第4页 | AI产品 | 人人都是产品经理

交互体验

从 0 到 1 构建你的 AI 产品——Google PAIR 指南精要

AI产品设计的道路上，理论之外更需要实战指南。Google的《人与人工智能指南》从用户痛点识别、数据伦理到心智模型构建，为开发者提供了系统化的设计框架。本文深度解析这份业内权威指南，揭秘如何打造既智能又可信的AI产品体验，从Magic Eraser的功能设计到Gemini的信任校准策略，带你掌握AI产品设计的核心方法论。

HAI Design

AI产品 google 人机交互

AI,个人随笔

硬核实战：构建高质量AI训练数据集的“道”与“术”

AI训练中最容易被忽视的环节正在拖垮模型性能。本文打破技术团队的惯性思维，从金融客服案例切入，揭示高质量数据集的构建法则：如何用产品思维定义数据标准、制定可执行的标注规则、设计闭环迭代流程，以及对抗样本生成等实战技巧，让数据真正成为驱动模型进化的燃料。

周周粥粥

AI产品 AI训练数据标注

AI,个人随笔

底模派 vs Harness派：你站哪边？

AI工程领域正经历一场激烈的范式之争：随着模型能力的快速进化，那些精心设计的系统框架究竟是资产还是负债？本文深入剖析‘底模派’与‘Harness派’的核心分歧，揭示两种工程哲学背后关于智能本质的深层思考，并指出从业者如何在技术迭代中构建真正持久的价值。

酸奶AIGC

AI产品 AI工程工程哲学

AI

为什么你的AI功能，用户只打开了一次？

AI调用量创纪录背后隐藏着怎样的产品陷阱？微软悄然缩减Copilot入口的举动揭示了行业普遍忽视的致命问题——用户打开后却不再使用。本文深度剖析AI功能设计的三大死亡陷阱，从场景错位到期望值透支，再到习惯锚点缺失，并揭示成功AI产品的关键特征。更前瞻性地探讨Agent时代产品经理如何从功能设计转向工作流设计，以及PM核心能力正在发生的根本性迁移。

吴知

Agent AI产品 Copilot

AI

26年AI产品经理为什么必须掌握Harness Engineering？

Vibe Coding被热捧为AI PM的未来技能，但其本质仍是依赖冗长Prompt的脆弱模式，难以应对工业级挑战。OpenAI的Harness Engineering系统揭示了关键突破：通过约束环境、自动化验证和反馈闭环，将AI从'玩具'升级为可靠工具。本文深度解析这一工程思维如何重构人机协作范式，以及产品经理如何从质检员转型为系统架构师。

林航旗

AI产品 Codex Harness Engineering

AI

决定AI产品生死的，不是算法，是产品经理的这个决策

AI产品的竞争，早在产品立项阶段就已经分出了高下。很多产品经理把精力放在功能交互、算法选型上，却忽视了一个更底层的问题：你的产品设计，能不能产生"有价值的数据"？这才是AI产品真正的护城河。

吴知

AI产品个人观点发展趋势

AI,个人随笔

AI 产品经理为什么必须懂 Token、懂成本、懂 ROI？

AI产品经理正面临前所未有的挑战：传统互联网思维已不再适用。从Token消耗到成本结构，再到ROI计算，一款成功的AI产品需要全新的经营视角。本文将深入探讨AI产品经理必须掌握的三大核心能力，揭示如何平衡用户体验与商业可持续性，避免陷入‘越用越亏’的陷阱。

一亮AI

AI产品 ROI Token经济

AI,个人随笔

当Stitch越来越好，我在想什么

Google Stitch 2.0的更新不仅是一款工具的升级，更是对产品开发协作方式的重新定义。从'生成工具'到'设计代理'的转变，直接消灭了PM与设计师之间的意图翻译损耗，让设计稿与代码同步产出。这场变革背后，揭示了一个更深刻的趋势：当工具让执行变得轻而易举时，'想清楚为什么要做'的能力正在成为最稀缺的竞争力。