产品心得 · 从实践中总结成长
（0 经验补白：作为产品小白，我发现 AI 工具能帮我快速弥补经验空缺，但判断力必须自己修炼。以下是我在学习和实践中总结的产品常见误区，以及我如何用 AI 辅助自己避开这些坑。）
过去我对产品的认知一直是一种具体的事物，如今经过诸多面试方 Discover 把AI产品想得太简单，我有很多知识框架，包括产品经理的工作流，但是实际我并不能在短时间内解决问题。我试着去学习很多课甚至说各式各样的学习，每次面试被问到理论性的东西似乎懂得不少，但给出实际的问题能解决得却不多，这让我深刻意识到了，产品经理不是你学了多少框架，而是你真实的把这些知识体系拿去落在某一具体的小产品上，从判断到落地这才是真正的产品经理。在结合诸多问题以及真实去落地了一些东西后放才发现。我认为为了去尽可能规避以前错误我做出了如下总结。这也是我看了一些推文做出的认同总结，也是我在产品过程里遇到的错误。
1. 让用户决定产品应该是什么样的
在日常运营中，你会遇到许多用户，他们与你一样对产品充满热情。在讨论中，他们可能试图指示或建议构建产品的方法。这些建议总是带有偏见，站在各自的角度陈述问题，偏主观且通常没有数据支持。作为产品负责人，你需要和不同的用户进行沟通，并针对用户的建议问一个简单的问题"为什么"。不断地问问题，直到你对答案满意为止。这可以帮助你了解用户的问题背后的根本原因是什么，以及你需要解决什么。
→ 没实习也能做：把小红书评论区 200 条"吐槽"喂给 GPT，30 秒拉出情绪词云，再挑最痛的 3 句发"如果我能___，你会不会用？"点赞>20 才算过关。AI 只是加速了"问为什么"的过程，核心仍是"我"去判断。
2. 追求解决方案而不是解决问题
作为产品经理，你应该解决业务/用户/利益相关者面临的问题。为了能够得到正确的解决方案，你应该通过行业调研，用户访谈，分析数据，预测数据来深入挖掘问题。一旦你了解了问题的细节，你就能缩小范围，找出最有效的解决方案。记住，在一个场景中有效的解决方案可能在另一个场景中无效，这取决于问题产生的原因及用户场景。不要迷恋各种所谓"完美的"解决方案，要从用户痛点出发真实地解决问题。
→ 我把"AI 写小红书全文"的宏大方案亲手砍成"只写钩子句"，就是先让大模型跑 100 条数据告诉我哪一步最卡流量。工具替我做实验，但"砍刀"必须自己挥下去。
3. 不使用数据来做决策
有些产品经理甚至都没有访问数据的权限，他们正在设计产品上的新页面的样子，完全依赖的只是同理心或看起来不错的东西。记住，产品经理不能是道听途说的。在做决定之前，你需要获得尽可能多的数据。对数据要多疑。做魔鬼的拥护者，问自己"为什么"，如果你没有数据支持你的答案，那就继续探索。
→ 百度指数+微信指数曲线我照样看不懂，就让 GPT 给我"讲人话"：这条曲线到底在害怕什么？说完如果我还心动，再开工。数据解释可以外包，怀疑精神必须自带。
4. 等到产品上线后才定义衡量指标
在产品规划阶段，你就必须定义好衡量你产品的核心指标(北极星指标)，除非发生了重大变化，否则不要改变它。我认识一些产品经理，他们喜欢根据上线后选择那些"漂亮"的指标来衡量改版的效果。但作为一个产品经理，在决定做这次改版之前，应该已经有明确的目标，并定义好一个指标来衡量上线后的效果是否达到预期。这个指标也将帮助营销团队和运营团队相应地制定计划。
→ 我的"上线"其实就是一张假按钮图，但北极星一样提前设：填表率。只要问卷收藏不过半，我就没资格往下画原型。AI 不会替我扛目标，只是帮我把目标翻译成一眼能盯的数字。
5. 不追踪产品指标
很多产品经理认为，一旦产品发布，他们的工作就完成了。实际上，这才是真正的产品管理开始的地方。推出一个产品是容易的，改进是更棘手的。你需要定义你的产品指标，并专注于此。你应该每天跟踪它，以确保你在正确的轨道上。与此同时，你需要评估和寻找实现产品指标的方法。经常阅读这些指标给你带来的产品反馈，建设性地看待它，并获得尽可能多的信息，指导后续迭代方向，这才是产品经理该做的。
→ 飞书表格+自动提醒是我抄的现成脚本，每天 18 点准时羞辱我：今天又有几个人取关？数字下跌我就回去翻聊天记录，把用户原话再喂给大模型找新线索——闭环跑通，但跑不跑还得看我自己。
6. 不遵循PDLC(产品开发生命周期)
在你的产品生涯中，你会多次面临来自管理层或利益相关者的压力，让你跳过一个环节，进入下一个环节。尽可能的不要让别人支配你的产品开发过程。这些环节对取得成功至关重要，每一小步都很重要。要确保你遵循了自己做产品的规划和节奏，并确保你对自己的过程感到满意，从而拿到满意的结果。
→ 一个人就是"管理层"又是"执行层"，我干脆把 Trae Builder 的单人 PDLC 模板贴在墙，每步打钩才准自己睡觉。AI 只提供打卡机，打卡的还是我。
结语
AI 工具确实能帮我们避开一些产品误区，但它不能替代产品经理的核心能力：判断力。
在我有限的实践中，AI 最大的价值是加速验证和量化反馈，但方向和决策权始终在人类手中。
无论技术如何发展，产品的本质仍是解决人的问题，而理解人的问题，仍需要人的智慧。
这是我第一次完整的接触产品也是我第一次从0-1去完成一个产品。但是我把这样一个产品想得太简单，从一开始不断的讨论，但是都脱离实际，太宏大而忽略了现有条件的客观事实。其次忽略了前期的工作导致了后期产品像一个伪命题而无法落地。这个过程里我也做出了如下反思，这也是我在产品的第一课。
1. 什么样的产品才可以开始落地？
在短时间内去验证一个产品落地，关注现有遇见短时间滴内的落地应该只考虑一个小到微乎其微的痛点，例如解决今天用户一个想吃东西不知道吃什么的问题，针对这个问题去思考是否能解决，去实地调查对方是否需要，最后再决定需求的真伪，而不是臆想出需求最后用户其实并不买单。做产品需要考虑需求的真伪才是最重要的。前期调研决定了用户是否为你的产品买单，是否有用户愿意为他们买单。
2. 产品经理的工作应该是什么
明确分工，设置时间点。本项目缺乏明确分工，包括谁主导设计功能，谁主导实现调试，谁主导对接用户。可能需要分工协作，而不是像我们的产品一样所有人都在这改代码，拍板子的分工太重要，重要节点的设置也很重要。
3. 沟通与协调
遇到问题应当考虑本质原因，当一个团队大家都缺乏基础之时应该考虑的是各取所长，遇到例如各自分支冲突没有人能找到本质原因，大家永远停留在自己页面的底层忽略了我们是一个完整的作品，而忽略了整体作品操作的完整对接，导致诸多冲突。
一个产品团队大家各有所长，需取其精华，去其糟粕。
作为一名产品经理，我在学习和实践中逐渐认识到AI不仅是一种技术，更是重塑产品思维的催化剂。通过阿里云实习和简历冲鸭项目的实践，我总结了AI产品经理的核心能力与挑战，以及如何在AI浪潮中保持产品价值导向。
1. AI产品经理的核心能力模型
在传统产品经理能力基础上，AI产品经理需要构建"T"型能力结构：横向是对AI技术全景的理解，纵向是对特定AI领域（如计算机视觉、NLP等）的深度把握。我在阿里云实习期间，通过参与票据识别产品，深刻体会到技术理解对产品决策的重要性。当我能够理解模型准确率背后的技术原理，才能与工程师有效沟通，设计出既技术可行又满足用户需求的产品方案。
2. 避免AI产品的常见误区
在简历冲鸭项目中，我曾陷入"AI万能论"的误区，认为只要接入AI能力就能解决所有问题。实践证明，成功的AI产品必须建立在明确的用户痛点和场景之上。AI只是手段，不是目的。产品经理需要避免三个常见误区：一是过度依赖AI能力而忽视基础用户体验；二是盲目追求技术先进性而忽视实际落地价值；三是低估AI产品的迭代周期和数据需求。
3. AI产品的数据闭环设计
与传统产品不同，AI产品需要特别关注数据闭环的设计。在票据识别项目中，我学会了如何设计数据收集机制，通过用户反馈不断优化模型性能。一个成功的AI产品必须考虑：初始训练数据的获取策略、用户反馈的收集机制、数据质量的监控体系、以及模型迭代的评估标准。这些环节构成了AI产品的"数据血液循环系统"，直接决定产品的持续竞争力。
4. 如何有效使用AI工具提升产品效率
作为产品经理，我积极探索将AI工具融入日常工作流程。通过使用ChatGPT辅助竞品分析、Midjourney生成产品原型图、Claude协助撰写PRD文档，我的工作效率提升了约40%。但AI工具并非万能，我总结了"AI辅助决策三原则"：一是提供结构化输入（明确上下文和目标）；二是保持批判性思维（验证AI输出的合理性）；三是迭代优化提示词（不断调整与AI的沟通方式）。
5. AI产品的伦理与责任设计
随着AI能力的增强，产品经理需要更加关注伦理与责任问题。在简历冲鸭项目中，我们特别关注了数据隐私保护和算法公平性。AI产品经理应当建立"责任设计清单"，包括：数据隐私保护机制、算法偏见检测与缓解措施、用户知情权与控制权设计、以及潜在风险的应急预案。只有将伦理考量融入产品设计的每个环节，才能构建真正可持续的AI产品生态。