📋 AI PM Playbook — 总索引
所有文档一目了然。按模块、按主题、按场景快速定位。
🧭 按模块索引
📡 研究方向
| 文件 | 核心内容 | 适用场景 |
|---|---|---|
| AI产品经理研究与分析 | 10 个研究方向地图、3 个 P0 项目计划、工具链与合规清单 | 确定研究优先级、启动研究项目 |
| 大模型与 Harness 的未来轨迹 | 三层 harness 分类、BigModel vs BigHarness 争论裁决、混合架构方案与行动建议 | 理解 agent 运行时趋势、制定技术战略 |
| Harness Engineering 入门 | Harness 六大核心组件、OpenAI Codex 案例、LangChain 数据验证、最小可行落地三步法 | 全面理解 Harness Engineering 范式、评估 Agent 产品成熟度 |
01 — AI 产品框架
| 文件 | 核心内容 | 适用场景 |
|---|---|---|
| AI 产品画布 | 9 大模块产品画布 | 立项前的框架梳理 |
| Agent 产品画布 | Agent 能力边界、工具定义、记忆设计 | Agent 产品规划 |
| RAG 产品画布 | 检索策略、分块、上下文窗口 | RAG 系统设计 |
| HITL 产品画布 | 决策点、置信度阈值、审核流程 | 人机协作产品 |
02 — PRD 模板
| 文件 | 适用产品类型 |
|---|---|
| AI SaaS PRD | AI SaaS 产品 |
| Agent PRD | AI Agent 产品 |
| Coding Agent PRD | 代码生成 Agent |
| RAG PRD | RAG 知识库产品 |
| 数据平台 PRD | AI 数据平台 |
03 — 案例研究
| 文件 | 产品类型 | 核心专题 |
|---|---|---|
| AppSignal：隐私政策解读 | AI 内容平台 | AI 分析 + 人工审核、风险评分 |
| OpenFoodData：营养数据平台 | 数据平台 | 多源数据聚合、评分方法论、搜索范式 |
| Aurora：Agent 操作系统 | Agent 操作系统 | Agent 编排、记忆架构、可观测性 |
| Falcon：推理优化 | AI 基础设施 | 量化策略、部署方案、成本优化 |
| 自动驾驶数据平台 | 数据平台 | 数据采集、AI 标注、仿真、版本管理 |
04 — AI 评估体系
| 文件 | 核心指标 |
|---|---|
| Agent 评估指标 | 任务完成率、回退率、用户干预率 |
| LLM 输出质量 | 准确率、幻觉率、格式合规 |
| 工具调用成功率 | 工具选择准确率、执行成功率 |
| 产品成功指标 | 留存、DAU/MAU、NPS、ROI |
05 — Agent 产品设计
| 文件 | 核心概念 |
|---|---|
| Agent 循环 | 感知-推理-行动循环 |
| AI 工具分类与 Agent Loop | 三层结构、9 类工具、价值判断、Agent Loop 升级路径 |
| 记忆设计 | 短期/中期/长期记忆 |
| 权限与审批 | RBAC/ABAC/ReBAC |
| 多 Agent 工作流 | 层级式/管道式/市场式 |
| 可观测性 | Logging/Metrics/Tracing |
06 — AI PM 职业发展
| 文件 | 核心内容 |
|---|---|
| 成长路线图 | L1-L4 四阶段成长路线图 |
| 技能图谱 | 硬技能/软技能/工具技能图谱 |
| 作品集指南 | 作品集模板、STAR 升级版 |
| PM 实操工具包 | 立项 Checklist、CEO 沟通框架、Demo 技巧 |
07 — 提示词工程
| 文件 | 核心内容 | 适用场景 |
|---|---|---|
| ChatGPT Web 产品落地手册 | 用 ChatGPT Web 从机会发现、用户研究、MVP、PRD、原型、研发拆解到上线复盘 | 把 ChatGPT 当作产品经理工作台 |
| PRD Prompts | 8 个 PRD 写作 Prompt | 写各类 AI 产品的 PRD |
| 用户研究 Prompts | 8 个用户研究 Prompt | 用户访谈、问卷、竞品分析 |
| 路线图 Prompts | 8 个路线图 Prompt | 路线图规划、OKR 拆解 |
| 评估 Prompts | 10 个评估 Prompt | LLM 评估、Agent 评估、A/B 测试 |
08 — 用户研究
| 文件 | 核心内容 | 解决什么问题 |
|---|---|---|
| 用户研究方法论 | AI 产品用户研究方法论、可用性测试、Beta 设计 | 传统方法在 AI 产品中怎么改 |
| AI 需求验证 | Fake Door Test、Concierge MVP、需求评估矩阵 | 用户到底需不需要这个 AI 功能 |
| 用户期望管理 | 能力边界披露、置信度视觉化、失败兜底设计 | 怎么不让用户对 AI 期望过高 |
09 — 商业化
| 文件 | 核心内容 | 解决什么问题 |
|---|---|---|
| AI 产品定价策略 | 4 种定价模式、免费层设计、企业定价 | AI 产品该怎么收费 |
| Token 经济学 | 成本拆解、模型分级、缓存策略、限速设计 | 推理成本怎么控制不烧钱 |
| B端 vs C端设计 | B端 vs C端差异、私有部署、SLA 设计 | 怎么同时服务企业和个人用户 |
10 — 安全合规
| 文件 | 核心内容 | 解决什么问题 |
|---|---|---|
| 内容安全与幻觉管控 | 三层安全架构、分级策略、幻觉管控 | 怎么保证 AI 内容安全 |
| 数据隐私与合规 | 个保法/GDPR 解读、数据脱敏、用户控制 | 数据隐私合规怎么做 |
| 审计追踪与透明度 | 审计日志、可解释性、企业合规报告 | 用户问'为什么给这个回答'怎么办 |
| AI 治理检查清单 | 68 项上线检查清单、P0/P1/P2 分级 | AI 产品上线前必查 |
11 — 开发流程
| 文件 | 核心内容 | 解决什么问题 |
|---|---|---|
| 从 0 到 1 全流程 | 12 周全流程、Go/No-Go 决策、时间线陷阱 | AI 产品怎么从 0 做到 1 |
| Prompt 工程管理 | Prompt 版本控制、测试流程、发布策略 | Prompt 怎么像代码一样管理 |
| PM 与工程师协作 | 角色职责矩阵、决策权归属、冲突处理 | PM 和工程师怎么分工 |
| 模型升级与灰度策略 | 灰度策略、影响评估、回滚机制、A/B 测试 | 模型升级怎么不翻车 |
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| 你在做什么 | 推荐阅读 |
|---|---|
| 想用 ChatGPT 从 0 做产品 | ChatGPT Web 产品落地手册 → 从 0 到 1 全流程 → PRD Prompts |
| 接到一个新 AI 产品需求 | 需求验证 → 产品画布 → PRD 模板 → 评估指标 |
| 要设计一个 Agent | Agent 画布 → Agent 循环 → 记忆设计 → 权限审批 |
| 要给模型做评测 | LLM 输出质量 → 工具调用评估 → 评估 Prompts |
| 要转型做 AI PM | 成长路线图 → 技能图谱 → 作品集指南 → PM 工具包 |
| 要写一份 PRD | 选对应 PRD 模板 → 看案例 → 用 Prompts |
| 要定价和算成本 | 定价策略 → Token 经济学 → B端 vs C端设计 |
| 要上线 AI 产品 | 安全合规清单 → 从 0 到 1 全流程 → 模型升级灰度 |
| 要管理用户期望 | 用户期望管理 → Demo 技巧 → 内容安全框架 |
| 要设计多 Agent 系统 | 多 Agent 工作流 → 可观测性 → 案例研究 |