AI 時代，產品經理如何駕馭工具，讓 AI 從“胡言亂語”變成得力助手？本文分享 AI 時代產品經理的三大底層能力：需求編譯力、交互洞察力與抗脆弱設計，帶你解鎖高效協(xié)作的秘訣！

DeepSeek 把我 2024 年對 AI 的思考，提煉成了 3 個超實用的能力：

1. 需求編譯力：將模糊需求，轉化為機器指令的能力
2. 交互洞察力：識別意圖觸點，設計新交互范式的能力
3. 抗脆弱設計：在 AI 局限中，構建安全邊際的方法論

聽起來有點抽象？別慌，聽我慢慢介紹。

1.需求編譯力

需求編譯力，可以說是產品經理的看家本領了。

這就像你是老板和研發(fā)之間的需求翻譯官。產品經理每天要做的就是，把需求方腦子里那團漿糊一樣的想法，轉化成可執(zhí)行的落地方案。

記得我剛開始用 AI 時，總是會得到一堆不相關的回答，有段時間氣得我真想砸鍵盤。

所以在和 AI 打交道的過程中，請把你想要達到的預期效果，轉換成 AI 能聽懂的清晰指令。

可以參考這 4 個步驟：

1. 拆解需求：盡量把大需求先拆成小步驟，就像做菜前先把食材準備好
2. 明確邊界：告訴 AI 你要什么，更重要的是告訴它，你不要什么、禁止什么
3. 提供示例：如果生成的效果一般，可以試著給 AI 提供模版和參考，效果立竿見影
4. 迭代優(yōu)化：使用 AI 別指望一次就成功，你需要像調教實習生那樣，不斷調整和優(yōu)化 AI 提示詞

之前為了減輕團隊產品的工作量，我試著用 Trae 一鍵生成用戶手冊，這也是經過好幾次優(yōu)化，才達到了理想的生成效果。

2.交互洞察力

未來任何意圖識別的觸點，都將被 AI 升級或重做一遍。——好夕雷

交互洞察力，這里指的是通過觀察、分析人和 AI 的互動行為，挖掘用戶真實需求、行為模式及潛在問題的能力。

例如 ChatGPT 剛出現(xiàn)時的 AI 對話框，到 Coze 和 Dify 的 AI 工作流，再到最近爆火的 Manus，都是一種用戶意圖觸點的升級與創(chuàng)新。

Coze 和 Dify 的 AI 工作流，核心在于通過結構化流程編排和自動化執(zhí)行能力，將用戶意圖從單次交互擴展為復雜任務的閉環(huán)管理。

而 Manus 則通過多 Agent 協(xié)作、多模態(tài)交互、任務鏈分解等技術，實現(xiàn)了意圖觸點從“信息傳遞”到“主動執(zhí)行”的本質升級。

如何定义B端产品及B端产品经理方法论

相较于C端产品，B端产品最大的特点是：面向特定领域用户，且数量少得多，但更注重对用户专业领域操作流程的深度挖掘——也就是专业性更强，与业务的结合更紧密。

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3.抗脆弱設計

這可能是最被忽視但最重要的能力：如何在 AI 幻覺頻出的情況下，設計出依然可靠的系統(tǒng)。

核心原則有 3 個：

1. 邊界清晰：明確哪些任務適合 AI，哪些必須由人去完成
2. 優(yōu)雅降級：當 AI 失效時，系統(tǒng)還能提供基礎功能
3. 冗余機制：重要決策必須有人去審核

DeepSeek 上線 V3 前，剛好我做的 AI 功能上線了。當時 DeepSeek 的模型能力一般般，還沒像現(xiàn)在這么 NB。

功能其實很簡單，把 Excel 表的多對象數(shù)據(jù)，通過 DeepSeek V2.5 進行 JSON 結構化，然后快速導入系統(tǒng)生成數(shù)據(jù)。從而把舊業(yè)務流程中，需要人工操作一兩個小時的工作，大幅降至幾十秒。

我當時在設計方案時，也遵循了這些設計原則：

1. 邊界清晰：AI 非常適合快速、批量生成大量結構化的數(shù)據(jù)
2. 優(yōu)雅降級：當 DeepSeek 生成數(shù)據(jù)后，如果內容有誤的話，還可以進行編輯、刪除
3. 冗余機制：內容提交時，還需要人工再審核一遍，確保生成的數(shù)據(jù)無誤

4.結語

高頻使用 AI 的過程中，讓我深刻認識到：AI 不是什么神秘的黑科技，而是一個需要我們用心”調教”的工具。掌握了這三種能力，你就能把 AI 變成自己最得力的助手，而不是一個只會胡言亂語的 AI 大模型。