是一款面向产品经理的生产力工具，具有一键生成 PRD、输出解决方案、生成 SQL 等实用功能。具体介绍请看工具的视频演示：8 月 29 日(1).mov ，产品体验地址：https://www.pm-ai.cn/?utm_source=qoZaR5O 。

内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别（powered by aily）

参考资料

产品经理AI工具集

📈 用户研究、反馈分析→ Kraftful kraftful.com🧠 脑图→ Whimsical whimsical.com/ai-mind-mapsXmind https://xmind.ai🎨 画原型→ Uizard[uizard.io/autodesigner/](https://uizard.io/autodesigner/)📋 项目管理→ Taskade taskade.com📧 写邮件→ Hypertype[hypertype.co](https://www.hypertype.co/)🗣️ 会议信息→ AskFred[fireflies.ai/apps](http://fireflies.ai/apps)📚 团队知识库→ Sense[senseapp.ai](https://www.senseapp.ai/)📝 需求文档→ WriteMyPRD writemyprd.com🏃‍♂️ 敏捷开发助理→ Standuply standuply.com📊 数据决策→ Ellie AI[ellie.ai](https://www.ellie.ai/)🤖 企业自动化→ Moveworks moveworks.com

产品：产品经理的流程优化

来自向阳乔木老师的调研和分享：今天晚上跟群里几个朋友聊AI对产品经理工作流程的改变。普遍觉得AI能帮助做的事情都很琐碎，有效率提升，但比较有限。几个相对实用的场景：1.辅助精读论文：能帮翻译、拆解公式，分析代码等。工具：https://scispace.com2.写一些小脚本：写SQL查询、Python脚本、正则表达式、图片批量处理等。3.产品宣传文案：根据产品宣传渠道写营销文案、营销邮件、产品上架文案等。4.调研问卷设计/整理：生成调研框架，回收非结构化问卷，按指定框架生成指定表头表格。5.竞品分析：用BingChat或ChatGPT Browsering插件，按指定框架对比各项数据。如DAU、用户结构、市场占比等等。6.解释专业名词：很多垂直领域，都有不少缩写或行业黑话，可以用ChatGPT解释举例、给场景说明。另外，@ApndaLi分享个用法很有趣，写完PRD，他会把每个功能模块让GPT试着从产品和研发两个视角写逻辑代码。这样做，既能发现自己产品逻辑表达问题，也能方便以后QA同学测试。Prompt如下：你现在是一个独立开发者，有着十年的产品经验以及python开发经验，以下是一段产品文档内的部分产品逻辑描述，我希望你能站在1.从产品经理的角度来重梳其中的逻辑，并且给出优化的建议。2.从研发的角度，按照1梳理好的逻辑写出Python代码，按照函数的逻辑来进行书写，你可以先给出你的逻辑思路优化思路，再给出代码”另外，个人觉得AI在创业团队，尤其做出海产品的PM手中价值会更大些。

nimbus：产品经理AI助手，我用这10个Prompt提示词效果平替PMAI

作者：nimbus飞书原文[我用这10个Prompt提示词做了产品经理AI助手，效果平替PMAI](https://cskfogs2c7.feishu.cn/wiki/Dm2swP3sJiOkaEkevdAcevLNnLf?from=from_copylink)微信公众号原文：https://mp.weixin.qq.com/s/XZ4XhpEKwcDRBBfINHjUYg[heading2]导读[content]最近，作为产品经理的我，开始研究如何运用AI工具，使得自己的日常工作更加高效、精准和富有创意，希望通过某些AI工具去解决那些重复、机械化的工作，并给自己争取一些深度思考（摸鱼）的时间。产品经理的日常工作内容涵盖了需求调研、产品规划、设计实施、项目协调等等多个方面，而AI工具正是助力优化工作流程、提升工作效率的关键。在一段时间的探索下，我最终找到了一个看起来还是不错的工具——PMAI。PMAI是一款面向产品经理的生产力工具，具有一键生成PRD、输出解决方案、生成SQL等实用功能。具体介绍请看这个工具的视频演示：[8月29日(1).mov](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/NWocbcuAxoK0wExRDKBczurjnie?allow_redirect=1)产品体验地址：https://www.pm-ai.cn/?utm_source=qoZaR5O

其他人在问

2024-12-21

如何将AI应用于学术研究

将 AI 应用于学术研究可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选择具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取收集资料中的关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的课题大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具撰写文献综述部分，保证内容准确完整。 6. 构建方法论：根据研究需求，采用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若课题涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具撰写课题各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：借助 AI 审阅工具检查课题的逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：使用 AI 抄袭检测工具确保课题的原创性，并做最后的格式调整。需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，使用时应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。 AI 的技术历史和发展方向以及目前最前沿的技术点：技术研究方向：数学基础：包括线性代数、概率论、优化理论等。机器学习基础：如监督学习、无监督学习、强化学习等。深度学习：涉及神经网络、卷积网络、递归网络、注意力机制等。自然语言处理：涵盖语言模型、文本分类、机器翻译等。计算机视觉：包含图像分类、目标检测、语义分割等。前沿领域：有大模型、多模态 AI、自监督学习、小样本学习等。科研实践：包括论文阅读、模型实现、实验设计等。应用方向：编程基础：如 Python、C++等。机器学习基础：像监督学习、无监督学习等。深度学习框架：例如 TensorFlow、PyTorch 等。应用领域：包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。数据处理：涉及数据采集、清洗、特征工程等。模型部署：包含模型优化、模型服务等。行业实践：有项目实战、案例分析等。无论是技术研究还是应用实践，数学和编程基础都是必不可少的。同时需要紧跟前沿技术发展动态，并结合实际问题进行实践锻炼。

2024-12-21

如果借助AI开启2周岁女儿的绘本启蒙之旅

对于借助 AI 开启 2 周岁女儿的绘本启蒙之旅，目前知识库中没有相关的直接内容。但以下是一些可能的建议：首先，可以利用 AI 生成简单、有趣、色彩鲜艳的绘本故事，内容可以是关于小动物、日常生活中的常见事物等，以吸引孩子的注意力。其次，通过语音交互的 AI 工具，为孩子朗读绘本故事，培养孩子的听力和语言感知能力。还可以借助具有互动功能的 AI 应用，让孩子在观看绘本的过程中进行一些简单的操作，增强参与感。希望这些建议能对您有所帮助。

2024-12-21

小白怎么学习AI

对于小白学习 AI，以下是一些建议： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库查看大家实践后的作品、文章分享，并进行自己实践后的分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 6. 持续学习和跟进：关注 AI 领域的新闻、博客、论坛和社交媒体，保持对最新发展的了解。考虑加入 AI 相关的社群和组织，参加研讨会、工作坊和会议，与其他 AI 爱好者和专业人士交流。此外，以下是一些关于 AI 技术原理的通俗易懂的内容： 1. 视频一主要回答了什么是 AI 大模型，原理是什么。生成式 AI 生成的内容，叫做 AIGC。相关技术名词： AI 即人工智能。机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习是利用有标签的训练数据学习输入和输出之间的映射关系，包括分类和回归。无监督学习是在学习的数据没有标签的情况下，算法自主发现规律，经典任务包括聚类。强化学习是从反馈里学习，最大化奖励或最小化损失，类似训小狗。深度学习是一种参照人脑有神经网络和神经元（因有很多层所以叫深度）的方法。神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 即大语言模型。对于生成式 AI，其中生成图像的扩散模型不是大语言模型；对于大语言模型，生成只是其中一个处理任务，比如谷歌的 BERT 模型，可用于语义理解（不擅长文本生成），如上下文理解、情感分析、文本分类。技术里程碑：2017 年 6 月，谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》，首次提出了 Transformer 模型，它完全基于自注意力机制（SelfAttention）来处理序列数据，而不需要依赖于循环神经网络（RNN）或卷积神经网络（CNN）。GPT 中 Transformer 是关键，Transformer 比 RNN 更适合处理文本的长距离依赖性。

2024-12-21

AI选股