BLOG · 部落格

我每天在做產品，順手把過程寫下來

怎麼用 AI 做事、一個人能做到什麼程度、哪些坑我先踩過。盡量寫得你能照著做。

一個人能做到什麼程度

從一句話到跑得起來的原型，從留言區一句抱怨到上線的免費軟體，過程都留著。

長鑫上市首日漲 466%，但這家公司沒有產品經理

2026 年 7 月 27 日長鑫科技登陸科創板，首日漲 465.82%，市值 3.28 兆人民幣，募資 579.19 億成科創板史上最大 IPO。三年前它扣非虧 167 億，累計虧損 366.5 億；今年第一季賺 247.6 億。DRAM 的規格是 JEDEC 定的、價格是循環定的，朱一明二十年做的所有關鍵決定裡，沒有一個是產品決策。

科技評論產品經理晶片長鑫科技

2026-07-26

上《時代》封面的是 390 萬的機甲，王興興賣得最多的是 5000 美元那台

7 月 23 日王興興帶 GD01 載人機甲登上《時代》封面。但翻進內頁，TIME 記下的另一組數字更值得做產品的人看：機器狗六年從 4.5 萬美元降到 2000 美元以下，R1 賣到 5000 美元以內，而 74% 的出貨去了大學和實驗室。他真正在推的產品，是那條價格曲線。

科技評論產品經理機器人宇樹科技

2026-07-25

梁文鋒成了全球 AI 首富，而他做的事和所有大廠反著來

彭博資料：DeepSeek 創始人梁文鋒身家 360 億美元、一年翻倍，超過 OpenAI、Anthropic 的聯合創始人，成全球純 AI 大模型首富。從產品經理視角，聊聊他為什麼能靠「窄而深」跑贏堆錢堆人的大廠。

大廠觀察 AI戰略 DeepSeek 產品經理

2026-07-25

AI 推倒了「我不會」那堵牆，剩下的一堵在你心裡

幾百人的 DeepSeek 幹過十幾萬人的大廠，WAIC 給「一人公司」開了專區——三年前都是「不可能」。這兩年塌掉的牆大多是同一種：我不會做。可還有一堵 AI 推不倒的牆。

AI時代產品經理個人開發者 doaipm

2026-07-24

317 萬年終獎，卻連曬一下的自由都沒有

鵝廠一位微信線的專案負責人，年終激勵約 317 萬、兩次拿最高績效，曬了張薪資截圖，幾天後辭退、拉黑、永不錄用。聊聊大廠高壓線，和一個扎心的真相：你拼命賺來的錢，連曬一下的自由都不完全屬於你。

大廠觀察職場打工人高壓線

2026-07-23

阿里在算賬，騰訊在交學費：一個產品經理眼裡的大廠 AI 分野

同樣砸千億做 AI，2026 年一季度，阿里的雲 AI 收入第一次占了三成，騰訊卻虧了約 88 億。但騰訊也沒閒著——WorkBuddy 做到辦公智能體第一。從產品經理視角，拆兩家 AI 布局的分野與未來。

產品經理 AI 戰略大廠觀察 AI 商業化

2026-07-22

大廠這輪裁員，專挑「會傳話」的產品經理

截至七月，2026 年科技業已經裁掉約 20 萬人，平均每天一千個，超過一半的裁員通告點了 AI 的名。但最耐人尋味的是微軟——裁掉 4800 人的同一天，人力資源主管 Amy Coleman 特意補了一句：「今天被裁的職位，不是被 AI 取代的。」一邊是所有公司搶著說「AI 幹的」，一邊是微軟急著撇清「不怪 AI」。這兩句打架的話底下，藏著同一個沒人願意明說的答案：AI 最先吃掉的不是某個工種，是一種環節——傳話的環節。而產品經理，恰恰是傳話密度最高的工種之一。

AI 裁員大廠裁員產品經理 AI 時代產品經理科技評論

2026-07-21

改變世界的100個產品經理·第13位｜黃仁勳：地球上最貴的公司，卻卡在產品經理神殿門外

榜單第13位是黃仁勳，OVR 94，卡在神殿（95 分線）門外整整一分。就在這個月，OpenAI 的 GPT-5.6、xAI 的 Grok 4.5、月之暗面的 Kimi K3、Meta 的 Muse Spark 輪番發新模型搶頭條——但它們全跑在黃仁勳的晶片上。誰贏下模型戰沒人知道，賣鏟子的那個人穩贏。他的輝達（NVIDIA）市值衝上 5.4 兆美元，是這顆星球上最值錢的公司。可就是這樣一個站在 AI 時代最核心位置的人，在這份產品經理榜上進不了神殿，只排傳奇檔。答案藏在他六維裡最低的那兩項：品味 83、洞察 87。這不是黑他，恰恰是理解他的鑰匙——他是這個時代最賺錢的一種產品經理，而這種產品經理，不靠品味。

黃仁勳輝達改變世界的100個產品經理產品經理科技評論

2026-07-20

西班牙 1-0 阿根廷奪冠、梅西 0 射門謝幕：鎖死世界第一的，是一套系統

7 月 19 號，紐約。西班牙 1-0 延長賽絕殺阿根廷，捧起大力神盃。而梅西——職業生涯最後一屆世界盃的決賽——踢滿全場，射門數 0。阿根廷 120 分鐘只射了 2 腳、0 射正，被徹底鎖死。要讓地球上公認最強的球員一整晚踢不出一腳射門，光靠某個後衛是不可能的，得動用一整支球隊、一整套體系——羅德里鎖死中場，七成控球把梅西隔在危險區之外，射門數 20 比 2。換句話說：西班牙贏阿根廷，不是找來一個更強的天才，是用一套不依賴任何單個人的系統，鎖死了那個最強的個人。這場決賽，也悄悄給每一個做產品、帶團隊的人上了一課。

梅西世界盃系統與個人產品經理科技評論

2026-07-20

為什麼 AI 總做不對？不是它笨，是你沒說清

你讓 AI 做東西，十次裡八九次覺得它做得不對，心裡想「這 AI 不行」。可這幾個月我自己下來，越來越確定一件事：AI 做錯，絕大多數時候不是它笨，是我沒說清。同一個需求，換個說法，它一次就做對了。這背後有個特別樸素的道理——AI 不會讀心，它只照你說的做，不照你想的做。這篇把我總結的一套「需求描述法」攤開：一條能讓 AI 一次做對的需求有哪五個零件、五個最常見的說不清怎麼修、三個讓它從「手」變成「腦子」的招式。都是能照著抄的。

需求描述提示詞言出法隨產品經理 AI工作流

2026-07-19

造出 ChatGPT 的人，發了一個自己都承認「不是最強」的模型——而投資人正準備給她 500 億美元

昨天 Kimi K3 還在喊「屠榜、全球第一」，今天造出 ChatGPT 的那個女人反著來了。7 月 16 號，米拉·穆拉蒂的 Thinking Machines 發布了 Inkling——975B 開源模型、原生多模態、思考力度可調，官方卻在發布裡白紙黑字寫著「這不是當今最強的模型，無論開源還是閉源」。與此同時，這家成立才一年半的公司，正按大約 500 億美元的估值談新一輪募資，比去年 7 月翻了四倍。一個發了「不是最強」模型的人，憑什麼值 500 億？答案藏在她最擅長、也是 AI 時代最貴的那件事裡：判斷什麼才是好產品。

米拉·穆拉蒂 Thinking Machines OpenAI AI 產品經理科技評論

2026-07-18

改變世界的100個產品經理·第3位｜貝佐斯：他 62 歲重新當上 CEO，去賭一件 Amazon 沒做成的事

榜單第3位是貝佐斯，OVR 97，商業維度給到 99——全榜最高的那一檔，比賈伯斯還高。就在上個月，這個退休四年、身家約 2500 億美元、本可以只玩火箭和遊艇的人，重新當上了 CEO：親自聯合執掌 AI 新創公司 Project Prometheus，6 月剛募到 12 億美元、估值 410 億。一個把「放手」做到極致、把公司設計成沒有他也能自己轉的人，為什麼在 62 歲又親自下場？答案藏在他真正的發明裡——一套逼所有人先把「到底要什麼」寫成六頁紙、先寫好新聞稿再動手的工作法。這套方法在今天，恰好是最值錢的東西。

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2026-07-17

改變世界的100個產品經理·第5位｜張一鳴：他最好的產品不是抖音，是一台量產爆款的機器

榜單第5位是張一鳴，OVR 96。就在上個月，他以928億美元身家超過安巴尼，成了亞洲第二富豪、穩坐中國首富——而這個人幾乎不接受採訪、2021年就卸任了CEO、連臉都很少露。一個「隱形」的人，怎麼成了亞洲第二富？答案藏在他六個維度裡分最低的那一項：品味，只有88。這不是黑他，恰恰是理解他的鑰匙。因為張一鳴是這份榜單上最反直覺的產品經理——他刻意不要品味，用數據取代直覺、用演算法取代審美，做出了一台能不斷量產全球爆款的機器。這篇拆他的六維分，也拆一個正在被豆包重新檢驗的賭注。

張一鳴字節跳動產品經理改變世界的100個產品經理科技評論

2026-07-16

我把產品經理一半的活交給了 AI，剩下這幾件死活沒敢交

這一年我把產品經理日常裡差不多一半的活，實實在在交給了 AI——寫文件初稿、扒競品資料、把幾百條使用者回饋分類、整理會議待辦、做能點的原型，它做得又快又不喊累。但另外幾件事，我一件都沒敢交，也不打算交。不是因為 AI 做不了，恰恰相反，有些它做得比我還順。是因為那幾件事一旦交出去、又出了錯，你根本發現不了，等發現就已經太遲了。這篇把我這條「交與不交」的線，一件一件攤開講，包括我交出去之後差點栽的坑。

產品經理 AI 工作流判斷力職場分工實作

2026-07-15

AI 時代產品經理面試，最愛問的 5 個問題該怎麼答

這兩年我面過不少產品經理，也被別人面過。有個規律很扎眼：一碰到 AI 相關的問題，十個裡有八個開始背概念——RAG 是什麼、微調和提示詞有什麼差別、Transformer 原理……背得越溜，我越確定不會要他。因為這些問題考的根本不是你記住了什麼，是你會不會想。這篇拆 5 個 2026 年最常被問到的 AI 產品經理面試題：每個背後面試官到底在考什麼、我自己會怎麼答、以及最容易翻車的答法。不是背題模板，是想清楚它們在秤你哪一塊。

產品經理面試求職 AI產品經理職場實操

2026-07-14

AI 時代產品經理的一天：我怎麼把一句話變成能點的原型

上週我花了一個下午，把一句『我想要個能記帳的小東西』，變成同事能在手機上真點、真記一筆帳、真看到圓餅圖的原型。沒寫一行程式碼。很多人以為 AI 時代產品經理得去學寫程式，其實真正值錢的技能反過來了——是把話講到 AI 能一次做對。這篇不談大道理，講我具體怎麼做：怎麼讓 AI 先反過來問我、怎麼一次只改一個地方、為什麼第一版就要上真資料、怎麼用『能不能點』當驗收線。附上我踩過的幾個坑。

產品經理 AI 工作流原型職場技能高保真實作

2026-07-13

功夫女足只有6.6分，周星馳卻是我見過最狠的產品經理

《功夫女足》豆瓣開分6.6，8.6%的人打了一星，評論區罵它特效廉價、表演用力、劇情根本就是《少林足球》換個性別炒冷飯。可它首日27分鐘破億、排片76.8%、兩天捲走5個億，預測總票房從14億一路上調到18.65億。一個被專業觀眾判「不及格」的產品，商業上卻贏麻了。這不是運氣，也不是「爛片圈錢」這麼簡單——影評人和票房其實在給兩個完全不同的產品打分。而周星馳這個產品經理狠的地方，恰恰是他比誰都清楚自己在交付哪一個。這篇拆開它，也拆開它的代價。

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2026-07-12

颱風虛驚一場：產品經理如何像抗颱一樣，熬過至暗時刻

第 9 號颱風「巴威」昨夜往南拐了，從浙江溫嶺到福建霞浦一帶登陸，舟山、普陀連夜轉移的漁船、取消的航班，事後看好像都白忙了——於是有人開始說「早知道不用」。可「虛驚一場」這四個字，比颱風本身更能害死一個產品經理。抗颱從來不是一個動作，是三個：來之前做足準備、來的時候承擔風雨、走之後打掃垃圾。GitLab 刪庫那天發現五種備份沒一種能用，Knight Capital 因為一段忘了刪的廢程式碼 45 分鐘虧掉 4.4 億美元、公司沒了。這篇講的是——警報真拉響的那一夜，一個操盤者到底該幹什麼。

至暗時刻危機應對產品經理復盤颱風科技評論

2026-07-11

為什麼人們總是相信，颱風會繞著普陀山走

有一個流傳很廣的說法——普陀山有觀音保佑，颱風到這兒總會繞道走。可就在今天，第9號颱風「巴威」讓普陀山停航、普陀山機場取消了14個航班、全區漁船連夜轉移；2021年「煙花」更是把普陀山-朱家尖淹了6000米道路。普陀山根本不是颱風絕緣體，它今天就在挨。那人們為什麼還堅信菩薩擋住了颱風？這個把「倖存」歸功於「神秘護佑」的錯誤歸因，和我們崇拜「偉大產品經理是先知」，是同一套認知動作。這篇拆開它。

倖存者偏差產品判斷認知偏差科技評論颱風

2026-07-10

改變世界的100個產品經理 · 第4位｜奧特曼：他真正的產品，是 OpenAI 這家公司本身

榜單第 4 位是薩姆·奧特曼，OVR 96——但他六個維度裡分最低的是品味，只有 87。這不是黑他，恰恰是理解他的鑰匙。這一週他忙的不是產品：向 CNBC 承認為發 GPT-5.6 跟白宮「改了很多」，被爆提議送美國主權基金 5% 股權，還在撰文推銷一個「美國主導的國際 AI 論壇」。一個產品公司的 CEO，一週花在財政部長身上——因為他真正在營運的產品，從來不是那個聊天框，是 OpenAI 這三個字在世界上的位置。這篇拆他的六維分，也拆一個正在被數字檢驗的賭注。

奧特曼 OpenAI 產品經理改變世界的100個產品經理科技評論

2026-07-09

改變世界的100個產品經理 · 第1位｜賈伯斯：全榜唯一的 99，給了一個不寫程式的人

我讓 Claude 給改變世界的 100 個產品經理打分，全榜只打出一個 99——史蒂夫·賈伯斯。有意思的是 2026 年開年的兩件大事都在給這個分數作證：蘋果把新 Siri 外包給了 Google Gemini，OpenAI 花 64 億美元買來 Jony Ive、下半年要發第一台裝置。這篇把他六個維度的分一個一個講清楚：遠見憑什麼 99、洞察為什麼被扣了 1 分、商業分 97 裡藏著他賠過的學費——以及為什麼史上最偉大的產品經理，恰好是個不寫程式的人。

賈伯斯蘋果產品經理改變世界的100個產品經理科技評論

2026-07-08

幾百個 MCP 和 Claude 技能，真免費開源的沒多少——我一個個查完，收成了一個目錄

想給 Claude 加幾個 MCP，我搜了一圈越搜越煩:幾百個裡，一半要你掏 API key 才免費;一批掛著「開源」的名號其實是「原始碼看得到、但不讓你商用」——Sentry 的 MCP 是 FSL 授權，Anthropic 官方那幾個文件技能乾脆寫著「版權所有、保留所有權利」;還有的儲存庫連 LICENSE 都沒有，等於預設保留所有權利。真正 MIT/Apache、裝上就用、不用帳號的，得一個個翻 LICENSE 才分得清。我翻了六十多個，把真免費開源的收成了一個中英雙語的目錄:To Be Free。這篇講我怎麼分的、真免費的那批裡哪些值得先裝（gstack、ruflo、官方那幾個 MIT 伺服器…），以及這件事為什麼是我「重做免費軟體」那條線的下一步。

MCP Claude Code 免費軟體開源 AI工具

2026-07-08

改變世界的100個產品經理 · 第2位｜張小龍：洞察和品味都是99，他卻主動把商業分留在了92

榜單第 2 位是張小龍，OVR 97，僅次於賈伯斯。有意思的是他六個維度裡，洞察 99、品味 99——是整張榜的頂格，跟賈伯斯並肩甚至更高；可商業只有 92，是他六項裡最低的。這不是他不會賺錢，恰恰相反，是他主動把送到嘴邊的錢往外推。今年最能說明這套作業系統的一件事：騰訊自己的 AI 元寶月活追不上豆包，一個很少被點破的原因是——張小龍的微信，連自家的 AI 也擋在了社交鏈門外。這篇按六個維度拆張小龍，也拆一個正在 AI 下半場被重新驗證的賭注。

張小龍微信產品經理改變世界的100個產品經理科技評論

2026-07-07

同一個 AI，有的公司拿它裁員，有的公司拿它搶人

今年科技圈被 AI 點名的裁員已經超過 8 萬人。Meta 一邊把資本支出上調到 1450 億美元建 AI，一邊裁掉 8000 人，還說這是「為了抵消我們在做的其他投資」——翻譯過來就是：裁人是為了給顯卡騰錢。可就在同一個行業裡，Anthropic 今年零裁員、瘋狂擴張，OpenAI 拿 40 億美元成立部署公司到處搶「前置部署工程師」，Google 一口氣掛出 59 個同樣的職缺。同一個 AI，在有的公司是裁員的理由，在有的公司是搶人的理由。這說明變數根本不是 AI。這篇講講這背後真正在發生的事，以及它對你我意味著什麼。

AI裁員科技評論 AI就業前置部署工程師大廠

2026-07-06

你在留言區點的單，我做成了免費軟體 SoloPic

上一篇《為什麼我要重做 100 個免費軟體》結尾我問：你最想我替你重做哪個？一位天津的讀者阿祥在留言區列了三條需求——批次按邊裁剪、按清單批次改名、批次調色。我回了句「好的，這個核心是批次處理對吧」，然後花了幾天把它做出來了：SoloPic，一個免費、離線、12MB 的批次圖片工具，連他要的「左邊切 100px、下邊切 57px」都照著做。這篇講這條留言怎麼變成一個真能用的軟體，以及為什麼「重做 100 個免費軟體」這件事，最好的選題不在我腦子裡，在你的留言區。

免費軟體重做免費軟體 SoloPic 讀者點單 doaipm方法論

2026-07-05

零推廣、不寫程式、三個月兩萬下載：一個程式小白的開源之路

三個月前我給自己定了個有點狂的目標：做一個最好用的免費 Markdown 編輯器。狂的不是「最好用」，是「免費」，更是——我不會寫程式。三個月過去，SoloMD 發了 30 個版本、被下載兩萬兩千多次、GitHub 漲了四百多顆星，我幾乎沒推廣。這篇講這三個月：我為什麼非要做個不拿使用者當韭菜的免費軟體、一個一行程式碼都不會寫的人怎麼把它做出來、我從第一天就賭的一件事（用軟體的已經不只是人了），以及有人打賞我十塊錢那天的心情。

SoloMD 免費軟體開源造產品的故事 doaipm方法論

2026-07-04

我又做了一個終端 Unterm：預設使用者不是人

過去半年，我終端裡跑的命令八成不是我敲的，是 Claude Code 和一堆 agent 敲的。可我用的終端——iTerm、Windows Terminal、Warp——全是照「一個人坐著敲一行看一眼」設計的。主要使用者換成 agent 之後，這個假設在五個地方失效了：出牆的命令在逾時裡卡死、把裸終端交給 AI 等於把 rm -rf 也交出去、agent 跑完我沒法倒帶看它幹了啥、我早就同時開三四個 agent、agent 一多桌面就亂。這篇講 Unterm 是什麼、名字怎麼來的，以及這五個坑我怎麼填的。

Unterm AI終端 AI-Native工具造產品的故事 doaipm方法論

2026-07-03

成為 AI 時代的產品經理 10｜高保真優先：這半年我一張線框圖都沒畫

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第十篇。低保真線框圖當年之所以存在，是因為「真做一版」太貴，得先拿灰盒子對齊大方向。現在一句話就能幾分鐘出一個瀏覽器裡真能點的頁面——n8n 的產品團隊乾脆把線框流程整個換掉了，Delivery Hero 有個總監一小時手刻出原型沒找工程師。我自己這半年也一張線框圖沒畫過。這篇聊我現在怎麼跳過低保真、直接刻一個能跑的高保真：用真內容不用佔位符、把載入／空／錯誤狀態填全、真能點、拿到瀏覽器裡真跑一遍，以及一版幾分鐘帶來的一個新習慣。

AI產品經理高保真優先原型設計 doaipm方法論 AI時代的產品經理

2026-07-02

成為 AI 時代的產品經理 09｜從執行者到編排者：你的新工作是指揮一群 agent

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第九篇。2026 年最能幹的人不再是盯著一個 AI 即時改程式，而是同時開好幾個 agent——各有各的上下文、各管一塊，非同步幹活，你在上面拆活、分派、驗收。Addy Osmani 把這叫「從指揮者到編排者」，還有一句話很扎心：一個模糊的指令會被放大成一整隊 agent 的錯，一個精確的指令放大成一整隊精確的實作。這篇講四個能照著做的動作：別一個 agent 跟到底、把活拆成不重疊的並行塊、每塊給清楚的 spec、你的活變成拆分與驗收。

AI產品經理 AI編排多agent doaipm方法論 AI時代的產品經理

2026-07-01

為什麼我要重做 100 個免費軟體

你想幫一張 PDF 去個浮水印，裝的免費工具第二天開始跳廣告、改你首頁、偷傳資料，匯出還要你升級會員。免費軟體使用者最大的痛是三層:被當商品賣、沒人真心打磨、免費只是逼你付費的鉤子。過去只能忍，因為重做一個好的太貴;現在 AI 把成本砍到一個人也扛得起。我已經這麼重做了六個——SoloMD、Unterm、unfetch、Unflick、Ziplark、FreeID Photo，接下來還有九十四個。

免費軟體重做免費軟體獨立開發 doaipm方法論 AI造物

2026-06-30

成為 AI 時代的產品經理 08｜AI 替不了你找到真問題

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第八篇，也是「想清楚」這部分的收尾。a16z 那篇給產品經理的《5 Principles》裡有句話點得很準：產品經理幹的本來就是解決模糊性的活，AI 沒讓這種模糊變少，只是把工具換了。AI 現在什麼都能造，唯獨替不了你找到那個值得解的真問題——使用者到底卡在哪、這件事值不值得做。這篇講發現階段四個能照著做的動作：去現場看使用者卡在哪、分清嘴上要的和真卡的、找「笨辦法」當真問題的訊號、用建造心態拿能跑的東西去探。

AI產品經理找到真問題產品發現 doaipm方法論 AI時代的產品經理

2026-06-29

成為 AI 時代的產品經理 07｜不會寫 PRD 了，你交付的是三件作品

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第七篇。2026 年的招募正在變樣：越來越多團隊把「一個真上線的產品功能 + 一套講得清楚的 eval」當成強候選的標誌，而不是一份漂亮的 PRD 或一疊證照。當 AI 接走了寫 PRD、做原型這些動作，它們就不再是你的交付物了。這篇講清楚 AI 時代 PM 真正交付的三件作品——一個能打開點進去用的產品、一篇帶真實數字的覆盤、一套你自己寫的 eval——以及每一件具體怎麼攢出來。

AI產品經理 PM作品集產品經理轉型 doaipm方法論 AI時代的產品經理

2026-06-28

成為 AI 時代的產品經理 06｜言出法隨：把想清楚的東西，一句話變成能點的產品

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第六篇，也是「做出來」這部分的開篇。Mindaugas 用 Lovable 把一個想法做成了有付費使用者的產品，沒寫一行程式碼；Lovable 2025 年 12 月拿了 3.3 億美元 B 輪，估值 66 億美元。「說出來，AI 就給你做出來」不再只是一句口號。但言出法隨不是敲一句話就走人——它是一個循環，有手藝，而且前提是你那句「言」得夠清楚。這篇講四個能照著做的動作：先要一個能跑的別一次說全、真跑起來看別信它說做好了、一次改一處盯著它變、把話說清楚法才隨你。

AI產品經理言出法隨 vibe coding doaipm方法論 AI時代的產品經理

2026-06-24

成為 AI 時代的產品經理 05｜需求說不清，AI 就替你瞎補

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第五篇。你跟 AI 說「做個登入」，它一口氣替你定了十幾件你沒提的事：用電子郵件還是手機號碼、密碼錯幾次鎖、鎖多久、錯誤提示寫什麼。AI 不像人那樣會反問，它是個 yes-machine——做你說的，不做你想的；需求一模糊，它就拿最大眾的預設替你補，多半不是你要的。OpenAI 的 Sean Grove 說，程式碼只佔一個開發者價值的 10–20%，剩下 80–90% 是把需求說清楚。這篇講四個能照著做的動作：形容詞換成數字、把狀態寫全、把邊界情況列出來、用一個零背景測試自檢。

AI產品經理把需求說清楚言出法隨 doaipm方法論 AI時代的產品經理

2026-06-23

成為 AI 時代的產品經理 04｜判斷「該不該做」，第一次比「能不能做」更貴

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第四篇。METR 在 2025 年做了個隨機對照實驗：16 個平均五年經驗的資深開發者，用 AI 幹 246 個真實任務，事前以為能快 24%，幹完還覺得快了 20%，實測卻慢了 19%。連「AI 有沒有讓我變快」這種最簡單的判斷，最懂行的人都判反了。當實作變得又快又便宜，「能不能做」不再篩掉任何想法，真正貴的判斷挪到了「該不該做」。這篇講四個能照著做的動作：別再拿難度當門檻、先問不做會怎樣、動手前寫下「做完什麼會變真」、讓 AI 攤選項但別信「感覺對」。

AI產品經理產品判斷力該不該做 doaipm方法論 AI時代的產品經理

2026-06-22

成為 AI 時代的產品經理 03｜把 AI 當同事，而不是工具

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第三篇。多數人用 AI 像在用自動販賣機：一句話進、一個答案出，下一次對話又得從頭解釋一遍。Relay.app 的 CEO 在 AI 產品領袖峰會上說「別再把 AI 當工具，把它當成你雇來的同事」。這篇不講心態，講四個能照著做的動作：先給它寫交接文件、派一整塊活並把邊界說死、像審初階同事的 PR 一樣審它的產出、把每次糾正寫回文件——搭配真實的對話片段。

AI產品經理和AI協作 AI agent doaipm方法論 AI時代的產品經理

2026-06-21

成為 AI 時代的產品經理 02｜不懂技術，為什麼反而是優勢

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第二篇。一個不會寫程式的房仲老闆，用 Claude 加 Zapier 自己做了個跑日常營運的 AI agent；2026 年 vibe coding 的活躍使用者裡 63% 不是開發者。在「想法變成能跑的東西」這條路上，不懂技術的人有時反而走得更順——工程師要先卸下對每行程式碼負責的本能，而「這個太難了」這句話，不懂技術的人根本說不出口。

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2026-06-20

成為 AI 時代的產品經理 01｜產品經理哪些活被 AI 接走了，哪些活反而更值錢

這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第一篇。2026 年不少 AI PM 職缺的 JD 把「會寫 PRD、會畫原型、會做儀表板」從硬性要求裡刪了，換成三件作品。能被 AI 接走的活正從徵才要求裡掉出去，剩下的門檻是只有人能幹的那部分。這一篇把「被接走的」和「更值錢的」兩欄對照著擺出來，作為整個系列的總綱。

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2026-06-20

尼克奪冠，主帥 56 歲卻沒打過 NBA：AI 時代，中高齡的再就業藏在這條規律裡

尼克 52 年來第一次奪冠，捧盃的主帥麥克·布朗 56 歲，執教尼克第一個球季就拿了冠軍，而他自己一顆 NBA 球都沒投過。把整個聯盟拉開看：場上跑的球員二十出頭，場邊拍板的清一色是大叔級，五十到七十多。球員賣的是腿，教練賣的是判斷，這兩樣朝相反方向老去。這條規律正好解釋了一件讓很多人焦慮的事——AI 時代，中高齡怎麼再就業。

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2026-06-19

16 位資深工程師用 AI 寫程式，以為快了 20%，其實慢了 19%

METR 的隨機對照實驗，16 位資深開源工程師在自己平均維護了五年的專案上做真實任務，用 AI 的那組慢了 19%。但更要命的是另一半：他們事前預測 AI 能提速 24%，做完、親身經歷了變慢之後，仍然以為自己快了 20%。體感和實際差了快 40 個百分點，方向還是反的。身為一個天天拿團隊產能估算去排期、報工期、撐預算的人，我想說清楚這個錯覺是怎麼來的、在哪裡成立、又是怎麼一路滲進我們這行所有跟 AI 有關的決策裡的。

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2026-06-18

Altman 說溜了嘴：一半的「AI 裁員」是裝出來的

賣 AI 賣得最兇的人，親口承認了一件大家心照不宣的事。Sam Altman 說，很多公司所謂的「AI 裁員」其實是 AI washing——本來就要裁的人，甩鍋給 AI 顯得體面。更微妙的是，他幾個月後又說自己「很高興猜錯了」，當初擔心的失業潮並沒有到來。一邊是 2026 年十幾萬個科技職缺以 AI 之名消失，一邊是 AI 頭號推銷員說這事被誇大了。這中間的落差，才是真正值得看的東西。

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2026-06-17

華爾街開始拋售軟體股，因為產品現在可以一句話搓出來

Jefferies 剛把 Workday、DocuSign、Monday.com、Freshworks 集體下調到 Hold，理由直接寫「AI 顛覆風險」。軟體股今年跌了 30% 到 55%。市場在賭一件事：當一個產品的功能可以被 AI 一句話複製出來，靠賣功能收訂閱費的生意就不再值錢了。問題不是軟體會消失，而是軟體裡「值錢的那部分」正在搬家——從功能本身，搬到判斷、品味、分發和信任上。看不懂這次搬家的人，會跟著估值一起跌。

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2026-06-16

80% 的公司為 AI 裁了人，卻沒換來回報——他們把 AI 的用途搞反了

Gartner 調研了 350 家年營收超 10 億美元的公司，約 80% 因為 AI 裁了人。但裁了人的公司，拿到回報的機率，並不比沒裁的高。裁員騰出了預算，沒騰出回報。原因很簡單：他們把 AI 當成取代人的省錢工具，而 AI 真正值錢的地方，是放大人的判斷。把人當成本砍掉，砍掉的恰恰是產生回報的那部分。

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2026-06-15

從無招到周靖人：阿里有最好的 AI，也有最狠的執行，唯獨缺判斷

一週之內，無招被請出釘釘，又傳出首席科學家周靖人要走，距他上任只有六天。阿里很快否認了周靖人的傳聞，但今年通義團隊核心一個接一個離開是實打實的。把這些放在一起看，會發現一件反常的事：阿里擁有中國最強的 AI 模型，也擁有最不要命的執行文化，可它的技術骨幹和產品主帥都在流失。問題不在技術，不在執行，在那個誰都補不上的位置：判斷。

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2026-06-14

AI 會騙你，這恰恰是你的價值所在

6 月，KPMG 一份關於 AI 的報告被揪出滿是 AI 幻覺，45 條引用裡只有 5 條指向真實來源。一份談 AI 的報告，自己被 AI 騙了。AI 會騙你，而且騙得一本正經，這不是它的 bug，是它運作方式的一部分。正因為它會騙你，那個負責識破、查核、簽字的人才不可取代。而想把這件事做省、做快，你反而必須用最好的 AI。

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2026-06-13

無招離開釘釘：他不是輸給了那篇離職長文，是輸給了瞎忙

437 天，實地訪查、滿意度從 30% 拉到 80%、行軍床、盯著飛書大樓的熄燈時間，無招的勤奮是真的。但釘釘 ONE 四個月上線、三百萬日活躍、留存斷崖、十個月被拆掉，也是真的。AI 把生產力拉滿之後，新的消費場景並沒有出現，人機協作的最佳路徑誰都還沒找到。這不只是一個人的失敗，是一個時代的成功公式集體失效。而瞎忙，是這個時代給產品經理挖的第一個坑。