看到即刻上了置顶功能，就借机发篇自我介绍吧：
申悦，12年产品经验，前360产品总监、36氪产品负责人。常年发表对产品、内容行业、职场发展的观察和思考。公众号：互联网悦读笔记【关注领取七百余篇原创产品思考，与我深度交流】

#求职辅导手记 20241221
1、面试是匹配筛选，不是打怪升级，实事求是最重要，不会的问题就说不知道，否则会因为过度紧张和心虚，导致回答混乱。
2、认真理解面试官的问题，正面回答，没必要扩展或转移话题。
3、如果想提升竞争力，可以突出说明资深优势，比如视野更宽、执行力更强、善于协调沟通等，并列举具体事例证明工作出色。
4、一个锻炼自己深入理解业务的方法：不断追问为什么？为什么指标这么定？为什么流程要这么执行？问多了，就知道这个业务到底怎么回事了。
5、回答问题不要太啰嗦，自行增加背景介绍，相信面试官的水平，要聚焦自己的具体工作内容和工作思考。
6、怎么介绍一件具体的事？沿着：问题发现、衡量标准、目标规划、解决过程、最终效果及收获方法论的流程来讲。
7、说职业规划的时候，避免使用不确定的词语，比如“可能”，要明确表达对岗位的兴趣和决心，体现职业规划的思考和稳定性。
8、讲到为什么转行，表述要积极，强调原岗位缺乏挑战性，为追求大平台和职业发展转行，认可新岗位价值及对自身能力提升的帮助。

一个小问题求助：为什么国内电商产品搜索用的多，海外电商产品分类查找用的多？

从产品视角聊聊Sora的发布，真心觉得OpenAI开始重视产品设计，是对全行业和产品经理岗位的利好，同时Sora也提供了一个优秀AI产品的范本，很值得每一名产品经理学习🧐

#AI行业思考 20241206
有没有大模型工具，可以做专业的需求分析？
答案是任何大模型工具，都做不了专业的需求分析，因为需求分析本身就不是一个大模型能理解的任务
大模型不懂什么叫“专业的需求分析”，它能听懂的是“根据一个关键词，全网搜索，汇总信息，提取数据，总结高频问题”这样的指令，因此需要先把需求分析这件事，拆解成具体的执行任务，接下来才需要考虑哪些AI可以做
网上经常能看到说要学“AI+编程”“AI+设计”“AI+私域”，其实应该反过来，先懂技能，再+AI

#求职辅导手记 20241203
1、回答面试问题的时候，切记控制住答案长度，不要试图把所有能想到的东西全都给面试官怼过去，会导致过度回答。也不要绕弯子，答到点子上去。
2、回答职业规划的时候，可以从行业规划、岗位规划和职级规划3个角度回答，并贴合求职公司岗位要求。
3、获得面试官认可的关键，在于说出超出他预期范围之外的事情，制造“非共识”。
4、回答“如何平衡用户体验和商业收入”问题的思路：定量看平衡基准线、定性看业务长期价值。
5、面试不光是为了求职，还是可以帮助你发现自己在方法论和思考角度上的提升空间。
6、几个认知提升的方法：过来人的指导、经验积累和复盘、沉下心看书思考、多输出。

#求职辅导手记 20241202
1、当面试官问“请介绍下你们公司业务”的时候，本质上是考察你是否能把握公司的业务范围和业务模式，并准确分析业务当前面临的机遇和挑战。
2、当面试官对你所在行业不了解，想问一些基础问题时，实际上他除了想满足好奇心，也想通过这个问题确认你是否对行业现状和趋势有深入理解。
3、除了能回答出自己是怎么做业务的，还要能回答“业务为什么要这么做”的问题。务必注意不要“简单归因”，认为是领导要求、公司实力、考核目标这些，而是从业务链条一步步拆解，解释如果没有这一步，会带来什么问题，如果做了，为什么会更好。
4、理解用户，除了从“用户画像”角度来看之外，还可以从“用户人设”角度思考（参考梁宁《真需求》）
5、数据是个好东西，给公式，而不是给形容词。

#求职辅导手记 20241128
1、提前准备一份简洁有力的自我介绍，不要超过3分钟，在自我介绍中突出职业发展脉络和个人优势即可。
2、如果职业发展中间有切换赛道，准备好解释原因，重点强调自己的核心能力是如何贯穿始终的。
3、准备一个最近一段时间完成效果较好的项目案例，按照背景、目标、实施过程、遇到的问题、解决办法、最终结果的逻辑来完整介绍。
4、介绍项目背景时，务必先梳理清楚项目涉及的角色、流程节点和每个角色的职责。
5、学会将复杂的业务问题拆解成几个核心点，并能清晰地表达出来。比如线下业务线上化，解决的就是3个问题：第一是信息不透明、第二是信息无沉淀、第三是信息流转效率低。
6、在面试中要随时注意面试官的反馈，适时调整回答的节奏和方向。尤其当面试官在打断你，那就要额外注意。
7、简历要突出重点，避免过多专业术语，用通俗易懂的语言描述工作内容，同时避免啰嗦。
8、在简历中，需要用具体数据展示工作成果，而不是抽象地用“提升、优化、完善”这种动词描述。

#求职面试辅导手记 20241117
1、做面试自我介绍，不要只罗列工作经历，而要突出每段经历中的成果和关键数据。同时，增加对岗位的理解，表达出个人对所做方向非常感兴趣，让面试感受到你的热情和专业。
2、当面试官问到“为什么做某个功能”时，不要模糊回答或者绕圈子。要详细说明你是如何识别需求的，你提出解决方案的推导过程是什么，以及你给需求定优先级的原因。
3、面试中涉及数据的部分。只描述相对指标是不够的，结合绝对指标才能让数据更有说服力。此外，要说明为什么这些数据能证明你功能设计是合理的，让你的叙述更具体可信。
4、针对“如何评估需求优先级”的问题，可以使用“商业价值-用户体验-技术可行性”三角分析法，或基于用户覆盖率、影响范围、与公司目标的关联度等多个维度进行阐述。
5、产品功能的成功不仅体现在使用数据上，更重要的是如何推动商业目标实现。在面试中，要说明每项功能如何直接或间接地影响付费转化、用户留存或市场表现。
6、在回答问题时，避免过多铺垫和绕圈子。可以采用“先结论、后分析”的结构，直接切入核心观点，然后用逻辑和数据支撑你的观点。
7、面试中，需要不断强调自身经历与目标岗位之间的契合度。通过拆解目标岗位的核心职责，提炼出和自己最相关的经验。
8、行业视野是面试加分项，尤其是当你讨论产品规划或战略问题时。你可以从行业趋势、技术发展方向或市场竞争角度提出见解。
9、针对行为性问题，比如“你如何做出某项决策”或“你遇到的最大挑战是什么”时，需要准备具体的案例，采用STAR（情境、任务、行动、结果）法清晰回答。

刚和客户沟通，了解到企业内部使用AI Agent 2个很落地的场景：
1、信息结构化
2、Function Call转义
信息结构化，目的是把日常的自然语言对话，转化成标准、格式化的内容，使用场景是群发通知和正式公告，提升信息传递效率。
Function Call转义，目的是把自然语言指令，转化成调用接口的JSON格式代码，和内部系统对接。
二者可配合使用，即先格式化内容，再调用工具完成信息发送，典型场景就是群发邮件。
其中可能遇到的最大问题，是一些需要对比、计算的逻辑，无法输出准确结果，比如数值判断、日期对比等。
解法可以是调用插件进行“打补丁”，即一些需要逻辑处理的需求，不用模型能力，而是调用三方接口或程序代码进行判断，以确保输出足够精准。

#求职辅导手记
1、好的简历跟不好的简历最大的差别，就在于你中间有没有解决问题的过程和一些亮点细节
2、所有简历的优化逻辑，都是第一你观察到这个行业里会有哪些问题。第二在这些问题里你当时你是怎么解决的。
3、面试官不光希望知道你是怎么做的，还希望知道你通过做的事总结出来的方法论，或者说你要总结出你做这件事成功的原因
4、面对开放性问题，可以为面试官提供选择题，缩短范围、聚焦答案。比如：我做了三件事，你对哪个感兴趣我给你具体说说
5、做了很多事，不知道怎么表达，怎么办？短期方案：专人辅导、定向挖掘提炼、死记硬背；长期方案：刻意练习、内容输出、多做分享。