我把 30 条 AI 思考发给 DeepSeek,得到了 3 个意外惊喜!
AI 时代,产品经理如何驾驭工具,让 AI 从“胡言乱语”变成得力助手?本文分享 AI 时代产品经理的三大底层能力:需求编译力、交互洞察力与抗脆弱设计,带你解锁高效协作的秘诀!
DeepSeek 把我 2024 年对 AI 的思考,提炼成了 3 个超实用的能力:
- 需求编译力:将模糊需求,转化为机器指令的能力
- 交互洞察力:识别意图触点,设计新交互范式的能力
- 抗脆弱设计:在 AI 局限中,构建安全边际的方法论
听起来有点抽象?别慌,听我慢慢介绍。
1.需求编译力
需求编译力,可以说是产品经理的看家本领了。
这就像你是老板和研发之间的需求翻译官。产品经理每天要做的就是,把需求方脑子里那团浆糊一样的想法,转化成可执行的落地方案。
记得我刚开始用 AI 时,总是会得到一堆不相关的回答,有段时间气得我真想砸键盘。
所以在和 AI 打交道的过程中,请把你想要达到的预期效果,转换成 AI 能听懂的清晰指令。
可以参考这 4 个步骤:
- 拆解需求:尽量把大需求先拆成小步骤,就像做菜前先把食材准备好
- 明确边界:告诉 AI 你要什么,更重要的是告诉它,你不要什么、禁止什么
- 提供示例:如果生成的效果一般,可以试着给 AI 提供模版和参考,效果立竿见影
- 迭代优化:使用 AI 别指望一次就成功,你需要像调教实习生那样,不断调整和优化 AI 提示词
之前为了减轻团队产品的工作量,我试着用 Trae 一键生成用户手册,这也是经过好几次优化,才达到了理想的生成效果。
2.交互洞察力
未来任何意图识别的触点,都将被 AI 升级或重做一遍。——好夕雷
交互洞察力,这里指的是通过观察、分析人和 AI 的互动行为,挖掘用户真实需求、行为模式及潜在问题的能力。
例如 ChatGPT 刚出现时的 AI 对话框,到 Coze 和 Dify 的 AI 工作流,再到最近爆火的 Manus,都是一种用户意图触点的升级与创新。
Coze 和 Dify 的 AI 工作流,核心在于通过结构化流程编排和自动化执行能力,将用户意图从单次交互扩展为复杂任务的闭环管理。
而 Manus 则通过多 Agent 协作、多模态交互、任务链分解等技术,实现了意图触点从“信息传递”到“主动执行”的本质升级。
3.抗脆弱设计
这可能是最被忽视但最重要的能力:如何在 AI 幻觉频出的情况下,设计出依然可靠的系统。
核心原则有 3 个:
- 边界清晰:明确哪些任务适合 AI,哪些必须由人去完成
- 优雅降级:当 AI 失效时,系统还能提供基础功能
- 冗余机制:重要决策必须有人去审核
DeepSeek 上线 V3 前,刚好我做的 AI 功能上线了。当时 DeepSeek 的模型能力一般般,还没像现在这么 NB。
功能其实很简单,把 Excel 表的多对象数据,通过 DeepSeek V2.5 进行 JSON 结构化,然后快速导入系统生成数据。从而把旧业务流程中,需要人工操作一两个小时的工作,大幅降至几十秒。
我当时在设计方案时,也遵循了这些设计原则:
- 边界清晰:AI 非常适合快速、批量生成大量结构化的数据
- 优雅降级:当 DeepSeek 生成数据后,如果内容有误的话,还可以进行编辑、删除
- 冗余机制:内容提交时,还需要人工再审核一遍,确保生成的数据无误
4.结语
高频使用 AI 的过程中,让我深刻认识到:AI 不是什么神秘的黑科技,而是一个需要我们用心”调教”的工具。掌握了这三种能力,你就能把 AI 变成自己最得力的助手,而不是一个只会胡言乱语的 AI 大模型。
本文由人人都是产品经理作者【好夕雷】,微信公众号:【产品之外】,原创/授权 发布于人人都是产品经理,未经许可,禁止转载。
题图来自Unsplash,基于 CC0 协议。
老师,写操作文档这个能出个教程吗
我的公号有,可以去看看哈