以下是为您提供的 AI 产品经理教程:
一、AI 市场与 AI 产品经理分析
个人对 AI 产品经理做了以下划分,仅供娱乐和参考:
入门级
研究级
落地应用
总结来说,对 AI 产品经理要求懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段,产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。
二、超越贪吃蛇——技术纯小白如何用 AI 开发真正的应用
基础小任务
明确项目需求
三、2024 年历史更新(归档)
个人做了一下划分,仅供娱乐和参考。1)入门级能通过WaytoAGI等开源网站或一些课程了解AI的概念,使用AI产品并尝试动手实践应用搭建(对应的画像可能是喜欢听小宇宙APP的播客或浏览AI相关的文章哈哈);以前互联网刚兴起的时候,部分用谷歌的人会比用百度的有优越感,现在可能用AI搜索的更有优越感(当然我感觉都没啥好优越的,都是工具,关键还是看能用工具产出什么)。2)研究级我理解这里有两个路径,一个是技术研究路径,一个是商业化研究路径;对应传统互联网偏功能实现的产品经理和偏商业运营的产品经理,当然最好是同一个人,我一直的理念是产品运营不分家(产品即运营)。这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知,可以根据需求场景选择解决方案,或利用Hugging face等工具手搓出一些AI应用来验证想法;3)落地应用这一阶段我理解的画像就是有一些成功落地应用的案例,如产生商业化价值。对应传统互联网PM也有三个层级:1)负责功能模块与执行细节;2)负责整体系统与产品架构;3)熟悉行业竞争格局与商业运营策略;总结来说,对AI产品经理要求懂得技术框架,不一定要了解技术细节,而是对技术边界有认知,最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI说白了也是工具和手段,我认为产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。举一些我们之前做的落地案例(我个人也是在2017年开始关注机器学习,还报了风变的Python课程,不过当时没有深入研究)。
推荐你从一个最最基础的小任务开始让AI先帮你按照best practice写一个say hello的示例程序,并解释每个文件的作用及程序运行的逻辑。这样,你可以通过最基础的绝对不会出错的小任务,来学会必备的调试技能。“我在学习写chrome插件。请选择最适合小白上手的技术栈,按照best practice为我生成一个简单的示范项目,但要包含尽可能全面的典型文件和功能。请为我讲解每个文件的作用和程序运行的逻辑。”此处要求AI按照best practice来写非常重要:文件一开始就有良好的组织,后续功能复杂了才不会乱套。还有一个偷懒小妙招:如果你用的是o1-mini,你可以在prompt最后添加这句:“请生成create.sh脚本,运行脚本就能直接创建插件所需要的所有文件。请教我如何运行脚本。”(如果windows机器则是create.cmd)足够勤勉的的o1-mini会为你生成一段超级长的代码,并给出提示,你只需要复制粘贴并执行,一次性生成十多个目录和文件,超方便。[heading2][heading1]2明确项目需求[content]你可以通过和AI的对话,来逐步明确项目需求。(如果你是训练有素的产品经理,可以忽略这一步)“我想要开发一个XXX。你能否像一个高级别的还懂技术的产品经理指导初级产品经理那样,向我提问,帮我梳理清产品功能,尤其要注意可能会涉及到技术方案选择的关键点。请一问一答,帮我由全局到细节逐步梳理。不要一口气问我太多问题。”来来回回的对话后,你可以让AI帮助你梳理出产品需求文档。这样的文档会包含影响技术方案选择的细节,比直接给AI一段口头的需求描述要准确地多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给AI并告知你现在在做第几点功能,会非常方便。[heading2]
《[教程:12_大暑](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/PAj4wumRWi6BZ3kOP1bcXpLcnFe)》今日是二十四节气的大暑,SD的教程奉上。《[「Agent共学」之"谁是人类"「WayToAGI x阿里云」](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Gm72wS4BqixefikquThcERlgnD0)》Agent共学活动新一期“谁是人类”全新开启!本次活动获得了阿里云☁️百炼和通义千问大模型的大力支持,为大家准备了丰厚的比赛奖品,不过切记:“奖品不是目的,目的是共同学习,享受学习过程带来的成长。”本次活动是一个基于通义千问模型的Bot拟人化竞赛,通过多轮问答和投票,旨在识别最模仿人类交流最像人类的Bot。《[AI Agent产品经理血泪史:一年来我摸过的那些石头【Tools篇】](https://mp.weixin.qq.com/s/0EhccjaO-8Oero9cPzI-rw)》,作者ElliotBai,本文探讨了AI Agent产品经理在工具(Tools)方面的经验。尽管大模型不断进化,接口依然是基础。通过AI模型,可以将非结构化数据转化为结构化信息,实现自动化。引入Function Calling和Tools后,开发流程变得更高效、维护成本降低。推荐放弃不稳定的JSON模式,减少系统提示依赖,增强API响应提示,以及提供选项而非填空,以提升Agent的可控性和准确性。