合格且优秀的 AI 产品经理的基础
覆盖了 “从大模型理解 → Prompt 编写 → RAG 知识增强 → Agent 流程构建 → AI 产品落地” 的完整链路 — 也就是当前业界对 AI-PM 的标准预期 (“全栈”但偏产品／逻辑／流程)： * “对大模型机制理解要更透彻”：确保你不是盲目“AI 冲浪者”，而是懂底层 / 风险 / 局限 /边界的人。 * “更会写提示词、尤其是工程级提示词”：让模型“听懂你说的话”、“按你想要的格式输出” — 对产品稳定性、可靠性很关键。 * “知道 API 调用大模型”：对接实际系统，用模型能力加到现有业务流程里。 * “知道 RAG 的关键”：让大模型输出脱离“陈旧知识 + 幻觉”束缚，适用于企业／专业场景。 * “Agent 和 AI 应用”：从单问答升级到自动化流程／执行，使 AI 成为真正“工具 + 助手 + 自动化”的形式。 换句话说，这些维度构成了 “AI 产品经理的现代核心技能图谱” —— 如果你能熟练掌握这些，就具备了承接未来大多数 AI 项目的基础能力。
覆盖了 “从大模型理解 → Prompt 编写 → RAG 知识增强 → Agent 流程构建 → AI 产品落地” 的完整链路 — 也就是当前业界对 AI-PM 的标准预期 (“全栈”但偏产品／逻辑／流程)： * “对大模型机制理解要更透彻”：确保你不是盲目“AI 冲浪者”，而是懂底层 / 风险 / 局限 /边界的人。 * “更会写提示词、尤其是工程级提示词”：让模型“听懂你说的话”、“按你想要的格式输出” — 对产品稳定性、可靠性很关键。 * “知道 API 调用大模型”：对接实际系统，用模型能力加到现有业务流程里。 * “知道 RAG 的关键”：让大模型输出脱离“陈旧知识 + 幻觉”束缚，适用于企业／专业场景。 * “Agent 和 AI 应用”：从单问答升级到自动化流程／执行，使 AI 成为真正“工具 + 助手 + 自动化”的形式。 换句话说，这些维度构成了 “AI 产品经理的现代核心技能图谱” —— 如果你能熟练掌握这些，就具备了承接未来大多数 AI 项目的基础能力。