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AI产品经理，你脑子里的“地图”多久没更新了？
AI产品的技术基准线正以前所未有的速度移动，产品经理们稍不留神就会拿着'过期的地图'继续前行。本文揭示了行业大会对校准技术天花板判断的独特价值，指出NVIDIA GTC等被低估的关键会议，并教你如何从演示细节和文档变更中捕捉真正的技术边界。那些只有一家公司在讲的东西，或许藏着下一个不对称机会。
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Harness Engineering：耗时一周，我是如何将应用的AI Coding率提升至90%的
从零开始独立开发AI产品的过程中，作者发现单纯依靠AI生成代码的效率远低于预期。直到接触到Harness Engineering理念后，通过建立系统化的开发框架——包括项目手册、任务规格和权限体系——将AI代码贡献率从30%提升至90%。这一实践不仅揭示了AI辅助开发的核心方法论，更为产品经理设计AI产品提供了全新视角：关键在于构建让AI'知道自己要做什么'的环境体系。
两个 AI 产品，把我从“写 Prompt”逼成了“拆 Prompt”
当一个AI产品的Prompt文件膨胀到三万字时，崩溃只是时间问题。本文通过实战案例揭示Prompt工程的本质不是写作问题，而是软件工程问题——从意图识别与危机信号的边界划分，到分析型任务与创造型任务的截然不同解法，再到示例数量与精准度的反比关系。作者用血泪教训总结出五条黄金法则，教你如何避免模型在「综合」中迷失方向。
AI 产品经理看完 Google 这场发布会，应该睡不着
Google的Android发布会不仅是一场技术展示，更是一份AI产品经理的生存指南。从跨App任务自动化到浏览器内网页操作，再到消息沟通智能化，Google正在系统级接管多个AI应用场景。这场发布会揭示了未来三年AI产品可能面临的挑战与机遇，垂直AI产品必须重新思考自己的护城河。
用几块钱的麦克风听出百万设备故障——一个工业 AI 产品从 0 到 1 的需求拆解与设计决策复盘
本文从一个工业声纹 AI 产品的实际构建经历出发，拆解工业 AI 产品在跨越 PMF（Product-Market Fit）过程中的需求定义、架构抉择与冷启动策略，希望为同样在 B 端硬核赛道上探索的产品人提供一些可复用的思考框架。
AI PM 搞 SFT，你真正要干的是这几件事
AI产品经理在SFT（监督式微调）中的角色远比想象中关键。本文揭示了从判断是否真的需要微调，到制定可量化的目标与标注标准，再到数据分布与训练监控的全流程避坑指南。那些让算法团队束手无策的「爆款感」定义、标注SOP的魔鬼细节，以及模型「变蠢」的隐蔽陷阱，都将在实战经验中得到清晰拆解。
AI做原型易，改原型难——Harness在原型调整skill中的应用
当AI遇上原型修改，看似简单的调整为何频频翻车？从弹窗样式错乱到同名函数覆盖，AI自信满满的‘已完成’背后隐藏着底层行为模式的致命缺陷。本文通过5轮实战案例，揭秘如何用Harness思想构建四步强制流程+全局硬约束，将AI从‘人工智障’驯化成可靠的‘能工智人’，实现从盲盒式修改到可预期协作的蜕变。
牛客网爆火的这两道AI PM高频题
AI PM面试中的高频题正成为筛选真金的关键试金石。本文深度剖析两道经典面试题的答题陷阱与思维框架，从'三维对比'到'四层防火墙'，揭示AI产品经理与传统PM的本质差异——不是技术术语的堆砌，而是用AI思维定义问题、设计解决方案的能力重塑。
我在AI产品上踩了三年坑，终于想明白一件事：数据救不了方向
当数据成为产品决策的绝对权威，我们可能正在误入歧途。本文通过情感陪伴AI产品的失败案例，揭示了一个残酷真相：数据可以精准反映用户行为，却无法捕捉真正的产品灵魂。从iPhone到ChatGPT的革命性突破证明，真正改变行业的创新往往诞生于数据盲区。作者分享了如何培养产品直觉、定义无法量化的『好体验』，以及在价值观决策中数据为何必须让位于人性判断——这些认知来自数万次真实对话的浸泡与反思。
当我妈开始问 DeepSeek 能不能改作文
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如果 AI 真的要成为同事，Hermes可能是最值得研究的开源样本
最近 Agent 项目越来越多，但大多数还停留在“能不能调用工具、能不能完成任务”的层面。Hermes 真正有意思的地方，不是它又接了多少模型和平台，而是它试图解决一个更长期的问题：AI 能不能记住你的工作方式，把经验沉淀成技能，并在下一次任务里少走弯路。
特斯拉高薪招标注员背后，藏着所有AI产品经理必须懂的数据飞轮逻辑
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