“产品经理学 AI”不等于去当算法工程师。
PM 更需要的是：做出更好的产品判断——场景、风险、成功指标、质量。
下面是一套为 PM 设计的 4 周学习计划。
PM 应该学什么（以及可以先不学什么）
优先学习
- 能稳定产出结构化结果的提示词模式
- RAG 基础（AI 如何基于你的文档回答）
- 评估方法（如何衡量质量，而不是靠感觉）
- 安全与合规（上线会踩的坑）
- 成本/延迟取舍（为什么“用最大模型”很贵）
可以先跳过
- 深度数学推导
- 从零训练模型
- 与交付无关的纯研究话题
产品经理 AI 学习 4 周计划
第 1 周：AI 产品基础
- 定义你最重要的 3 个 AI 场景
- 为每个场景写一条 JTBD
- 列出风险（隐私/偏见/幻觉）
**产出：**一页纸 AI 功能 Brief。
第 2 周：提示词与体验设计
- 建一个提示词模板库（输入/约束/输出结构）
- 设计错误态（不确定时怎么提示用户）
- 决定何时需要追问
**产出：**提示词规范 + 体验边界清单。
第 3 周：面向产品的 RAG
- 找到“事实来源”文档
- 定义检索范围（允许/禁止）
- 规划内容更新（怎么保持最新）
**产出：**RAG 内容地图（来源/负责人/更新节奏）。
第 4 周：评估与上线准备
- 定义质量指标（有用性/正确性/可追溯）
- 建一个测试集（20 条示例）
- 设定上线阈值与监控方案
**产出：**评估表 + 上线检查清单。
一组简单词汇（让沟通不再卡壳）
- **幻觉：**看似自信但缺乏证据的输出
- **Grounding：**让答案依赖“允许的资料来源”
- **RAG：**先检索，再生成
- **测试集：**可复用的提示 + 期望结果集合
用现有材料学得更快
PM 平时阅读很多：PRD、用户调研、客服工单、竞品资料。
把这些材料变成学习燃料：
- 上传或粘贴资料
- 生成测验来检验关键概念是否真的理解
- 生成闪卡来记住常用术语、指标与取舍
这正是 Lernix AI 的价值：把真实产品材料快速转成结构化学习内容。
最后建议：PM 的 AI 素养是长期优势
当你能把提示词、RAG、评估串成一条清晰链路，你就能主导更高质量的 AI 讨论，也更容易把功能做对、做稳。
从这套 4 周计划开始，保持产出轻量化，用真实工作驱动下一步学习。
PM 视角的 AI 功能评分卡（拿来就用）
每当有一个“上 AI”的需求，你可以用这张评分卡快速判断是否靠谱：
- **用户价值：**用户的哪个任务变快/变简单/变得可能？
- **风险：**隐私、安全、合规、误用、幻觉、偏见
- **依据来源：**答案的“事实”来自哪里（文档/数据库/制度）？
- 质量定义：“好答案”长什么样（用例子定义）？
- **成本/延迟：**可接受的响应时间与单位成本是多少？
- **兜底方案：**不确定时怎么提示？是否允许“我不知道”？
如果这些问题回答不出来，说明方案还不够成熟。
指标速查表：别只说“效果不错”
PM 不需要复杂公式，但需要可衡量的质量定义：
- **有用性（Helpfulness）：**是否满足意图并给出可执行结果？
- **正确性（Correctness）：**事实是否正确、步骤是否合理？
- **可追溯（Groundedness）：**是否能对应到允许的资料来源？
- **一致性（Consistency）：**同样输入是否稳定？
- **价值时间（Time to value）：**用户多久能拿到可用结果？
- **人工升级率：**多少请求需要转人工/客服？
- **单任务成本：**模型调用 + 检索 + 基础设施成本
一个超轻量的评估模板（建议用表格）
创建一张表，字段如下：
- Prompt（问题）
- Context/Source（如果是 RAG，就写来源）
- 期望特征（不是固定答案，而是“应该包含什么”）
- 关注失败模式（幻觉/漏步骤/合规问题）
- 评分（1–5）+ 备注
只要有 20 条样例，你就能对比版本、避免“感觉更好”的拍脑袋上线。
示例：用产品资料把学习变成“可验证”
挑一份你手头的 PRD 或政策文档，做一次完整闭环：
- 生成结构化摘要（标题 + 要点）
- 生成 15 道测验题检验理解
- 把常用术语、指标、约束做成闪卡
- 用小评估集回测：是否能只基于允许来源回答？
这样学习到的不是“泛 AI 知识”，而是与你工作强相关的“产品 AI 素养”。
FAQ
Q：PM 需要懂训练模型吗？
不需要先懂。先把用例、依据来源、评估、体验做扎实，才能把 AI 做稳。
Q：PM 做 AI 最容易踩的坑是什么？
跳过评估。不能量化就不能迭代，最终只能靠“感觉”争论。
Q：降低幻觉最简单的方法？
用 RAG 绑定允许来源，要求引用，并允许“不确定/不知道”的回答策略。
PM 常用提示词库（直接提升工作产出）
把“产品经理学 AI”变成生产力，最简单的方法是做一个可复用提示词库。下面这些可以直接复制改写：
- PRD 结构化：“把这段 PRD 改写为：目标/非目标/约束/依赖/成功指标/开放问题。”
- 风险扫描：“列出隐私、安全、合规、误用、幻觉风险，并给出缓解方案与监控信号。”
- 指标建议：“为有用性/正确性/可追溯/一致性分别提出指标与采集方式。”
- 体验边界：“列出用户可能的误用与歧义场景，并给出追问策略与错误态文案。”
- 评估集生成：“生成 20 条真实用户问题作为测试集，并写出期望特征与失败模式。”
有了这些模板，你在会议里讨论的就不再是“要不要 AI”，而是“怎么定义质量、怎么上线更稳”。
上线前的最小检查清单（建议打印出来）
- 是否定义了允许的数据来源与禁止范围？
- 是否支持引用与可追溯（至少能说明依据来自哪里）？
- 是否有“不确定时”的处理策略（追问/拒答/转人工）？
- 是否有 20 条以上评估样例用于回归测试？
- 是否明确了成本与延迟上限（避免越用越贵）？
把这些做到位，你的 AI 功能就更像“可控系统”，而不是“神秘黑盒”。