使用Dockerfile创建一个hyperf容器做为开发环境
2026/1/18 19:20:25
传统产品经理转型AI PM指南：强调理解AI能力而非编写代码。文章从认知重塑、技能树重构到实战路径三方面展开，通过小红书文案生成器案例，展示从基础Prompt到Few-Shot和RAG思维的进阶过程，提供低代码构建Demo方法，帮助快速掌握AI产品管理能力。
**最近，我被问到最多的问题就是：“现在AI这么火，我做传统App/Web产品好几年了，感觉很焦虑，想转AI PM，但不懂技术，从哪开始？”
我非常理解这种焦虑，结合我学习AI的经验和实践，本文将分享如何快速转型成为AI产品经理的小秘诀。
其实AI不仅仅是一项技术，更是一次生产力的重构。好消息是，AI产品经理的核心壁垒并不是写代码，而是如何用AI的能力和你的创意去解决实际问题。
今天，我将褪去那些高大上的术语，为你拆解从普通PM到AI PM的“逆袭”之路。
— 一、认知重塑——AI PM到底在做什么？
很多转型者最大的误区是：觉得AI PM就是设计聊天机器人的。错！
传统PM和AI PM的根本区别在于“确定性”与“概率”的博弈。
- 传统PM（确定性）： 逻辑是 If X then Y。你设计一个按钮，用户点击后，跳转必然发生。你的工作是优化这个确定的流程。
- AI PM（概率性）： 逻辑是 If X then probably Y, but maybe Z。你输入一段Prompt（提示词），模型给出的结果是不确定的（幻觉、随机性）。你的工作是在不确定性中寻找最大的商业价值，并控制风险。
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**#### AI PM的三种常见流派：
你需要先想清楚你想去哪一层：
- 底层： 在OpenAI、DeepSeek AI这种大模型公司，关注模型本身的性能、参数、推理成本。门槛极高，通常需要技术背景。
- 中间层： 做让别人开发AI应用的平台（如Dify, Coze）。关注开发者体验和工具链整合，有点像以前的“ISV市场产品经理”。
- Agent层：将任务拆解并调用“指挥”不同AI干活，实现任务目标的应用。
- 应用层：这是90%普通PM转型的最佳战场。 做AI写作、AI客服、AI绘画，或者在现有SaaS里加AI功能。
接下来，我们将一起探讨第4个——应用层AI产品经理”到底如何学习AI？
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**### 二、技能树重构——你到底需要学什么？
不要一上来就去啃《深度学习》的花书，那是算法工程师的事。作为PM，你需要掌握的是AI“技术边界”和“工程思维”。
1. 核心技术概念（懂原理，不求甚解）
你需要能和算法同事对话，听懂他们在说什么，比如：
大模型基础： 什么是LLM（大语言模型）？Transformer架构的本质（基于上下文概率的“完形填空”）。
关键参数： Temperature（ 控制 AI “胡思乱想”程度的参数）、Top-P（核采样）、Context Window（上下文窗口）、Token成本。
增强技术：
Prompt Engineering（提示工程）： 如何通过自然语言编程。 RAG（检索增强生成）： 怎么给AI挂载一个“外脑”知识库，解决幻觉问题。 Fine-tuning（微调）： 什么时候需要微调模型，什么时候不需要。
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**#### 2. 新的评估思维（Evaluation）
传统PM看转化率、点击率。AI PM要看：
- 准确率与召回率： 模型回答的对不对？
- 延迟（Latency）： 这里的用户对等待时间的容忍度是多少？（流式输出的重要性）。
- 安全性： 如何防止AI说脏话、泄露隐私或一本正经地胡说八道。
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**#### 3. 场景定义能力（最重要！）
这是PM的看家本领，但在AI时代要升级。你需要判断：这个需求真的需要AI吗？
警惕手里拿着锤子（AI），看什么都是钉子。 如果写死一段规则代码就能解决，千万别用LLM，又贵又慢且不可控。
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**### 三、从0到1的实战路径（可操作的逆袭指南）
如果从零开始，建议按照这四个步骤做，每一步可3～7天循序渐进：
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**#### 第一步：沉浸式对话（建立体感）
- 动作： 每天高强度使用AI工具。不要只用ChatGPT/Deepseek聊天，去试用Claude 3.5 Sonnet,Perplexity（PRD、交互生成）。
- 任务： 强迫自己用AI完成工作流。写文档、回邮件、做竞品分析。我每天跟AI对话的次数比跟人都多😂。
- 目标： 深刻理解现阶段AI能做什么，以及更重要的——它在哪儿会犯蠢。
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**#### 第二步：掌握“自然语言编程”（Prompt Engineering）
- 学习复杂prompt： 所有的AI应用原型，最早都是一段Prompt。试着写一个复杂的Prompt，让AI扮演一个“苛刻的面试官”或者“苏格拉底式老师”或者“行业的引领者xx”。
- 目标： 学会CoT（思维链）、Few-Shot（少样本提示）、RAG（检索增强生成）等技巧。这是AI PM最基础的画原型方式。
1）CoT（思维链）：答案是逐个 Token 生成的。如果一个复杂的问题要求它直接出答案，它必须在生成第一个 Token 时就完成所有复杂计算，这超出了它的即时处理能力。通过 CoT，例如提示语：“请一步步思考”，或者问题由宏观到微观），模型会将复杂任务拆解成中间步骤。
2）Few-Shot（少样本提示）：Transformer 是根据上下文预测下一个词，如果你在提示词里先给它几个“问题+答案”的模版，模型就能通过强大的模式匹配能力，识别出你想要的输出格式和逻辑风格。
3）RAG（检索增强生成）： 怎么给AI挂载一个“外脑”知识库，解决幻觉问题。
- 实战案例：用 AI 打造“小红书爆款文案生成器
场景痛点
普通的小红书文案写出来像“说明书”，没有情绪，没有表情包，甚至不像人话。
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**#### 1. 初始阶段：小白的 Prompt
输入： “帮我写一篇关于防晒霜的小红书种草文案。”
AI：防晒霜很重要，它可以防止紫外线。这款防晒霜SPF50，效果很好，建议大家购买。
点评：太干巴，没人看。
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**#### 2. 进阶阶段：AI PM 的思维（结构化 Prompt）
作为AI PM，你需要把需求拆解成 “角色 + 背景 + 约束 + 样本” 的结构。
请复制下面这段话发给AI，体验一下区别：
Role (角色)
你是一位拥有百万粉丝的小红书美妆博主，擅长用“闺蜜聊天”的语气推荐产品，你的粉丝主要是20-30岁的年轻女性。
Context (背景)
我需要推一款“不油腻、成膜快”的防晒霜。
Constraints (约束条件)
- 语气： 激动、感叹、用很多语气词（绝绝子、真的会谢、救命）。
- 排版： 多使用Emoji表情包，段落要短，多用空行。
- 标题： 要做“标题党”，吸引眼球，必须包含痛点。
- 标签： 文末加上相关的SEO Hashtag。
- 字数： 控制在300字左右。
Output (输出)
请根据以上要求，生成一篇推文。
AI (进阶回答)：
标题：⚠️油皮亲妈！这款防晒我不允许还有人不知道！！😭
家人们！谁懂啊！夏天涂防晒真的太痛苦了！🥵 以前用的那些简直就是抹猪油，闷痘还没出门就化了…真的会谢！🙏
但是！！最近挖到的这个宝藏防晒真的惊艳到我！✨ 上脸这一秒…嗖的一下就成膜了！真的不夸张！就是那种哑光感，完全不粘腻！摸起来滑滑的~ 🧴
（后续省略…）
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**#### 3. 大师阶段：引入 Few-Shot (少样本学习) 与 RAG 思维
如果你发现 AI 写的还是不够“味”，怎么办？
不要只给指令，要给“范文”。 这就是 AI 领域的 Few-Shot Learning（少样本学习）。
在上面的 Prompt 后面，加上这一段：
Examples (根据搜索词搜索并筛选点赞量高的小红书爆款笔记)
请模仿以下文案的风格：
样本1： “姐妹们！这款粉底液真的牛！原相机直出都没在怕的，奶油肌妆效我真的哭死…”
样本2： “我的天！这是什么神仙配色？黄皮涂上也太显白了吧，纯欲天花板…”
此时，你已经完成了一个 AI 应用 80% 的核心逻辑。 接下来，如果要把这个变成一个 App 或 插件，就是把这段 Prompt 封装在后台，让用户只需要填“产品名”和“卖点”即可，即接下来的第三步。
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**#### 第三步：低代码构建Demo（MVP能力）
动作： 注册 Coze (扣子) 或 Dify。AI应用编排平台，不需要写代码。
任务： 搭建一个真实可用的Bot。
例如： 做一个“小红书爆款文案生成器”、“周报生成器”
配置： 也就是写Prompt。
知识库： 上传几十篇爆款笔记/链接作为RAG知识库。
工作流： 设置一个工作流（先分析热点 -> 再读取风格 -> 最后生成文案）。
目标： 拥有一个可以发给面试官看的链接，证明你懂RAG和Workflow。
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**#### 第四步：补齐理论与输出
阅读：
保持关注AI发展的行业动态，知道最近业界又出了什么新模型，有什么新能力（比如多模态、超长上下文）。
方法：利用“Manus”的定时功能，帮你整理汇总最新的AI行业日报
输出：
写一篇复盘文章，分析你第三步做的Bot，为什么这么设计？遇到了什么Corner Case（由于AI的随机性导致的坏结果）？你是怎么解决的？
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**### 最后：给转型者的几句话
- 不要被技术名词吓倒。 现在的趋势是，模型越来越强，门槛越来越低。未来的AI PM更像是一个“产品架构师”+“创意总监”。
- 数据是新时代的石油。 以前做PM，你关心功能逻辑；现在做AI PM，你要关心数据质量。因为数据决定了模型的智商。
- 保持极度的敏锐。 AI行业一天一个样。今天可行的方案，下个月可能就过时了。保持学习是唯一的护城河。
如何系统的学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生
2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：
国内大模型相关岗位缺口达47万
初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）
70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点
真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！
02.大模型 AI 学习和面试资料
1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工
📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）
第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
- 大模型 AI 能干什么？
- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
- Prompt 攻击和防范
- …
第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
- 轻量化微调
- 实验数据集的构建
- …
第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
- 带你了解全球大模型
- 使用国产大模型服务
- 搭建 OpenAI 代理
- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
- 部署一套开源 LLM 项目
- 内容安全
- 互联网信息服务算法备案
- …
学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。