产品经理究竟做什么工作_产品经理究竟做什么
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AI FDE,会是 AI 产品经理的未来吗?并探讨其与国内AI产品经理的异同。一、什么是FDE?FDE(前向部署工程师)由Palantir 在2010 年代初首创，源于服务情报机构时”客户说不清自己要什么”的困境：与其走”收集需求—设计—交付”的老路，不如把工程师直接派驻客户现场，在真实环境里观察、试验、实时构建。与服务小发猫。
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模型会出错,可流程不许出错——零容忍场景里,AI 产品经理到底在管什么我一直记着：产品经理最危险的一刻，就是他觉得自己听懂了的那一刻。还有个地方PM 老搞混——预警这一步到底用什么。一提预警，好多人张口就是”用大模型行不行””千问能不能上”。这是把两码事混一块儿了。预警处理的是传感器吐出来的一串数字：温度、压力、流量、浓度。..
MCP热潮过去后,产品经理该看什么真正难的是工作流，而不是接工具回到产品这块，我一直觉得，MCP热潮给产品经理最大的提醒是，AI产品不是把模型和工具拼起来就完事了。中间小发猫。 才是真正的难题AI产品越往深处走，越不能只追求自由。模型太自由，用户反而会害怕。好的体验应该是，用户知道它正在做什么，关键节点能确认小发猫。
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AI时代,产品经理如何设计更懂用户的大屏可视化产品大屏可视化正经历从展示工具到智能决策核心的蜕变。AI的深度融入正在改变产品经理的工作范式——需求分析不再依赖静态图表清单，而是通还有呢？ 产品经理要追问：谁会看这块屏？什么时候看？看完要做什么决定？如果指标异常，谁负责处理？处理结果是否回流系统？2. 用AI生成场景假设，再到还有呢？
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产品经理如何进行需求优先级排序?到底是什么。这也是我今天想讲的重点。产品经理对需求的优先级排序。不是为了显得专业，也不是为了开会的时候拿出一个漂亮模型镇场子。真正的目的只有一个：在有限资源下，少做错事。第一，为什么工作会一团乱？很多时候，表面上看，是需求太多、资源太少、领导想法太多变。这些是什么。
工作中使用AI一段时间的感受:产品经理之间的差异取决于思考和使用 ...产品经理的工作重心，会从”设计页面”前移到”设计能力”。你能不能把业务能力抽象成可被Agent调用的形态，决定了你的产品在AI Native时代的天花板。这是一个很底层的能力升级，今天开始练，明天才不至于太被动。五、最后回到开头那个问题——AI Native到底是什么？我现在的答案是什么。
AI执行规范只有70%?剩下的30%靠系统“护栏”兜底,一个AI产品经理...这个转变意味着什么？我给自己打了个比方。之前我的思路是：给AI一本交通规则手册，让它背下来。然后指望每次上路它都自觉遵守。但现实呢等会说。 以前AI产品经理的核心工作是写Prompt、调RAG、选few-shot,本质上是在给模型当“补习老师”。现在我得重新画一条线：哪些规范可以放心交等会说。
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太平基金:熊莹出任总经理,绩差产品高收费问题能否迎来转机?近日，太平基金迎来新任总经理熊莹。此前，2025年10月，太平基金原总经理曹琦因工作调整离任。伴随市场走牛，太平基金旗下部分权益产品表现较为突出。太平科技先锋混合发起式A自2025年4月成立以来，净值累计上涨105.07%,跑赢业绩基准超过50个百分点。不过，太平基金旗下也有部说完了。
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产品经理的RAG决策地图:什么阶段该加什么,什么时候该停手知道问题到底出在哪一层。这个阶段必须做的三件事：把元数据体系建完整；上混合检索+Rerank;用真实失败案例反推摄入层的修复。大量的精力应该花在分析”为什么这个问题答错了”，而不是盲目地往上加策略。规模化期：稳定性优先于效果规模化之后，产品经理的关注点要从”效果好好了吧！
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微调 vs RAG,AI产品经理怎么选?有高质量标注数据吗？没有，微调先放一边。选错方案，通常不是技术判断出了问题。是在决策时没想清楚：知识到底会不会变，风格到底要不要控，这个功能到底在验证什么。需求没想清楚，选哪条路都是在赌。本文由@Ivy 原创发布于人人都是产品经理。未经作者许可，禁止转载题图来自Un还有呢？
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