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现在的年轻人心态真好啊，不内耗不吃压力。
最近在带的应届生和我说最近在做的事情偏向项目管理，没做太多需要产品思考的内容，因为需要设计的策略我之前已经定完了。我说那几个需要产品思考的项目你也没进度啊，之前让你读某篇文档然后评论反馈你一直拖着没做。她说现在从早忙到晚也没摸鱼都干不完，已经没法做更多事情了，只能接受现状。看我都评论过了，觉得就不用她干了。
我说那你得考虑下，一个项目初期才需要做大量的策略思考设计，定下来就是修修补补搞执行了，她说回去考虑一下。我没忍住又补充你得更主动一点，我看你每天事情都做不完就没法再安排其他事情给你了。我自己刚工作的时候，mentor 也私下跟我说另两个应届生都主动找她要事情做，只有我没有去争取。她说那你 mentor 都能和你说，说明主不主动不重要。
我说那是因为我比另两个同事的能力强，mentor 最后只留了我在她组，但也是友好提醒。她说反正她觉得自己要接受现状，自己是低精力人，已经做不了更多事情了。我心想行吧，那你就别抱怨只做打杂的事情了，先把打杂的事情做完吧。
最近在带的应届生和我说最近在做的事情偏向项目管理，没做太多需要产品思考的内容，因为需要设计的策略我之前已经定完了。我说那几个需要产品思考的项目你也没进度啊，之前让你读某篇文档然后评论反馈你一直拖着没做。她说现在从早忙到晚也没摸鱼都干不完，已经没法做更多事情了，只能接受现状。看我都评论过了，觉得就不用她干了。
我说那你得考虑下，一个项目初期才需要做大量的策略思考设计，定下来就是修修补补搞执行了，她说回去考虑一下。我没忍住又补充你得更主动一点，我看你每天事情都做不完就没法再安排其他事情给你了。我自己刚工作的时候，mentor 也私下跟我说另两个应届生都主动找她要事情做，只有我没有去争取。她说那你 mentor 都能和你说，说明主不主动不重要。
我说那是因为我比另两个同事的能力强，mentor 最后只留了我在她组，但也是友好提醒。她说反正她觉得自己要接受现状，自己是低精力人，已经做不了更多事情了。我心想行吧，那你就别抱怨只做打杂的事情了，先把打杂的事情做完吧。
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傲慢地把 AI 生成的内容直接丢给下属，美其名曰“你也可以这样提效，AI 生成很快的” 的老板们，怎么只提供半成品呢？把 AI 生成的东西全部看完改完，拿成品出来试试啊，你也可以这样提效。
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和实习生做了一轮长谈，她表示不管她做什么尝试肯定都做的不如AI，为什么不能用AI交付呢？AI可能更能让我满意。AI声称这个方案是“排列组合了四万多种，从中选出最好的”，她人工又没办法穷举所有方案。所以干脆放弃，也不怀疑AI是否有幻觉，或者为了省token根本没有排列组合四万多种方案，或者再让AI跑一次又是另一种结果。
我和leader让她加入自己的思考，她觉得结果已经很好了，她再怎么思考只是把这个故事讲得更好而已。
好像我们最大的区别是对AI的态度。有工作经验的人会把AI当做自己的增强和辅助。但对于初入职场的新人，AI就是他们不可推翻的标准，完全无法逾越，也不能质疑。
但如果真是这样，我还需要她做什么呢？
我和leader让她加入自己的思考，她觉得结果已经很好了，她再怎么思考只是把这个故事讲得更好而已。
好像我们最大的区别是对AI的态度。有工作经验的人会把AI当做自己的增强和辅助。但对于初入职场的新人，AI就是他们不可推翻的标准，完全无法逾越，也不能质疑。
但如果真是这样，我还需要她做什么呢？
南淮说书人: 最近在带的实习生，大学起就习惯凡事找AI，拿到的结果也很少核对，一问就理所当然：“AI说这个最好。”也给过她思路，转头就放弃了，说往前试了一点就跑不通了，还是用了AI的方案。 开始我觉得是不认真，聊了几次发现还真不是态度问题。他们还没来得及从那些重复的、琐碎的基础工作里一点一点长出手感和经验，这些活就被AI取代了。地基没打，直接空中盖楼，自己也没信心，更喜欢用AI反复润色包装。 而我们这些带人的，也越来越失去耐心。赶进度的时候，我+AI一两个小时就能搞定，谁还愿意花一星期手把手教？ 这样下去，他们变成了AI的传声筒，没有能力去质疑AI。因为没经验就看不出好坏，没被鼓励过就不敢说“我觉得AI说的不对”，下一次依旧会战战兢兢地交出AI给的东西，一问三不知。
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最近在带的实习生，大学起就习惯凡事找AI，拿到的结果也很少核对，一问就理所当然：“AI说这个最好。”也给过她思路，转头就放弃了，说往前试了一点就跑不通了，还是用了AI的方案。
开始我觉得是不认真，聊了几次发现还真不是态度问题。他们还没来得及从那些重复的、琐碎的基础工作里一点一点长出手感和经验，这些活就被AI取代了。地基没打，直接空中盖楼，自己也没信心，更喜欢用AI反复润色包装。
而我们这些带人的，也越来越失去耐心。赶进度的时候，我+AI一两个小时就能搞定，谁还愿意花一星期手把手教？
这样下去，他们变成了AI的传声筒，没有能力去质疑AI。因为没经验就看不出好坏，没被鼓励过就不敢说“我觉得AI说的不对”，下一次依旧会战战兢兢地交出AI给的东西，一问三不知。
开始我觉得是不认真，聊了几次发现还真不是态度问题。他们还没来得及从那些重复的、琐碎的基础工作里一点一点长出手感和经验，这些活就被AI取代了。地基没打，直接空中盖楼，自己也没信心，更喜欢用AI反复润色包装。
而我们这些带人的，也越来越失去耐心。赶进度的时候，我+AI一两个小时就能搞定，谁还愿意花一星期手把手教？
这样下去，他们变成了AI的传声筒，没有能力去质疑AI。因为没经验就看不出好坏，没被鼓励过就不敢说“我觉得AI说的不对”，下一次依旧会战战兢兢地交出AI给的东西，一问三不知。
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最近在带零经验的实习生，倒逼我把之前 “感觉对”但死活说不清的那些经验得说清楚。
第一个最直观的感受：以前产品行业卷 product sense，现在大家张口闭口聊大模型产品经理要有 taste。一开始我还觉得挺虚的，整这些玄乎的词干嘛。但其实 taste 根本不是什么玄学，是实打实的硬功夫，核心就是你能不能把 “这个回答好不好”的模糊直觉，拆成一套能反复用的评估标准。天天泡在模型优化和实验指标里，反而比专职做模型评估的产品更能快速摸透“这模型到底好不好用”。
OpenAI 天天在强调写 eval，Anthropic 面试直接让候选人上手改 prompt，本质都是同一件事：把个人直觉变成可复用的标准。
而判断力这东西，真的是靠堆量慢慢磨出来的。每周高强度看实验，拆指标，对比 case，久了自然就能分清楚：哪些是指标涨了但体验一点没改善的虚假繁荣，哪些评测分没动但用户就是更喜欢了，还有哪些模型数理能力提上去了，但给人的感觉反而更疏远了。
最后是带新人之后最实在的感悟：对于零经验的新人，真的不存在 “先做好传统 PM 再转行 AI”这条过渡路径。写 eval，看case，摸透模型的行为逻辑，抓准用户的真实偏好，这些才是核心功夫。甚至反过来讲，PRD，画原型这些PM传统技能在大模型时代反而是最没门槛的事。生产力爆炸之后，真正稀缺的就只剩下品味。
给没经验新人的建议也特别简单，刷一刷 Karpathy 的 YouTube，看看 Andrew Ng 的入门课把基础框架搭起来，剩下的就是等看过足够多真实模型的输出，做过很多次对比分析后，慢慢沉淀下来的那点东西，大概就是大家说烂了的 taste。
第一个最直观的感受：以前产品行业卷 product sense，现在大家张口闭口聊大模型产品经理要有 taste。一开始我还觉得挺虚的，整这些玄乎的词干嘛。但其实 taste 根本不是什么玄学，是实打实的硬功夫，核心就是你能不能把 “这个回答好不好”的模糊直觉，拆成一套能反复用的评估标准。天天泡在模型优化和实验指标里，反而比专职做模型评估的产品更能快速摸透“这模型到底好不好用”。
OpenAI 天天在强调写 eval，Anthropic 面试直接让候选人上手改 prompt，本质都是同一件事：把个人直觉变成可复用的标准。
而判断力这东西，真的是靠堆量慢慢磨出来的。每周高强度看实验，拆指标，对比 case，久了自然就能分清楚：哪些是指标涨了但体验一点没改善的虚假繁荣，哪些评测分没动但用户就是更喜欢了，还有哪些模型数理能力提上去了，但给人的感觉反而更疏远了。
最后是带新人之后最实在的感悟：对于零经验的新人，真的不存在 “先做好传统 PM 再转行 AI”这条过渡路径。写 eval，看case，摸透模型的行为逻辑，抓准用户的真实偏好，这些才是核心功夫。甚至反过来讲，PRD，画原型这些PM传统技能在大模型时代反而是最没门槛的事。生产力爆炸之后，真正稀缺的就只剩下品味。
给没经验新人的建议也特别简单，刷一刷 Karpathy 的 YouTube，看看 Andrew Ng 的入门课把基础框架搭起来，剩下的就是等看过足够多真实模型的输出，做过很多次对比分析后，慢慢沉淀下来的那点东西，大概就是大家说烂了的 taste。
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