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置顶耗时半年，终于发布了！咱们新版的《AI产品经理的实操手册》（飞书知识库）
整理不易（总计3000+篇、28万字），请轻拍，欢迎反馈建议和意见～
详情介绍在：mp.weixin.qq.com
也可直接进入手册主页：etimq7i0d2.feishu.cn （或扫描图一的二维码）
不论是了解AI通识或最硬核干货、转型或入门AI产品经理，都可以来这里查找；
从深度、广度、体系化、可实操性等多方面来说，可能是你最值得参考的“AI知识库”了，值得收藏！
1、特别是下面几个小节，几乎囊括了过去1、2年，业内所有最精华的深度硬核AI干货，星球会员同学，千万别错过了——
-第一章 AI产品经理和AI产品方法论 的「1.2.1 AI-native」、「1.2.4 做（AI）设计」、「1.2.5 （AI）商业化」
-第三章 AI技术通识的「3.2.1 （大模型）核心原理」
-第四章 AI产业通识的「4.1 AI产业现状」
-第七章 成长的底层逻辑 的「7.3.3 PM成长」和「7.3.4 AI PM成长」
2、还可在“第二章 AI产品通识”里，从30多个领域分类中，找到自己正在从事的领域。
3、非星球会员，仍可免费阅读「第一章 AI产品经理和AI产品方法论 」（etimq7i0d2.feishu.cn ）中的4万字
和 “第五章「5.1 AI产品工具（严选）」小节（etimq7i0d2.feishu.cn ）的6万字。
【欢迎加V交流】：hannimam721（或图5二维码），麻烦备注“即友”二字。
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从深度、广度、体系化、可实操性等多方面来说，可能是你最值得参考的“AI知识库”了，值得收藏！
1、特别是下面几个小节，几乎囊括了过去1、2年，业内所有最精华的深度硬核AI干货，星球会员同学，千万别错过了——
-第一章 AI产品经理和AI产品方法论 的「1.2.1 AI-native」、「1.2.4 做（AI）设计」、「1.2.5 （AI）商业化」
-第三章 AI技术通识的「3.2.1 （大模型）核心原理」
-第四章 AI产业通识的「4.1 AI产业现状」
-第七章 成长的底层逻辑 的「7.3.3 PM成长」和「7.3.4 AI PM成长」
2、还可在“第二章 AI产品通识”里，从30多个领域分类中，找到自己正在从事的领域。
3、非星球会员，仍可免费阅读「第一章 AI产品经理和AI产品方法论 」（etimq7i0d2.feishu.cn ）中的4万字
和 “第五章「5.1 AI产品工具（严选）」小节（etimq7i0d2.feishu.cn ）的6万字。
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关于Levy文中提到，我的这2个认知点（长尾、效果付费），稍微解释说明下：
0、先摘录下原句
1）AI真正的差异化增量价值（场景），不是高频，而是（以前大家以为的）长尾。
2）重点不是看DAU，而是要按照效果付费。
1、关于第一点，“长尾”，我的意思是
1）AI-Native产品，如果作为一个新的品类成立，那么其核心差异化的增量价值，是在长尾场景，而并不是（之前大家认知下的）头部、高频场景。
甚至可以说，一旦用户主动开口说“我要XXX”，你（AI产品/开发者）就已经输了。
因为头部高频场景，现有需求，通过互联网/移动互联网产品，已经能基本解决了。那么AI新产品带来的价值，并没有好10倍以上，用户没有足够动力去改变习惯（触屏交互效率更高）。
2）已经存在的例子，比如我在《关于PMF，以及机器人赛道短期落地的坑》mp.weixin.qq.com 中，提到的2个例子：
例1：AiPPT的典型用户，不是高频做 PPT 的人，而是一年就做个两三次，甚至这辈子第一次写 PPT 、就是用 AiPPT的人。
例2：ACE Studio 的典型付费用户（音乐人，music creators），不在国内，而在海外。投过搜索广告，ROI 完全为 0。而现在投KOL的视频， ROI 是100，产品没有任何变化，就是流量阵地变了。
3）甚至，这个认知，在科技历史上，是曾经发生过的——
Google Index：最早雅虎希望 Google 帮其 更好覆盖长尾网页的内容，当时行业的人，都觉得 Google 这种关键词搜索是做不大的……但后来就被“覆盖”了。
4）补充说明
A，不仅是说，个体可以这么做来提效（比如公司员工通过AI编程，自己DIY各种小工具），还包括，这本身就会孕育出更大的AI产品和公司。
B，不是说，以后的AI产品，就不能覆盖头部高频场景，而是说，不足以成为真正的“新品类”
关关于这个，延伸参考文章在《如何从“品类”角度做AI产品（2C）的需求定位》mp.weixin.qq.com
2、关于第二点，“效果付费”
1）提这个说法的背景，是目前AI主流的商业模式，还是包月/年或者卖API，但未来可能不是的，应该是“效果付费”——AI真正的产生了能对标“职位”（工种）的价值
2）具体来说，原文写的“分成”，有点误会。其实我完整的认知中，有3种可能性
A，一个AI工种（比如AI程序员），领工资，200美金/月；跟人类员工比，明显能“算得过账来”。
B，AI虚拟人，可以提高销售转化率，进而“分成”。
比如之前某AI公司做了大量实验，让AI Being和人交流，测试表明，AI推荐的商品购买率达到68%，但是，以前的推荐或人机交互系统，即使把用户理解做到极致，购买率也没有超过10%。
——这里面，有巨大的增量空间，是目前大家都没有意识到的。
C，按照时间计费。这个点，是业内还没有的非共识认知，暂不细说了。
以上3种，都是要有真正的效果，才能让用户真正接受更高的定价，才能覆盖成本。
3）补充说明：“重点不是看DAU”，并不是说，之前（互联网时代）只看DAU（没那个意思）；也不是说，以后就完全不能看DAU。
而是说，如果要继续拿DAU套AI时代的产品（判断其核心价值），是有偏差的。
以上。大概先说这么多吧，欢迎交流~
0、先摘录下原句
1）AI真正的差异化增量价值（场景），不是高频，而是（以前大家以为的）长尾。
2）重点不是看DAU，而是要按照效果付费。
1、关于第一点，“长尾”，我的意思是
1）AI-Native产品，如果作为一个新的品类成立，那么其核心差异化的增量价值，是在长尾场景，而并不是（之前大家认知下的）头部、高频场景。
甚至可以说，一旦用户主动开口说“我要XXX”，你（AI产品/开发者）就已经输了。
因为头部高频场景，现有需求，通过互联网/移动互联网产品，已经能基本解决了。那么AI新产品带来的价值，并没有好10倍以上，用户没有足够动力去改变习惯（触屏交互效率更高）。
2）已经存在的例子，比如我在《关于PMF，以及机器人赛道短期落地的坑》mp.weixin.qq.com 中，提到的2个例子：
例1：AiPPT的典型用户，不是高频做 PPT 的人，而是一年就做个两三次，甚至这辈子第一次写 PPT 、就是用 AiPPT的人。
例2：ACE Studio 的典型付费用户（音乐人，music creators），不在国内，而在海外。投过搜索广告，ROI 完全为 0。而现在投KOL的视频， ROI 是100，产品没有任何变化，就是流量阵地变了。
3）甚至，这个认知，在科技历史上，是曾经发生过的——
Google Index：最早雅虎希望 Google 帮其 更好覆盖长尾网页的内容，当时行业的人，都觉得 Google 这种关键词搜索是做不大的……但后来就被“覆盖”了。
4）补充说明
A，不仅是说，个体可以这么做来提效（比如公司员工通过AI编程，自己DIY各种小工具），还包括，这本身就会孕育出更大的AI产品和公司。
B，不是说，以后的AI产品，就不能覆盖头部高频场景，而是说，不足以成为真正的“新品类”
关关于这个，延伸参考文章在《如何从“品类”角度做AI产品（2C）的需求定位》mp.weixin.qq.com
2、关于第二点，“效果付费”
1）提这个说法的背景，是目前AI主流的商业模式，还是包月/年或者卖API，但未来可能不是的，应该是“效果付费”——AI真正的产生了能对标“职位”（工种）的价值
2）具体来说，原文写的“分成”，有点误会。其实我完整的认知中，有3种可能性
A，一个AI工种（比如AI程序员），领工资，200美金/月；跟人类员工比，明显能“算得过账来”。
B，AI虚拟人，可以提高销售转化率，进而“分成”。
比如之前某AI公司做了大量实验，让AI Being和人交流，测试表明，AI推荐的商品购买率达到68%，但是，以前的推荐或人机交互系统，即使把用户理解做到极致，购买率也没有超过10%。
——这里面，有巨大的增量空间，是目前大家都没有意识到的。
C，按照时间计费。这个点，是业内还没有的非共识认知，暂不细说了。
以上3种，都是要有真正的效果，才能让用户真正接受更高的定价，才能覆盖成本。
3）补充说明：“重点不是看DAU”，并不是说，之前（互联网时代）只看DAU（没那个意思）；也不是说，以后就完全不能看DAU。
而是说，如果要继续拿DAU套AI时代的产品（判断其核心价值），是有偏差的。
以上。大概先说这么多吧，欢迎交流~
西元Levy: 观察到一个有意思的现象，大约在23年底24年初的时候，有一些投资人和产品经理在讨论，评价新一代AI应用指标是否需要发生变化，即，是不是应该找一些不同于DAU/MAU/次留等移动互联网时代惯用的数据指标 24年底，由于豆包DAU的一骑绝尘，加上近期DeepSeek又进一步反超，大家似乎又回归了移动互联网时代的评价体系。前几天和一位因为大环境躺了2年的VC老前辈交流，他因为deepseek的事情跃跃欲试觉得25年AI应用要爆发，但看项目的逻辑还是移动互联网的“高频x刚需x客单价”公式 就这个问题和@黄钊hanniman 探讨了一下，存在两个核心的非共识： 1、AI真正的差异化增量价值，不是高频，而是（以前大家以为的）长尾 2、重点不是看DAU，要按照效果付费（分成） 这里面的核心逻辑在于，AI超越人类想象的价值在于，解决各个领域的“不可能三角”而引发真正意义上的“供给侧的变革”
17 210
【有价值、有趣的产品方向：AI评测工具】
含5个案例，评测对象范围，涉及：AI文档类产品、大模型速度、Prompt生成及评测、Prompt版本管理及表现评测，甚至还有最后的“AGI评测”。
我们自己所在的AI细分领域，是否存在这种“AI评测工具”的产品机会呢？
ps，“AGI评测”那段，有两句话值得体会下：
AGI发展停滞的最大原因是，AI行业的主流定义——AGI是一个能够完成大多数有经济效益工作的系统——是错误的。
正确定义是：一个能够高效地获取新技能，并利用这种能力解决开放性问题的系统。
含5个案例，评测对象范围，涉及：AI文档类产品、大模型速度、Prompt生成及评测、Prompt版本管理及表现评测，甚至还有最后的“AGI评测”。
我们自己所在的AI细分领域，是否存在这种“AI评测工具”的产品机会呢？
ps，“AGI评测”那段，有两句话值得体会下：
AGI发展停滞的最大原因是，AI行业的主流定义——AGI是一个能够完成大多数有经济效益工作的系统——是错误的。
正确定义是：一个能够高效地获取新技能，并利用这种能力解决开放性问题的系统。
一个有价值、有趣的新产品方向：AI评测工具（含5个案例）
7 00
【近期新增14个AI产品经理JD（北京、上海、成都、深圳为主）_共计61个_可内推】
详见：shimo.im （推荐PC浏览器打开）
1、G69-001，北京/上海，某一线AIGC/LLM公司，AIGC 特效玩法 PM
要求：2-3年PM工作经验，有 AIGC、图像处理、特效制作、社交娱乐等相关领域产品经验优先。
2、G69-002，北京/上海，某一线AIGC/LLM公司，海外 app 产品经理（AIGC工具）
要求：1-3 年app产品经验，熟悉 AIGC 技术应用，能独立负责产品开发优化。有海外生活/工作经验，熟悉海外市场文化与生态，有成功的海外 app 经验优先。
3、G69-003，北京，某一线AIGC/LLM公司，AIGC 产品经理（C端）
要求：5年以上C端产品经验，至少 1 年 AIGC 产品相关经验；对AIGC图片/视频产品的市场和用户需求有深刻理解。
4、G71-003，北京，某一线 AI 2.0公司，AIGC产品经理，负责多模态大模型的能力训练、体验优化、训练数据策略制定。
要求：2年以上产品经验，端到端参与过AI或多模态模型（图片、视频生成）项目；有多模态AI产品经验者优先。
5、G35-001，北京，某TOP车企，AI应用产品经理，负责LLM、AIGC在座舱、手机等多端的C端AI应用
要求：有3年AI应用从业经验，有万级DAU场景的C端大模型应用实战经验。熟悉主流AI对话产品。
6、G35-002，北京，某TOP车企，大模型对话产品经理，负责AI助手智能体对话平台，及多车型、多用户、跨领域的对话策略
要求：3年以上产品经验，对AI产品和智能座舱都有深入了解。
7、G10-001，北京，某大厂，AI产品经理，负责app中的AI导购产品
要求：3年以上工作经验，至少一项C端AI产品落地经验
8、G31-025，北京，某大厂，产品经理-大模型平台，负责面向AIGC场景的大模型效果与平台的全生命周期的产品规划、设计与推动落地；特别是模型训练平台、评估平台。
9、G26-001，北京，某大厂，AI产品经理，负责闪购业务Ai产品落地
10、G118-001，成都，某大厂，AI软件产品经理（P7左右），负责Al PC/Pad/Phone 内的软件产品，特别是知识库类 AI 软件
要求：对手机、pad、pc类软硬件产品有长期的使用和自己的独立见解
11、G118-002，成都，某大厂，个人知识库产线-用户运营(用户增长方向)负责人（P7左右）
要求：3年以上用户运营经验，具备数据分析及闭环管理经验；熟悉AI产品优先
12、G80-001，深圳，某大厂智能客服运营（高级岗），负责售后领域智能客服机器人的运营（全球），对线上咨询服务的自助解决率和自助应答体验负责。
要求：3年以上智能客服机器人运营经验（有大型呼叫中心经验者优先）。
13、G106-001，深圳/上海，知名物流公司、中厂高级AI产品经理(AIGC方向) ，负责AIGC产品在货运增长、售后等领域的应用挖掘和落地。
要求：4年以上AI产品管理经验，有成功案例者优先。
14、G117-001，上海，工业和信息化部-某直属事业单位，AI产业研究员，负责人工智能、大模型产业与应用技术趋势研究，政策编制支撑及其他支撑性工作。
要求：对人工智能领域有整体性认知和理解，愿意投身咨询行业，从事报告撰写工作。
详细JD描述（共计61个），在这里：shimo.im （推荐PC浏览器打开）
投递方式：需要内推的同学，可以直接微信联系我（hanniman721），发送简历+职位序号。
（也可查看详细介绍：mp.weixin.qq.com ）
详见：shimo.im （推荐PC浏览器打开）
1、G69-001，北京/上海，某一线AIGC/LLM公司，AIGC 特效玩法 PM
要求：2-3年PM工作经验，有 AIGC、图像处理、特效制作、社交娱乐等相关领域产品经验优先。
2、G69-002，北京/上海，某一线AIGC/LLM公司，海外 app 产品经理（AIGC工具）
要求：1-3 年app产品经验，熟悉 AIGC 技术应用，能独立负责产品开发优化。有海外生活/工作经验，熟悉海外市场文化与生态，有成功的海外 app 经验优先。
3、G69-003，北京，某一线AIGC/LLM公司，AIGC 产品经理（C端）
要求：5年以上C端产品经验，至少 1 年 AIGC 产品相关经验；对AIGC图片/视频产品的市场和用户需求有深刻理解。
4、G71-003，北京，某一线 AI 2.0公司，AIGC产品经理，负责多模态大模型的能力训练、体验优化、训练数据策略制定。
要求：2年以上产品经验，端到端参与过AI或多模态模型（图片、视频生成）项目；有多模态AI产品经验者优先。
5、G35-001，北京，某TOP车企，AI应用产品经理，负责LLM、AIGC在座舱、手机等多端的C端AI应用
要求：有3年AI应用从业经验，有万级DAU场景的C端大模型应用实战经验。熟悉主流AI对话产品。
6、G35-002，北京，某TOP车企，大模型对话产品经理，负责AI助手智能体对话平台，及多车型、多用户、跨领域的对话策略
要求：3年以上产品经验，对AI产品和智能座舱都有深入了解。
7、G10-001，北京，某大厂，AI产品经理，负责app中的AI导购产品
要求：3年以上工作经验，至少一项C端AI产品落地经验
8、G31-025，北京，某大厂，产品经理-大模型平台，负责面向AIGC场景的大模型效果与平台的全生命周期的产品规划、设计与推动落地；特别是模型训练平台、评估平台。
9、G26-001，北京，某大厂，AI产品经理，负责闪购业务Ai产品落地
10、G118-001，成都，某大厂，AI软件产品经理（P7左右），负责Al PC/Pad/Phone 内的软件产品，特别是知识库类 AI 软件
要求：对手机、pad、pc类软硬件产品有长期的使用和自己的独立见解
11、G118-002，成都，某大厂，个人知识库产线-用户运营(用户增长方向)负责人（P7左右）
要求：3年以上用户运营经验，具备数据分析及闭环管理经验；熟悉AI产品优先
12、G80-001，深圳，某大厂智能客服运营（高级岗），负责售后领域智能客服机器人的运营（全球），对线上咨询服务的自助解决率和自助应答体验负责。
要求：3年以上智能客服机器人运营经验（有大型呼叫中心经验者优先）。
13、G106-001，深圳/上海，知名物流公司、中厂高级AI产品经理(AIGC方向) ，负责AIGC产品在货运增长、售后等领域的应用挖掘和落地。
要求：4年以上AI产品管理经验，有成功案例者优先。
14、G117-001，上海，工业和信息化部-某直属事业单位，AI产业研究员，负责人工智能、大模型产业与应用技术趋势研究，政策编制支撑及其他支撑性工作。
要求：对人工智能领域有整体性认知和理解，愿意投身咨询行业，从事报告撰写工作。
详细JD描述（共计61个），在这里：shimo.im （推荐PC浏览器打开）
投递方式：需要内推的同学，可以直接微信联系我（hanniman721），发送简历+职位序号。
（也可查看详细介绍：mp.weixin.qq.com ）
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今晚抢跑群✅！「黄钊的AI日报·第六季」，可免费试读3篇，入口在：xiaobot.net
已经有 306 读者了🙏，明早开始第一天推送～
ps，刚公众号里，也发了详细介绍：mp.weixin.qq.com
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只有提升了维度，才可能先在自己心里，“看”到那个东西——这（画面感）是未来所有AI产品经理和AI从业者的，巨大分水岭。
“（LLM产品）评估”背后，再深一层和两层的关键能力，到底是什么
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