AI技能的落地并非一帆风顺，从万能许愿池到精准工具的认知转变，背后是无数踩坑经验的积累。本文首次披露作者在10个Skill实战中遇到的三大典型陷阱：违背单一职责原则、高估私有数据抓取能力、盲目信任业务理解深度。每一段血泪史都指向同一个真相——AI不是魔法，而是需要精心设计输入与拆解任务的超级外脑。

原本今天这篇文章，我是想继续分享如何把产品方法论封装到 AI Skill（智能技能）里的实操案例。

但随着这段时间我在业务里疯狂落地了近10个Skill，逐渐发现了一个更值得聊的话题——AI 的局限性。

我发现，把 AI 当工具用和把它当“万能许愿池”用，完全是两码事。在这个把大模型吹得神乎其神的风口上，我也没能免俗地踩了不少坑。

今天不聊高大上的成功案例，就聊聊我在写了近10个产品辅助 Skill 之后，实打实踩过的三个坑。希望能给正在尝试把 AI 融入日常工作的你，一点真实的启发。

第一个坑：总是忽略 AI 的“单一职责原则”

在上一篇分享《如何用 Skill 评估工作量》时，我就踩过这个坑。

当时我期望一个 Skill 既能帮我输出完整的产品方案，又能顺手把对应的研发工作量给评估了。结果呢？它哪件事都没干好，方案写得很水，评估也很离谱。

昨天在写“产品规划 Skill”的时候，我又犯了同样的错。

我想用一个 Skill 一步到位：让它先去分析关键竞品最近两年的迭代情况；然后再去分析我积压的近千条需求清单；最后再结合我们公司的战略方向，直接给我吐出一份完美的“年度产品规划”。

结果可想而知，一团糟。

最后的解决方案是什么？分拆。我老老实实地把它拆成了三个独立的 Skill：

1. 竞品分析 Skill：只负责分析我投喂的竞品日志，输出路线图和差异化策略。
2. 需求优先级判断 Skill：只负责拿着我那上千条需求，严格按照我的方法论（P0-P4）打分，输出优先级清单。
3. 产品规划 Skill：最后拿着前两个 Skill 的结果，结合企业战略，输出最终的产品规划思路和路线图。

小结一下：这是最常见、也最容易踩的坑。本质上，是我们对 AI 抱有不切实际的幻想。我们总以为它已经强大到能通过一句简单的指令，理解所有复杂的诉求。

这就像你对刚招进来的应届高材生说：“你去把竞品和咱们的需求池看一看，下午给我一份明年的产品规划。”——除了得到一份根本没法落地的 PPT，你什么也得不到。

第二个坑：过度迷信 AI 对“私有化数据”的抓取能力

在做竞品分析的时候，我一开始的想法很丰满：我只要输入竞品名称（比如北森、薪人薪事、飞书等），AI 就能自动去网上抓取他们最近 1-2 年的升级日志和财务报表，自动给我分析出一份产品路线图和战略变化。

它确实给我输出了一篇洋洋洒洒的内容。但仔细一看，基本全是基于网上公开的营销软文、发版通稿、甚至发布会公关稿拼凑出来的。对于产品底层究竟是怎么迭代的，几乎没有任何参考价值。

其实，但凡多想一步，我都不会有这种不切实际的幻想。

原因很简单：对于 SaaS 企业来说，真正的“用户手册”、“升级日志”这些核心的更新记录，都是需要登录鉴权才能看到的，这属于企业的私有化资产。AI 再厉害，也突破不了这层物理隔离。

最后的解决方案：回归“外脑”定位。我换了个思路，把之前人工辛苦整理下来的“竞品升级日志”作为原材料投喂给 AI。告诉它：“基于这些真实的迭代日志，帮我分析他们演进的路线图和对我们的启示。”

这一次，它给出的结果完全符合预期。

小结一下：这个坑的本质是“上下文环境（Context）”缺失。你可以把大模型想象成一位享誉世界的大厨。但如果你不把你们家祖传的秘方和特定的原材料交给他，他也绝对做不出一道符合你口味的家乡菜。

不要对 AI 有超出常理的预期，以为只要给个简单提示词，你就能坐享其成。

第三个坑：过度信赖 AI 对自身业务的“推理与理解”能力

我负责的两个子系统，最近一年半积压了 1000 多条需求。以前，我每周都要花半个小时去人肉标识这些需求属于哪个模块（比如：排班-循环排班-大小周）。

我一开始的如意算盘是：建一个 Skill，把这 1000 条需求丢给它。让它不仅帮我把同类场景的需求合并（比如把5条循环排班的需求合并成1条），还能结合我的优先级方法论（产品价值 = 客户价值 + 商业价值 – 情绪成本x2），直接给我输出一份精简后的高优需求表。

结果呢？我又一次被现实打脸。我高估了 AI 对我们特定业务的理解能力，也高估了业务端提需求时描述的清晰度。AI 根本无法像我预期那样准确地“合并同类项”，它给出的合并结果，几乎全是凭空臆想的，逻辑漏洞百出。

最终的妥协与务实：调试了好几次后，我放弃了让它去“深度理解并合并”的幻想。我退而求其次，选择了更务实的路径：不要求它合并需求，只要求它判断优先级。

我输入 1000 条需求的 Excel 表，它原封不动地输出 1000 条需求，只是在后面严格按照我的方法论加上了优先级的判断（P0-P4）。这样，我只需要重点去捞那些被判定为 P0 和 P1 的需求自己看就行了。

小结一下：这第三个坑，其实是前两个坑的综合体。我既犯了“让它同时干多件事（合并需求+判断优先级）”的错，又犯了“在没有给足业务 Context 的情况下，指望它能像我一样拥有业务直觉”的错。

写在最后

踩完这三个大坑，我对 AI 的使用姿势有了全新的认知：

Skill 在创建的时候，必须严格遵循“单一职能”原则。同时，需要提供足够Context（即上下文）

但这并不意味着我们的工作流只能是零碎的。在实际使用时，我们可以把多个单一职能的 Skill 组合起来，把Context当做输入素材利用起来。

比如，我现在要做2026年半年度规划，我的工作流变成了：

1. 提供内部收集的竞品升级日志文件，调用【竞品分析 Skill】。
2. 导出 1000 条需求清单文件，调用【需求优先级判断 Skill】。
3. 自动结合前两者的输出，加上我们公司的战略和投入资源，调用【产品规划 Skill】。

AI 终究只是那个拿着锅铲的大厨，而你，才是那个决定要做什么菜、并且负责准备顶级食材买得好不好的饭。