软件产品经理主要做什么
产品经理如何重构面向 AI Agent 的软件设计逻辑从TiDB Cloud的后台数据中，90%的数据库集群创建已由AI Agent自主完成，这一趋势迫使产品经理重新思考软件的心智模型、接口交互与商业逻等会说。 让我不得不从本体论的角度重新思考一个问题：当软件的主要使用者不再是人，而是AI 时，产品应该具备哪些本质特征？今天，我想跳出具体的某个等会说。
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别被“氛围”这个词骗了:一个产品经理眼中的 Vibe Coding 与企业软件逻辑粗暴得很——既然产品经理都能直接“说”出软件，还要那么多开发干嘛？于是开始砍人头、压成本，美其名曰拥抱AI。结果是什么？活儿没少，人少了，剩下的工程师一边加班填坑，一边还要被迫用自己不信任的工具，反馈一些不真实的提效降本数据。这不能全怪工程师保守。换你你也抵等我继续说。
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SaaS已死?AI产品经理必须懂的“服务即软件”新模型你回什么错误码，你的接口崩不崩。一旦token超时或者错误码含义模糊，脚本直接报错重试，流量瞬间打满，然后限流，然后再重试…一个死循环。我那时才真正理解a16z说的那句话：当Agent成为企业软件主要用户时，整个软件行业得重新设计。这意味着什么？意味着产品经理的战场从UI界面后面会介绍。
AI产品经理最核心的工作之一:AI Agent评估体系到底该怎么做?AI Agent的成功不仅在于模型和Prompt的设计，更在于一套科学、闭环的评估体系。传统的软件评测方法在AI时代已显得力不从心，因为AI Agen是什么。 对AI产品经理来说，评估不是辅助环节，而是核心能力。一个成熟的AI Agent评估体系，我认为至少应该覆盖三层：数据评测集：解决“拿什么评”量是什么。
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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前阵子有个做工业软件的朋友跟我喝酒，吐槽他们刚上的那套排放异常预警。模型准确率做到九成，老板在周会上还挺得意。结果环保局的人来等我继续说。 因为AI 产品经理最容易在这儿栽跟头——刚看完两篇技术文章，就觉得自己什么都懂了。最常见的就是微调。一聊到模型不够准，总有人脱口而等我继续说。
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产品经理的工作可能要反过来做了也体验不少新的AI 产品；越看越清楚一件事：产品经理的工作，要被反过来了。为什么被反过来？我们今天手机里的App、电脑上各种软件，看起来等会说。 它真不知道你要干嘛；说得直白点，它理解能力大概也就停在五岁以下。但大语言模型完全不是这回事。它能听懂说的话，也能理解上下文；甚至知等会说。
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AI Coding时代,PRD不是消失了,而是变了首先问各位产品经理一个问题，你们觉得在和业务，研发沟通需求的时候，使用什么样的方式沟通是最有效的。在传统的软件工程中，我们通常会使用PRD,背后是因为光靠口头的表达和讨论很难形成共识，只有将大家对于需求的理解落到纸面上，大家才能有直观的，并且不随时间和空间的影响等我继续说。
AI FDE,会是 AI 产品经理的未来吗?Anthropic的前沿应用，FDE正在改写技术落地的游戏规则。本文深度解析这一角色的核心能力与市场趋势，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”收集需还有呢？
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C端转矿山虚拟仿真:产品经理的「专业 + 落地」进阶路实则是产品经理能力的纵深跃迁。本文用一线经验拆解：为什么做矿山虚拟仿真不能照搬C端套路，C端背景如何转化为“让矿工愿意用、矿上真正省”的落地优势，以及一条可复制的“懂行”进阶路径——把矿山业务逻辑吃透，再把软件体验做薄，你就成了行业最缺的复合型人才。C端产品小发猫。
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揭秘腾讯“本地龙虾”诞生记:产品经理仅用两天“搓”出内测版产品经理基于CodeBuddy实现。关于AI代码助手CodeBuddy和全场景AI智能体桌面工作台WorkBuddy的产品布局，CodeBuddy主要是在本地解后面会介绍。 他将这两大产品的布局从横纵两轴进行了拆解，横轴是智能体如何运行、环境在哪里，因此分为本地和云端；纵轴是解决什么问题，包括软件生产力后面会介绍。
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