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我跟人说，这年头得顺势而为，做AI
草根还得做简单的，做聚合，聚合了做分发就行
结果人家去给Agents做验证码MCP了
遇到验证码了自动发给后台 分包给印巴小哥
聚合，AI，没毛病
草根还得做简单的，做聚合，聚合了做分发就行
结果人家去给Agents做验证码MCP了
遇到验证码了自动发给后台 分包给印巴小哥
聚合，AI，没毛病
7 10
人们会先享受AI带来的红利增量
然后急转直下
从前的货币代表了人群注意力，注意力的底层是人类有限稀缺的时间
但不同人类的时间单价不一样，人类的时间单价来自于部分Knowhow
未来的货币仍然代表稀缺，但稀缺的不再是人类的时间，而是Agents的算力
算力来自于能源，能源会不断趋向于产值更高的Agents
这就像世界80%的财富被头部很少的人占有一样
当世界走向超越一个临界点时，就会悄无声息的产生巨变：
绝大部分人类的时间失去了价值
有限产生价值的部分，是那些能为AI模型提供Knowhow的时间
如果你的行动能为AI模型提供knowhow，那么就会获得货币
反之，你无需行动，因为你的时间要比算力还廉价
可怕的事情在于
AI在获得knowhow的过程中
也在掠夺人类获得knowhow的机会
因为绝大部分人类在依赖AI
而失去了独立思考的机会
所以初学者想进化成专家
变成了一种非常困难的奢望
就像要求一个刚学编程的程序员独立古法写代码一样
程序员的knowhow来自于AI
却难以再度超越AI了
因为AI的持续学习依赖于算力
而人类的持续学习依赖于多巴胺
终究 能保有时间价值的人类是少数
当这些获得knowhow的机会逐渐被AI掠夺时，人类的价值也就泯灭了
并不会出现让人类幸福躺平的时刻
那个时刻到来时，就注定了不需要那么多人类
然后急转直下
从前的货币代表了人群注意力，注意力的底层是人类有限稀缺的时间
但不同人类的时间单价不一样，人类的时间单价来自于部分Knowhow
未来的货币仍然代表稀缺，但稀缺的不再是人类的时间，而是Agents的算力
算力来自于能源，能源会不断趋向于产值更高的Agents
这就像世界80%的财富被头部很少的人占有一样
当世界走向超越一个临界点时，就会悄无声息的产生巨变：
绝大部分人类的时间失去了价值
有限产生价值的部分，是那些能为AI模型提供Knowhow的时间
如果你的行动能为AI模型提供knowhow，那么就会获得货币
反之，你无需行动，因为你的时间要比算力还廉价
可怕的事情在于
AI在获得knowhow的过程中
也在掠夺人类获得knowhow的机会
因为绝大部分人类在依赖AI
而失去了独立思考的机会
所以初学者想进化成专家
变成了一种非常困难的奢望
就像要求一个刚学编程的程序员独立古法写代码一样
程序员的knowhow来自于AI
却难以再度超越AI了
因为AI的持续学习依赖于算力
而人类的持续学习依赖于多巴胺
终究 能保有时间价值的人类是少数
当这些获得knowhow的机会逐渐被AI掠夺时，人类的价值也就泯灭了
并不会出现让人类幸福躺平的时刻
那个时刻到来时，就注定了不需要那么多人类
7 13
我认识的比较厉害的开发，无一例外都在用cursor
因为他们惧怕AI带来的代码失控感
Claudecode这种东西更适合非程序员
甚至很多产品细节都可以不关注了
出了问题之后再问AI 你是咋做的？
因为他们惧怕AI带来的代码失控感
Claudecode这种东西更适合非程序员
甚至很多产品细节都可以不关注了
出了问题之后再问AI 你是咋做的？
12 40
这世界有一个奇怪的规律
资源往往流向会叫喊的人
会哭的孩子有奶喝
在有限资源里努力创新解决问题的
反倒最后被资源圈啜泣淘汰了
没有专业能力的当了老板
会干活儿的成了员工
不是因为你会干活儿才成为员工
是因为你从一开始就没想着去叫喊
把资源凝聚过来
只有扰动能量场
能量才会聚集
聚集了才会迸发更大能量
叫喊吧 朋友们
你如果不叫喊
资源就都被那些能力不如你的人嚯嚯了
好白菜都让猪拱了
不是因为猪肥
是因为猪哼唧
资源往往流向会叫喊的人
会哭的孩子有奶喝
在有限资源里努力创新解决问题的
反倒最后被资源圈啜泣淘汰了
没有专业能力的当了老板
会干活儿的成了员工
不是因为你会干活儿才成为员工
是因为你从一开始就没想着去叫喊
把资源凝聚过来
只有扰动能量场
能量才会聚集
聚集了才会迸发更大能量
叫喊吧 朋友们
你如果不叫喊
资源就都被那些能力不如你的人嚯嚯了
好白菜都让猪拱了
不是因为猪肥
是因为猪哼唧
48 66
这世界上很多人的学习模式是SFT的
只靠结果进行归因判断 要么成要么败 从不去分析究竟因为什么 而是直接判断说这事儿不行 因为失败了
还有很多人的学习模式是RL的，一步一步学，学完a学b，学完b学c，学到最后黄花菜都凉了也没有结果
能把这两种模式结合起来进行在策略蒸馏的，已经都成了人才了
只靠结果进行归因判断 要么成要么败 从不去分析究竟因为什么 而是直接判断说这事儿不行 因为失败了
还有很多人的学习模式是RL的，一步一步学，学完a学b，学完b学c，学到最后黄花菜都凉了也没有结果
能把这两种模式结合起来进行在策略蒸馏的，已经都成了人才了
14 10
AI产品经理面试题（共10题）
第一题：AI基础认知
问题： 请用通俗的语言解释一下大语言模型（LLM）的工作原理，以及它的核心能力边界是什么？
考察事宜：
候选人是否真正理解AI技术本质，而非停留在概念层面
能否用非技术语言清晰表达复杂概念（向上汇报、跨部门沟通的基础能力）
是否了解LLM的局限性（如幻觉、实时性、推理能力边界），避免做出不切实际的产品承诺
第二题：场景判断力
问题： 假设你负责一款传统电商App，老板要求"加点AI功能"。你会如何思考和决策？请给出2-3个可行方向，并说明优先级排序的理由。
考察事宜：
是否能从用户痛点和业务价值出发，而非为了AI而AI
场景洞察力：能否识别高价值、可落地的AI切入点
优先级判断：ROI思维、技术可行性、实施成本的综合权衡能力
第三题：需求拆解能力
问题： 业务方提出需求："我们想做一个AI客服，能回答用户所有问题。" 你会如何拆解和推进这个需求？
考察事宜：
需求澄清能力：能否识别模糊需求背后的真实目标
边界意识：是否会主动划定AI能力边界（如哪些问题适合AI，哪些需要转人工）
落地思维：是否考虑知识库建设、效果评估、冷启动等实际问题
第四题：Prompt工程理解
问题： 你认为Prompt Engineering对AI产品经理来说重要吗？请举例说明你如何通过优化Prompt来提升产品效果。
考察事宜：
是否有动手实践经验，而非纸上谈兵
对Prompt设计技巧的掌握程度（如角色设定、few-shot、思维链等）
是否理解Prompt优化是低成本提升产品效果的关键杠杆
第五题：数据思维
问题： 你负责的AI功能上线后，DAU很高但用户满意度评分偏低。你会如何诊断问题并制定优化策略？
考察事宜：
数据分析能力：能否建立合理的指标体系（准确率、响应时间、完成率等）
问题归因能力：是模型问题、交互问题还是预期管理问题？
迭代思维：是否具备"上线-监控-优化"的闭环意识
第六题：技术协作能力
问题： 算法同学告诉你"这个效果做不到95%的准确率，最多只能到80%"。你会怎么处理？
考察事宜：
技术沟通能力：是否能理解技术约束，而非一味施压
产品变通能力：能否通过产品设计弥补技术不足（如置信度展示、人工兜底、场景收窄）
决策判断：80%是否满足业务最低可用标准，是否值得上线
第七题：AI伦理与风险意识
问题： 如果你的AI产品出现了严重的"幻觉"问题，生成了虚假信息并被用户投诉，你会如何应对和预防？
考察事宜：
风险意识：是否提前考虑AI可能带来的负面影响
应急处理：短期止损措施（如下线、道歉、补偿）
长期预防：产品层面如何降低风险（如信息溯源、免责声明、人工审核机制）
第八题：商业价值判断
问题： 公司计划投入500万开发一个AI功能，你会如何评估这个投入是否值得？请说明你的分析框架。
考察事宜：
商业思维：能否量化AI带来的价值（降本、增收、体验提升）
成本意识：是否了解AI项目的成本结构（算力、数据标注、人力、维护）
决策框架：ROI计算、竞品对比、战略价值等多维度思考
第九题：行业洞察
问题： 你认为未来1-2年，AI Agent会对产品形态带来哪些变化？对产品经理的能力要求会有什么改变？
考察事宜：
前沿认知：是否持续关注AI行业动态
趋势判断：对AI发展方向是否有独立思考
自我定位：是否思考过AI时代产品经理的能力迭代
第十题：实战复盘
问题： 请分享一个你主导或深度参与的AI产品/功能案例。从0到1是怎么做的？遇到了什么困难？最终效果如何？如果重来一次，你会做哪些改变？
考察事宜：
真实经验验证：是否有实际AI产品经历，而非简历包装
全流程能力：从需求定义、技术选型、开发协作到效果评估的完整链条
反思能力：是否具备复盘意识和成长性思维
-----
以上，初级产品经理1-5题，中高级6-10题补充
第一题：AI基础认知
问题： 请用通俗的语言解释一下大语言模型（LLM）的工作原理，以及它的核心能力边界是什么？
考察事宜：
候选人是否真正理解AI技术本质，而非停留在概念层面
能否用非技术语言清晰表达复杂概念（向上汇报、跨部门沟通的基础能力）
是否了解LLM的局限性（如幻觉、实时性、推理能力边界），避免做出不切实际的产品承诺
第二题：场景判断力
问题： 假设你负责一款传统电商App，老板要求"加点AI功能"。你会如何思考和决策？请给出2-3个可行方向，并说明优先级排序的理由。
考察事宜：
是否能从用户痛点和业务价值出发，而非为了AI而AI
场景洞察力：能否识别高价值、可落地的AI切入点
优先级判断：ROI思维、技术可行性、实施成本的综合权衡能力
第三题：需求拆解能力
问题： 业务方提出需求："我们想做一个AI客服，能回答用户所有问题。" 你会如何拆解和推进这个需求？
考察事宜：
需求澄清能力：能否识别模糊需求背后的真实目标
边界意识：是否会主动划定AI能力边界（如哪些问题适合AI，哪些需要转人工）
落地思维：是否考虑知识库建设、效果评估、冷启动等实际问题
第四题：Prompt工程理解
问题： 你认为Prompt Engineering对AI产品经理来说重要吗？请举例说明你如何通过优化Prompt来提升产品效果。
考察事宜：
是否有动手实践经验，而非纸上谈兵
对Prompt设计技巧的掌握程度（如角色设定、few-shot、思维链等）
是否理解Prompt优化是低成本提升产品效果的关键杠杆
第五题：数据思维
问题： 你负责的AI功能上线后，DAU很高但用户满意度评分偏低。你会如何诊断问题并制定优化策略？
考察事宜：
数据分析能力：能否建立合理的指标体系（准确率、响应时间、完成率等）
问题归因能力：是模型问题、交互问题还是预期管理问题？
迭代思维：是否具备"上线-监控-优化"的闭环意识
第六题：技术协作能力
问题： 算法同学告诉你"这个效果做不到95%的准确率，最多只能到80%"。你会怎么处理？
考察事宜：
技术沟通能力：是否能理解技术约束，而非一味施压
产品变通能力：能否通过产品设计弥补技术不足（如置信度展示、人工兜底、场景收窄）
决策判断：80%是否满足业务最低可用标准，是否值得上线
第七题：AI伦理与风险意识
问题： 如果你的AI产品出现了严重的"幻觉"问题，生成了虚假信息并被用户投诉，你会如何应对和预防？
考察事宜：
风险意识：是否提前考虑AI可能带来的负面影响
应急处理：短期止损措施（如下线、道歉、补偿）
长期预防：产品层面如何降低风险（如信息溯源、免责声明、人工审核机制）
第八题：商业价值判断
问题： 公司计划投入500万开发一个AI功能，你会如何评估这个投入是否值得？请说明你的分析框架。
考察事宜：
商业思维：能否量化AI带来的价值（降本、增收、体验提升）
成本意识：是否了解AI项目的成本结构（算力、数据标注、人力、维护）
决策框架：ROI计算、竞品对比、战略价值等多维度思考
第九题：行业洞察
问题： 你认为未来1-2年，AI Agent会对产品形态带来哪些变化？对产品经理的能力要求会有什么改变？
考察事宜：
前沿认知：是否持续关注AI行业动态
趋势判断：对AI发展方向是否有独立思考
自我定位：是否思考过AI时代产品经理的能力迭代
第十题：实战复盘
问题： 请分享一个你主导或深度参与的AI产品/功能案例。从0到1是怎么做的？遇到了什么困难？最终效果如何？如果重来一次，你会做哪些改变？
考察事宜：
真实经验验证：是否有实际AI产品经历，而非简历包装
全流程能力：从需求定义、技术选型、开发协作到效果评估的完整链条
反思能力：是否具备复盘意识和成长性思维
-----
以上，初级产品经理1-5题，中高级6-10题补充
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Deepseek 3.2带来了很多不一样的变化
一方面速度有明显提升 另外成本又显著下降
现在大家更习惯缝合
缝合不同的SOTA
比如模型价格deepseek是SOTA
agent sdk的话Claude是SOTA
一通缝合 每个场景都用最好的东西
一方面速度有明显提升 另外成本又显著下降
现在大家更习惯缝合
缝合不同的SOTA
比如模型价格deepseek是SOTA
agent sdk的话Claude是SOTA
一通缝合 每个场景都用最好的东西
10 00