AI时代的软件工程与产品管理：精粹摘要

• 核心价值不变： PM的核心职责 依然是为产品交付过程去风险，并最大化商业投资价值。
• AI带来的解放： AI将PM从繁琐工作中解放，使其能更专注于挖掘深刻的客户洞察。
• 新的协调方式： 协调对象从“人”扩展到“系统”。PM现在需要管理一个“活的有机体”，包括LLM、反馈循环等动态部分，而不仅仅是静态软件。
• 技能要求提升： 对 数据素养 (Data Literacy) 和 AI伦理 (Ethics of AI) 的要求显著提高，需要建立产品的“护栏”。
• 避免成为瓶颈： 工程效率因AI而飙升，PM必须加速决策和洞察产出，否则将成为团队瓶颈。“传统的PRD（产品需求文档）已经不够用了。”

• 心态一：极度的好奇心与谦逊 (Curiosity & Humility)： 勇于承认“我不知道”，保持学习者心态。在AI时代，这是生存的关键。
• 心态二：高度的主观能动性 (High Agency)： “做恒温器，而非温度计。” 主动发现并抓住机会，而不是被动响应。看到AI带来的新可能，思考自己能“多做什么”，而不是“什么工作会被取代”。
• 技能一：超越提示工程 (Prompt Engineering)： 掌握编写评测脚本 (Evals)的能力，以验证和约束模型的输出，减少“幻觉”。
• 技能二：多模型应用与调优： 能够根据不同任务场景，组合、调优、微调不同的模型，以达到最佳性能。
• 技能三：亲身实践 (Hands-on with Tech)： “过去一年写的代码比过去十年都多，因为代码现在本质上是‘架构+英语’。” 通过个人项目（如Aji的智能家居自动化项目）深入学习技术，保持手感。

• 核心理念：“核心AI化” vs “边缘AI化”： 成功的公司不是在旧产品上“涂抹”一层AI（边缘AI化），而是从根本上用AI重构工作流和产品核心（核心AI化），这甚至可能意味着旧代码库的缩减。
• 方法论：从“尖锐问题”出发 (Sharp Problems)： AI是新工具，但解决的仍是旧的、根本性的客户痛点。成功的关键是找到一个“尖锐问题”，即一个能带来3-10倍体验提升或成本下降的明确需求。
• 实践路径：专注与连接： 不要试图构建一个无所不能的通用大模型。更有效的方式是，先构建高度专精的AI能力，然后再通过一个“连接层”将它们组合起来，形成智能。
• 拥抱混乱：“船厂模型” (Shipyard Model)： 打造一个包含PM、工程、设计、数据/ML、市场等多角色的跨职能小团队，以“受控的混乱”方式高速迭代，模糊角色边界，共同解决问题。
• 探索新交互： 不要满足于聊天界面，它不是AI交互的终点。成功的公司正在积极探索更动态、更个性化的新用户体验。

• 关于用户：观察远胜于聆听： “用户说的和他做的往往是两回事。” 真正的客户洞察来自于民族志式的观察，理解他们行为背后的“为什么”，而不是用AI分析访谈稿。
• 关于设计：简单源于勇气： 复杂的产品往往源于团队缺乏自信和观点。拥有基于深刻洞察的观点，勇敢地为用户做决定，提供最简洁的方案，即使错了也比提供一堆混乱的选项要好。
• 关于战略：沟通，沟通，再沟通： “你永远不可能过度沟通‘为什么’。” 战略的成功落地依赖于持续不断的沟通，并要意识到组织内部对战略的理解也符合“跨越鸿沟”理论，需要耐心和策略。
• 关于职业：意图驱动未来 (Intention)： 职业发展不是随波逐流。在脑海中清晰地构想你的下一步，并有意识地为之努力，这种“意图”的力量是巨大的。

• 目标： 将顶级的产品管理知识普及化，打破地域限制，帮助更多人不仅能打造好产品，更能建立能持续产出好产品的公司。
• 结构：
  • 第一部分 - 基础： 面向高级/首席PM，涵盖从产品构思、定价到发布的核心技能。
  • 第二部分 - 领导力： 如何领导一个高效的“船厂”团队，制定公司战略，并应对AI带来的未来挑战。
• Pro版本： 提供基于Coda的可交互版本，包含大量模板、清单和工具，极具可操作性。