产品经理如何靠AI解决自己的逻辑问题？

很多产品经理可能都在需求评审会上经历过这样的拷问：这个需求的底层逻辑是什么，为什么要这样设计，有数据支撑吗？

如果你试图解释，研发还会继续追问：那为什么不用另一种方案，你考虑过技术成本吗，这个假设成立的前提是什么。

如果你被问得哑口无言，会议室里就会陷入尴尬的沉默，大家都在想同一件事：

这个产品经理的逻辑好像确实有点问题。

最近发布的 Kimi K2 Thinking可以帮很多产品经理解决这个问题。
而且，这个模型也是Kimi 迄今为止能力最强的开源思考模型，非常适合很多想转行做产品经理但还缺乏相关经验的同学。

不过，但很多人拿到AI以后就是直接提问，然后得到一个很一般的答案。
但真正会用思考模型的人，懂得把问题设计成推理任务。

以 Kimi K2 Thinking 为例，它最核心的能力是边思考边调用工具，这意味它不是简单地给你一个答案，而是展现完整的思考过程。

这里分享几个产品经理在使用Kimi K2 Thinking模型的提示词技巧👇

1️⃣ 技巧一：设定思考框架

不要问：这个功能该怎么做？

应该问：请从以下维度分析这个功能。
一，用户真实需求是什么，用数据验证需求强度。
二，有哪些解决方案，每种方案的优劣势是什么。
三，技术实现难度和成本如何。
四，对核心指标的预期影响是多少。
每个维度请给出具体推理过程和数据支撑。

比如某个电商平台考虑增加"先试后买"功能，我们可以这么设计提示词（如图2）

AI会系统地搜索电商行业报告、竞品数据、用户调研结果，然后基于真实数据给出结构化的分析报告。（如图3）

在设计提示词时，当你预先设定好思考框架后，AI会按照这个框架展开深度分析。
你要求它给出推理过程和数据支撑，它就会自动去搜索相关信息、调用分析工具，而不是凭空编答案。

2️⃣ 技巧二：要求穷尽可能性

不要问：A方案和B方案哪个好。

应该问：A方案和B方案各自的假设前提是什么，在什么情况下A优于B，在什么情况下B优于A。如果有第三种方案可能更优，请推导出来并说明理由。所有判断请用数据和案例支撑。

比如在考虑某社交产品选择内容分发策略时，我们可以这么设计提示词（如图4）

AI会全面分析不同场景，可能还会搜索Twitter、Instagram、抖音等平台的策略演变历史，给出决策树和临界条件。（如图5）

这个技巧逼着AI做全面分析，而不是给你一个简单的选择题答案。它会帮你把决策树的每个分支都推演一遍，找出不同场景下的最优解。（如图6）

3️⃣ 技巧三：注入具体场景

通用问题得到的往往是通用答案，没什么价值，要让AI给出有针对性的分析，就要把你的具体场景告诉它。

差的提示词：如何提升用户留存率？
好的提示词：我们是一个面向三四线城市下沉用户的短视频产品，月活500万，次日留存35%,行业平均40%。用户画像是25-40岁、以女性为主、主要在晚上8点到11点使用。请分析留存率低于行业平均的可能原因，给出具体的优化方案，并预估每个方案对留存率的提升幅度。

后者给出的答案会非常具体，AI会根据你的用户画像去搜索下沉市场的用户行为特征、分析晚间时段的内容消费偏好、对比同类产品的留存策略，最后给出针对这个场景的解决方案。

4️⃣ 技巧四：要求展示工具调用过程

这是最容易被忽略但很重要的一点。
在提示词里加上这句话：请展示你的完整思考过程，包括搜索了什么关键词、找到了哪些数据、如何分析这些数据、得出结论的推理链条是什么。（如图7）

为什么要这样做，两个原因。
第一，你能看懂AI是怎么想的，判断它的推理是否靠谱。
AI也会犯错，可能搜索的数据过时了，可能推理的前提不成立。如果它不展示过程，你很难发现问题。展示了过程，你就能做二次验证。

第二，这些思考过程本身就是最好的文档素材。
研发质疑你的决策时，你可以把AI的推理过程拿出来，展示你考虑过哪些因素、对比过哪些方案、基于什么数据得出结论，这种透明的思考过程会大大提升你的可信度。（如图8）

产品经理和研发之间的争执，本质上不是能力问题，而是信息不对称和思考方式差异。
这种差异导致的结果就是，产品经理脑子里有完整的思考过程，但表达出来的只有结论。研发看到的是跳跃的逻辑，觉得产品经理想不清楚。

会深度思考的AI模型，提供了一个桥梁，把产品经理脑子里模糊的想法，转化成研发能理解的推理链条。它能补全中间被省略的步骤，找到支撑判断的数据，展现完整的思考过程。

这不是说AI替代了产品经理的判断力，而是它让你的判断变得可验证、可追溯、可讨论。
当决策过程变得透明，对抗就会变成协作。