产品经理工作流专题综述

AI 产品经理工作流的核心是把用户问题转成可验证的 AI 能力，而不是把聊天框塞进产品。

主题流程图

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主题边界

• 个人提效是工具使用；AI 产品是可重复、可衡量、可治理的业务能力。
• PRD 必须写清模型边界、数据权限、失败兜底、评测和成本。

知识树

• 发现：用户任务、痛点、已有流程。
• 定义：场景边界、输入输出、成功标准、非目标。
• 设计：Prompt、RAG、Agent、人工确认、交互。
• 验证：样例集、埋点、灰度、人工复核。
• 迭代：Bad case、成本、质量、用户反馈。

阅读顺序

1. 先读角色导航和 AI 基础认知，建立共同语言。
2. 再读 PRD、埋点、评测模板。
3. 最后按案例卡拆 3 个行业案例，提炼可迁移字段。

常见误区

• 需求只写“接入大模型”，没有用户任务和成功指标。
• 只测满意样例，不测边界、攻击、无资料、工具失败。
• 没定义人工确认，导致 AI 错误直接影响用户或数据。

实战任务

1. 用 PRD 模板写一个客服 AI 功能。
2. 为同一功能写 20 条评测样例和 10 个埋点。
3. 把一个失败回答转成需求修改、Prompt 修改或资料修改。

必读资料

• AI产品经理知识库
• AI产品经理知识库
• Axure原型库
• Mark的AI产品经理知识库「持续更新」
• 产品经理必备skills
• 产品经理知识库
• 产品经理需求自查表
• 产品需求文档（PRD模板）
• 埋点文档撰写
• 埋点文档模板
• 埋点设计逻辑8个要点
• 大厂 | 数据埋点方法
• 大厂数据埋点实践
• 需求分析及PRD撰写

后置阅读

• 模型训练细节可后置；先把产品闭环跑通。