ai产品经理

以下是关于生成稳定的 AI 视频的相关信息： 工具推荐： Runway： 网址：https://app.runwayml.com/videotools/ 官方使用教程：https://academy.runwayml.com/ 知识库详细教程： 特点：支持文生视频、图生视频、视频生视频；文生视频支持正向提示词、风格选择、运镜控制、运动强度控制、运动笔刷，支持多种尺寸，可设置种子值；生成好的视频可以延长时间，默认生成 4s 的视频；使用英文提示词。 Stable video： 网址：https://www.stablevideo.com/generate 知识库详细教程： 特点：支持文生视频、图生视频，仅英文；图生视频不可写 prompt，提供多种镜头控制；文生视频先生成 4 张图片，选择其中一张图片以后再继续生成视频。 技术差异： 代表产品如 Runway，在端到端视频生成中，涉及的技术包括 GAN 生成对抗网络、VAE 变分自编码器和 Transformer 自注意力机制。 GAN 生成对抗网络：是一种无监督的生成模型框架，能生成视觉逼真度高的视频，但控制难度大、时序建模较弱。 VAE 变分自编码器：可以学习数据分布，像压缩和解压文件一样重建视频数据，能根据条件输入控制生成过程，但质量较 GAN 略低。 GAN、VAE 生成视频速度快，但存在生成质量和分辨率较低、长度短、控制能力弱的缺点。 Transformer 自注意力机制：通过学习视频帧之间的关系，理解视频的长期时间变化和动作过程，对长视频建模更好，时序建模能力强，可实现细粒度语义控制，但计算量大。 当前面临的问题及解决方案： 当前仍面临生成时间长、视频质量不稳定、生成的视频语义不连贯、帧间存在闪烁、分辨率较低等问题。解决方案包括使用渐进生成、增强时序一致性的模型等方法，上述的补帧算法、视频完善策略也可在一定程度上缓解问题。 制作技巧： 在镜头衔接上要写运镜提示词，描述多种运镜方式，否则画面会乱变。在做视频时要不断尝试参数。

以下是一些 AI 陪伴的好产品： 1. Character.ai：这是一个 AI 虚拟陪伴平台，用户能与数百个 AI 驱动的角色交流，还可创建自己的角色并赋予其各种特性。 2. Replika：一款 AI 虚拟陪伴应用，用户可设计理想伴侣，其会存储记忆并在未来对话中参考，甚至能发送照片。 3. Talkie：主打情感路线的 AI 虚拟陪伴应用，设计有大量 npc，游戏和休闲娱乐体验感强，每个 npc 都有自己的剧情体系，交流中会触发抽取卡牌机会。 AI 陪伴已进入成长爆发期，可能看起来是小众市场，但实际上已成为生成式 AI 主流应用场景之一。网页端和移动端数据表明其正变得越来越普及。例如，在网页端榜单上，Character.ai 领跑 AI 陪伴榜单。 陪伴应用的范畴也在迅速扩大，不仅限于“男友”“女友”概念，还涵盖友谊、指导、娱乐、医疗保健等方面。一些早期研究显示，AI 在诊断准确性和患者沟通技巧上能超越真人医生，如 Replika 聊天机器人帮助部分用户减轻了自杀念头。 移动端和网页端应用在 AI 使用类型上有明显不同。网页端产品更倾向支持内容创作和编辑的复杂工作流程，如 ElevenLabs、Leonardo、Gamma 等。移动端应用更倾向通用型助手，不少模仿了 ChatGPT。

以下是关于 AI 基础的全面介绍： 一、AI 背景知识 1. 基础理论：人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 2. 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：简介强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习资源和方法 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。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，找到一系列为初学者设计的课程。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。特别推荐李宏毅老师的课程。 3. 选择感兴趣的模块深入学习：AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 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，了解它们的工作原理和交互方式。 七、书籍推荐 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，认知神经科学之父经典力作，系统了解认知神经科学的发展历史、细胞机制与认知、神经解剖与发展、研究方法、感觉知觉、物体识别、运动控制、学习与记忆、情绪、语言、大脑半球特异化、注意与意识、认知控制、社会认知和进化的观点等。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让你系统神经元的细胞和分子生物学、突触传递、认知的神经基础、感觉、运动、神经信息的加工、发育及行为的出现、语言、思想、感动与学习。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域内的一本世界级名著，涵盖了神经科学的方方面面，系统介绍了神经生物徐的基本概念、神经系统的功能及细胞和分子机制。

普通人学习 AI 可以参考以下步骤： 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，可根据自身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，通过实践巩固知识，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库分享实践后的作品和文章。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人，了解其工作原理和交互方式。 此外，还可以参考以下方法： 1. 万能公式法：问 AI【一个（xxx 职业）需要具备哪些知识？】，AI 就可给出知识框架，然后根据知识框架每一个小点去问，就能让 AI 工具帮你指数级深度思考。 2. 寻找优质信息源：像没有技术背景的普通人，学习或了解 AI 最好的信息源在「即刻」App 的“”等免费圈子里。 3. 信息爆炸之做减法的小 tips： 只掌握最好的产品，少关注新产品测评（除非远超 ChatGPT）。 只解决具体问题，不做泛泛了解。从问题中来，到问题中去。 只关注核心能力，不关注花式玩法，用 AI 扬其长避其短。 只关注理清需求和逻辑，不死记硬背提示词。 先关注提升认知/洞察，然后再谈技巧。 对于纯 AI 小白，如果还在观望 AI 不知从何入手，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。其学习模式是输入→模仿→自发创造。学习资源免费开源，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。

以下是关于 AI 基础的知识： 一、背景知识 了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系，简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 二、数学基础 1. 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 2. 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 3. 概率论：掌握基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 三、算法和模型 1. 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 2. 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 3. 强化学习：了解强化学习的基本概念。 四、评估和调优 1. 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 2. 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 五、神经网络基础 1. 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 2. 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 六、学习建议 1. 了解 AI 基本概念：阅读相关部分，熟悉术语和基础概念，了解主要分支及联系，浏览入门文章。 2. 开始学习之旅：在入门课程中学习生成式 AI 等基础知识，推荐李宏毅老师的课程，通过在线教育平台按自己节奏学习。 3. 选择感兴趣模块深入：AI 领域广泛，可根据兴趣选择特定模块，如掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：理论学习后进行实践，巩固知识，使用各种产品创作作品，并分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等互动，了解工作原理和交互方式。 此外，为您推荐三本神经科学相关的基础学科书籍： 1. 《认知神经学科：关于心智的生物学》（作者:Michael S.Gazzaniga;Richard B.Lvry;George R.Mangun）：世界权威的认知神经科学教材，系统了解认知神经科学的多方面内容。 2. 《神经科学原理》（作者：Eric R.Kandel;James H.Schwartz）：让您系统了解神经元的相关知识。 3. 《神经生物学:从神经元到脑》（作者：John G.Nicholls 等著）：神经生物学领域的名著，涵盖神经科学的方方面面。

以下是大淘宝设计部 2023 年度 AI 设计实践的相关案例： 1. 在工作流方面： 主要工具为 Midjourney 和 Stabel Diffusion，辅助工具有 RUNWAY 和 PS beta 等。 在营销设计中，AI 设计使整体项目设计时间大约减少 18%左右，其中在创意阶段丰富性提升 150%左右、时间节省 60%左右。 创意多样，项目中不同创意概念的提出数量增加了 150%。 执行加速，设计师在创意生成阶段的时间缩短了平均 60%。 整体提效，从创意发散到落地执行品效都有显著提升。 2. 具体应用场景案例： 大促营销：通过 AI 生成图像或素材，再结合平面合成及修正，确保符合品牌形象，更精准表达营销活动主题，如淘宝天猫大促视觉、双 11 大促横向会场版头模板化应用、天猫小黑盒新品联名等。 AI 布景：对于定制化真人模特实景素材的主题活动，通过 AI 完成页面所有素材的生产和输出，如七夕主题活动页面、超级品类日传播拍摄创意等。 产品营销视觉：在 UI 设计场景中，采用 AI 能力快速定制多种用户需要的视觉效果，如 88VIPAI 定制皮肤。 品牌超级符号映射：根据品牌符号的模型训练和结构控制，用户输入丰富关键词即可快速完成准确的超级符号主视觉，如双 11AI 创作赢红包、双 11 联合传播猫头海报&花车大巡游、超级品类日品牌符号系列海报等。 品牌 IP 形象 AI 生成：训练特定的天猫/淘宝/营销 IP 公仔模型，稳定输出定制化 IP 形象，如天猫 AI 玩行动品牌联合海报、天猫双 11出游主题喵卡、淘宝天猫一起冲亚、天猫 U 先公仔三视图生成及应用等。 传播&投放：如双 11 超级发布品牌联合海报、媒介投放开屏海报。

以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理，岗位要求：负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。该公司专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等。有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与清慎联系。

要成为 AI 产品经理，可以从以下几个方面努力： 1. 入门级： 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。 2. 研究级： 技术研究路径：深入研究某一技术领域。 商业化研究路径：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： 拥有成功落地应用的案例，产生商业化价值。 同时，AI 产品经理需要具备的能力和素质包括： 懂得技术框架，不一定要了解技术细节，但要对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。 关注场景、痛点、价值。 从招聘信息来看，AI 产品经理的职责描述通常包括： 负责基于通用人工智能技术（AGI）的智慧医疗诊断产品的规划、研发、发布上市的全过程管理。 通过市场调研和分析，开发满足客户需求的产品或服务，为公司制定产品战略。 制定并执行产品开发计划和目标，协调项目相关人员，推动产品开发工作的顺利进行。 提出产品优化建议，推动产品快速迭代，并协调增长部门实现产品的持续增长。 任职要求一般有： 本科及以上学历，计算机、信息技术、工程、检验、生物科学、细胞生物学等相关专业优先考虑。 具备 3 年以上产品管理经验，有医疗领域产品管理经验者、有极致产品案例者优先。 在产品创新、研发、迭代改进及商业化方面有丰富的项目管理经验。 对客户需求具有高度敏感度，熟悉竞品分析、定价策略。 此外，具备以下条件也有助于成为 AI 产品经理： 技术背景丰富，包括编程、算法工程、AI 应用开发、后端开发等。 有产品开发与管理经验，尤其是在互联网和 AI 产品开发方面，具备项目管理与执行能力。 熟悉多元化的应用场景，如 AIGC 内容创作、自动驾驶、金融数据分析、教育、医疗健康、影视创作、营销等。 作为 AI 爱好者与学习者，处于 AI 技术的初学阶段，渴望通过学习提升技能，并将 AI 技术应用到实际工作和生活中，广泛使用生成式 AI 工具。 具备内容创作经验，如自媒体运营、视频博主、内容创作者所具有的文案策划、视频剪辑、图文制作等创意能力。 拥有营销策划与品牌运营能力，能够将 AI 技术与商业化需求结合，提供完整的解决方案，以及丰富的活动策划和运营经验。

如果产品经理想进入 AI 行业成为 AI 产品经理并快速应付面试拿到 offer，可以从以下几个方面准备： 1. 了解 AI 市场： 鱼龙混杂，求职者要做好信息甄别。即使面试通过拿到 offer，除了看 boss 直聘的招聘评价，一定要提前收集其他信息，如在脉脉上搜一下这家公司靠不靠谱。 一些公司实际上没搞懂用 AI 能为自己企业带来什么价值，只是处于焦虑或跟风心态要做 AI，这部分企业可以聊，但要求求职者要有咨询和商业化的思维，能帮公司厘清业务增长机会。 不同公司对 AI 产品经理的定位不同，所以招聘市场上对 AI 产品经理的岗位职责和任职要求也不同，慢慢会统一标准，这也是产品经理转型的机会。 有行业沉淀和认知的产品经理转型会更有机会，类似之前的“互联网+”，目前应用层的机会在“AI+行业”，只懂 AI 或只懂行业是不够的。还有就是业务创新，找到细分的场景痛点并完成 PMF 验证，海外有很多优秀案例。 2. 掌握岗位技能： 本科及以上学历，计算机科学、人工智能、机器学习相关专业背景。 熟悉 ChatGPT、Llama、Claude 等 AI 工具的使用及原理，并具有实际应用经验。 熟练掌握 ChatGPT、Midjourney 等 AI 工具的使用及原理。 负责制定和执行 AI 项目，如 Prompt 设计平台化方法和模板化方法。 了解并熟悉 Prompt Engineering，包括常见的 Prompt 优化策略（例如 CoT、Fewshot 等）。 对数据驱动的决策有深入的理解，能够基于数据分析做出决策。 具有创新思维，能够基于业务需求提出并实践 AI first 的解决方案。 对 AI 技术与算法领域抱有强烈的好奇心，并能付诸实践。 对 AIGC 领域有深入的理解与实际工作经验，保持对 AI 技术前沿的关注。 具备一定的编程和算法研究能力，能应用新的 AI 技术和算法于对话模型生成。 具有一定的编程基础，熟练使用 Python、Git 等工具。 需要注意的是，观察上面的岗位需求，其实公司并不是需要一个 prompt 工程师，而是一个 AI 互联网产品经理。

以下是为您提供的关于 AI 产品经理实战学习的相关内容： 北京分队中从事相关工作或有相关经验的人员包括： 枫 share：产品经理，熟悉 ChatGPT，写过 prompt，使用过 SD、MJ 但有待深入学习，用 PR、剪映剪辑过多个视频和播客音频，正在找 AI 方向的产品岗位，坐标海淀（北五环）。 行远：产品经理，熟悉 prompt，部署过大模型、绘图项目，使用 Midjourney、sd、pika、suno 等 AI 创作工具，期待学习和实战案例应用，坐标朝阳。 管子：数据科学家，熟悉 prompt 创作，midjourney,runway,正在学习 stable diffusion，期待学习、打磨作品，坐标朝阳（望京和国贸）。 猫先生：算法技术出身，2022 年开始持续关注并学习 AIGC 方向，部署过大模型、绘图、视频生成等项目，熟悉 pika、runway、svd、sd、gpt4、comfyui 等工具，坐标海淀。 Andy：技术出身，刚开始学习 AIGC，部署过大模型、SD 等，写过代码调用 API，熟悉使用 ChatGPT、Kimi、coze 等，关注 AI 在教育领域的应用，坐标通州。 AI 产品经理的个人划分（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。 2. 研究级：有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。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：有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对 AI 产品经理的要求：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 产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。 此外，阿里云 AI 实训营携手 WaytoAGI 讲师走进 GDC 全球开发者先锋大会，活动包括： 学练议程：2 月 21 日 09:30 12:30 通义灵码 0 基础应用开发，人人都是软件创作者；2 月 21 日 13:30 16:30 为你的 AI 应用装上眼睛；2 月 22 日 08:30 12:00 人工智能平台 PAI：DeepSeek 部署和应用实战。 分享嘉宾：张梦飞（词元映射 CEO，WaytoAGI Agent 核心创作者）、银海（AI 产品经理，WaytoAGI 社区共建者）、瑞雪（通义实验室科学家）、许键（AI 产品经理，WaytoAGI Agent 版主）。 实训福利：打卡有礼（现场分享打卡，领 AI 实训营定制周边）、学练有礼（现场提交作业，领阿里云精美好礼）。 活动地点：上海徐汇西岸艺术中心 B 馆（BW01）。感兴趣的学员可扫码参会。

以下是为您整合的关于 AI 产品经理的相关信息： 北京分队中有一位叫 Kelton 的成员，是一位 AI 产品经理，深耕 NLP 方向 2 年，作为 Owner 从 0 1 打造过两款 AIGC 产品，也完成过 LLM 评测体系的从零搭建。技术出身，还曾在云计算、元宇宙领域工作过 2 年，坐标在海淀（北四环）。 银海是一位 AI 产品经理，也是通往 AGI 之路社区共建者，5 + 大模型厂商资深讲师，全网粉丝量 3W + ，在 AI Agent、多模态大模型、企业级 AI 应用等多领域具备丰富实战经验。 特看科技正在招聘 AI 产品经理，岗位要求包括负责 AI 视频工具方向产品工作，对生成式 AI 产品有一定研究，熟悉 Transformer 和 Diffusion 模型的优先；英文好，有海外产品经验优先，有内容工具或 SaaS 产品经验优先；2 年以上产品岗位经验，职级根据经验能力制定，对标阿里 P6 P8 区间。特看科技专注于 AI 视频和直播应用，在国内和海外市场服务众多头部品牌。公司能提供确定性的商业化应用场景、初创公司充沛的早期期权池、强大的工程师团队等，有电子商务、企业服务、人工智能、海外产品等行业经验为加分项。欢迎推荐或自荐简历至 qingshen@tabcut.com，或飞书与清慎联系。

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： 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。 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。 2. 研究级 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，产品运营不分家。 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： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 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 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 1. 基础小任务 推荐从一个最最基础的小任务开始，让 AI 先帮您按照 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，您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。 您可以这样要求 AI：“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：如果您用的是 o1mini，您可以在 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 o1mini 会为您生成一段超级长的代码，并给出提示，您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。 2. 明确项目需求 您可以通过和 AI 的对话，来逐步明确项目需求。（如果您是训练有素的产品经理，可以忽略这一步） 您可以这样要求 AI：“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，您可以让 AI 帮助您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得多。在后续开发的时候每次新起一个聊天就把文档发给 AI 并告知您现在在做第几点功能，会非常方便。 三、2024 年历史更新（归档） 1. 2024 年 7 月 22 日 《》今日是二十四节气的大暑，SD 的教程奉上。 《》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。 《》，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。

以下是关于数据分析领域的 AI 产品的相关信息： ChatGPT 在数据分析中的应用： 个性化分析示例：包括单维度数据、多维度数据（折线图、柱状图）等。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可通过输入提示告诉它用哪个字段作为维度，或描述其他数据信息使分析更准确。 总结和展望：ChatGPT 在数据分析领域有广泛应用前景，能提高效率、降低技能门槛、支持决策。但案例分析结果可能简单，实际业务中需处理大量数据，要指定允许查询或解析的字段，对结果数据进行校验，还可定制分析模板增加多样性。需结合实际需求和场景审慎评估其适用性。随着技术进步，将为数据分析带来更多创新和突破。 Rockset： 公司名片：成立于 2016 年，由前 Facebook 工程师创立，专注于提供实时搜索和分析数据库服务，能将数据转化为“可操作智能”。 产品特点：实时分析，支持快速数据查询和分析，提供低延迟的数据处理能力；无服务器架构，简化运维，降低企业 IT 成本；自动索引，支持对半结构化数据的高效查询。 使用场景：适用于金融、科技和互联网等需要实时数据分析的企业，帮助企业做出快速业务决策，优化运营效率。 技术优势：实时分析和多维索引，擅长处理和分析大规模半结构化数据，能自动构建多维索引；向量搜索，增强快速访问和分析大量信息的能力；低延迟操作，提供低延迟的搜索、过滤、聚合和连接操作。 融资与收购：刚被 OpenAI 收购。 AIPM 技能树： 随着 AI 技术发展和应用场景拓展，市场对能将 AI 技术转化为实际产品和服务的人才需求增加，AI PM 作为更专业化角色逐渐形成。 AI 产品涉及复杂算法和大数据处理，同时要考虑用户体验和商业模式，要求 PM 具备跨学科知识背景，能在技术和业务间有效沟通和决策。 掌握算法知识的必要性：理解产品核心技术，与技术团队有效沟通，评估技术可行性，把握产品发展方向，提升产品竞争力，提升数据分析能力。

以下是为您提供的关于 AI 应用产品创业思路的相关内容： 从过去的经验来看，2014 年是移动互联网的红利时代，当时有很多创业者和投资人在深圳的咖啡馆交流项目。有人参与移动互联网创业，做了一款帮人养成好习惯的 APP，积累了百万用户并拿到投资，但因商业化思考较浅等原因项目折戟。 对于现在的 AI 应用创业，有观点认为这一波 AI 更利好大厂，因为创业公司缺乏数据和场景。但也有观点指出，任何技术进步，现有的大公司虽会获利，但创业公司能创造新的价值和场景。以移动互联网为例，最大的四个应用如移动端的 IM 工具、打车、外卖、短视频，除微信外都来自创业公司，且新的技术优势应是解决新问题，而非做更好的上一代产品。此外，AI 时代有利于创业者的一个好处是，利用大模型的能力，创业公司人员更精简，很多 AI 应用创业者仅几人就能完成产品开发上线测试。而且从应用层面看，2B 的应用公司在中国可能会迎来跨越式发展的机会。 如果您没有 IT 基础但有商业和项目概念，建议您： 1. 深入研究目标市场和用户需求，找准新的问题和价值点。 2. 关注创新的应用场景，避免与大厂在已有产品上竞争。 3. 充分利用大模型的能力，优化团队结构，提高效率。 4. 考虑与有 IT 技术能力的团队或个人合作。