AI 产品经理特训营 — 知识结构目录设计

设计原则：从认知→技术→产品→落地→行业→职业，六层递进，面向AI产品经理的全链路能力构建。

阶段一：认知破局 — 理解 AI 时代与 AI 产品经理定位

目标：建立正确的 AI 产品观，理解大模型原理，完成首个 MVP 搭建

第1周 AI 行业认知与首个 MVP 实战

1.1 产品观与岗位认知

1.1.1 建立正确的产品观
1.1.2 AI 产品经理岗位职责与能力模型
1.1.3 AI 产品经理市场需求分析
1.1.4 技术专家为什么需要 AI 产品设计能力
1.1.5 AI Native 明星产品初步感知

1.2 AI 技术发展脉络

1.2.1 人工智能发展简史
1.2.2 大模型时代的到来
1.2.3 大模型与 Scaling Law
1.2.4 AI 训练范式与大模型的训练过程
1.2.5 LLM 核心运作机制
1.2.6 大模型的特性、挑战与能力边界

1.3 首个 MVP 实战

1.3.1 AI 产品的 MVP 之道
1.3.2 实战：零代码搭建你的首个 MVP
1.3.3 实战：手把手本地部署 Dify

阶段二：效能增强 — 大模型产品核心手段与产品实操

目标：掌握提示词工程、AI 评测、RAG 知识库、Agent 设计四大核心能力

第2周高级提示词工程 + AI 产品评测

2.1 提示词工程：从基础到进阶

2.1.1 基础提示词工程：概念与 3 大框架
2.1.2 思维链（CoT）与思维树（ToT）
2.1.3 自洽性推理（Self-Consistency）
2.1.4 少样本提示（Few-Shot）
2.1.5 系统提示词与用户提示词
2.1.6 温度（Temperature）与 Top P 采样

2.2 提示词实战

2.2.1 实战：人设打造
2.2.2 实战：项目风险评估
2.2.3 实战：用 AI 做商业决策
2.2.4 实战：风格化新闻稿

2.3 AI 产品评测体系

2.3.1 为什么要学 AI 产品评测
2.3.2 过拟合与欠拟合
2.3.3 数据漂移（Data Drift）
2.3.4 分类型 AI 产品评测核心指标
2.3.5 生成式任务的评测方法
2.3.6 评测报告撰写指南
2.3.7 实战：AI 产品评测案例

第3周 RAG 与知识库：让大模型更懂业务

3.1 RAG 基础原理

3.1.1 理解 RAG：原理、价值与典型应用
3.1.2 RAG 流程：从输入到输出

3.2 知识库构建

3.2.1 知识分段：方法、场景与技巧
3.2.2 向量化与 Embedding 要点
3.2.3 元数据与标签体系设计
3.2.4 实战：Dify / Coze 构建多类型知识库
3.2.5 实战：元数据创建与批量导入

3.3 检索优化全链路

3.3.1 检索不准的根源分析
3.3.2 重排序（Rerank）：效率与精度平衡
3.3.3 实战：重排序优化 Badcase
3.3.4 混合检索：提升稳定性
3.3.5 Query 优化：问得准、答得好
3.3.6 实战：三类 Query 优化演示
3.3.7 语义路由：问题走向正确能力
3.3.8 实战：客服语义路由设计与避坑

3.4 RAG 综合实战

3.4.1 实战：检索优化的完整迭代
3.4.2 实战：打造可用的 AI 陪伴 + RAG 产品

第4周 Agent 设计方法论：打造终极进化智能体

4.1 Agent 认知与能力全景

4.1.1 认识 Agent：概念与爆火原因
4.1.2 Agent 核心能力全景
4.1.3 通用 Agent 与垂直 Agent 区别
4.1.4 Agent 常用数据与基础格式

4.2 Agent 基础能力构建

4.2.1 业务逻辑基础：条件与循环
4.2.2 批处理与流程控制要点
4.2.3 Function Call 原理与应用
4.2.4 MCP：构建可扩展的 Agent 能力
4.2.5 Agent 记忆机制与使用方法

4.3 Agent 高阶能力设计

4.3.1 Agent 大脑：规划与反思能力
4.3.2 ReAct 范式：推理与行动结合
4.3.3 多智能体协作模式

4.4 Agent 实战矩阵

4.4.1 实战：扣子与 Dify 插件操作
4.4.2 实战：航班与机场信息查询（MCP）
4.4.3 实战：扣子的记忆功能应用
4.4.4 实战：市场专员规划型 Agent
4.4.5 实战：旅游助手的反思迭代
4.4.6 实战：构建个人问答助理（ReAct）
4.4.7 实战：客服场景的多 Agent 协同
4.4.8 实战：火山知识库的应用

阶段三：产品设计 — 从需求分析到产品设计的全流程

目标：掌握需求挖掘、市场选择、产品设计与数据驱动四大产品核心能力

第5周机会捕捉：AI 产品市场与需求分析

5.1 用户体验与产品设计基础

5.1.1 用户体验要素
5.1.2 产品设计基础框架

5.2 用户需求调研

5.2.1 用户需求调研的价值与方法
5.2.2 用户访谈：目标与核心流程
5.2.3 访谈准备：受访者选择与提纲设计
5.2.4 访谈执行：开场与沟通技巧
5.2.5 访谈进阶：追问方法与高效收尾
5.2.6 实战：用 AI 生成访谈提纲
5.2.7 实战：用 AI 整理访谈洞察

5.3 问卷调研

5.3.1 问卷调研：适用场景与基本流程
5.3.2 问卷设计：问题与答案的最佳实践
5.3.3 抽样策略：提升调研可信度
5.3.4 问卷投放与结果分析方法
5.3.5 实战：用 AI 设计和分析问卷

5.4 竞品调研

5.4.1 竞品调研概念与整体框架
5.4.2 竞品调研的准备与切入方式
5.4.3 宏观视角：行业格局与趋势判断
5.4.4 功能模块级竞品拆解技巧
5.4.5 实战经验：如何提炼竞品关键差异
5.4.6 AI 辅助：加速竞品信息整理
5.4.7 AI 辅助：自动化竞品分析与对比

第6周产品打造：市场选择 · 产品设计 · 数据基本功

6.1 AI 产品市场选择

6.1.1 细分市场与大众市场区别
6.1.2 市场细分的常用评估维度
6.1.3 目标市场规模的测算方法
6.1.4 目标市场的多角度评估
6.1.5 AI 产品的目标市场选择策略

6.2 AI 产品设计原则

6.2.1 C 端产品设计原则概览
6.2.2 C 端产品六项核心设计原则
6.2.3 C 端产品典型设计案例
6.2.4 B 端产品类型与场景差异
6.2.5 B 端产品角色定位与基本功
6.2.6 AI 产品设计基本原则

6.3 数据驱动产品迭代

6.3.1 数据驱动：产品数据采集与分析
6.3.2 数据埋点常见方法与类型
6.3.3 数据埋点实践技巧与避坑
6.3.4 AB 测试的场景与目标设定
6.3.5 AB 测试全流程与实验方法
6.3.6 AB 测试常见问题与陷阱
6.3.7 灰度发布策略与实战指南
6.3.8 数据采集与效果监控实战演练

阶段四：落地驱动 — 技术精要、法律法规与项目推动

目标：理解算法/算力原理、掌握数据构建与合规、提升沟通与项目落地能力

第7周 AI 核心要素：产品经理的算法与算力课

7.1 算法原理：从机器学习到大模型

7.1.1 人工智能主流理论流派
7.1.2 机器学习与神经网络基本原理
7.1.3 深度学习简介：AI 能力爆发的引擎
7.1.4 视觉模型：CNN 卷积神经网络
7.1.5 序列问题：RNN 循环神经网络
7.1.6 Transformer 与 GPT
7.1.7 MoE 与大模型架构
7.1.8 扩散模型（Diffusion Model）

7.2 模型微调与算力

7.2.1 大模型微调训练方法
7.2.2 LoRA 微调原理
7.2.3 大模型时代的金铲子：GPU 与 TPU
7.2.4 模型算力成本的权衡

7.3 产品基本功

7.3.1 产品类文档简介
7.3.2 实战：PRD 撰写实战演示
7.3.3 实战：MasterGo AI 生成产品原型
7.3.4 需求池管理与优先级排列原则

第8周 AI 落地指南：数据集构建、伦理合规与沟通技巧

8.1 数据集构建全流程

8.1.1 训练数据需求分析与获取
8.1.2 数据清洗全流程实战要点
8.1.3 缺失值与异常值处理技巧
8.1.4 数据标注与质控管理机制
8.1.5 数据增强与合成技术路径
8.1.6 实战：银行客服数据案例
8.1.7 实战：数据集构建全流程

8.2 团队协作与沟通

8.2.1 产品团队高效沟通框架
8.2.2 技术/研发/运营协作沟通技巧
8.2.3 需求沟通与需求评审
8.2.4 向上管理与沟通技巧
8.2.5 实战：沟通面试演练

8.3 AI 伦理与合规

8.3.1 用户隐私与数据安全
8.3.2 AI 合规与风险防控实务
8.3.3 生成内容合规与安全管理
8.3.4 实战：大模型安全产品演示

阶段五：行业实战 — 10+ 行业 AI 大模型企业级项目拆解与带练

目标：深入三大行业赛道，完成从需求到落地的端到端产品实战

第9周 AI 润物无声：重塑生活、学习与娱乐

9.1 AI 答疑产品

9.1.1 AI 答疑发展历史与市场格局
9.1.2 实战：需求调研与分析
9.1.3 实战：PRD 与流程设计
9.1.4 实战：火山知识库题目录入工具构建
9.1.5 实战：核心工作流优化
9.1.6 实战：低代码界面搭建与调试

9.2 AI 陪伴产品

9.2.1 AI 陪伴行业历史沿革
9.2.2 拟人角色设计方法
9.2.3 AI 陪伴商业化思考
9.2.4 实战：对话流设计与搭建
9.2.5 实战：调试与性能优化

第10周 AI 基石之力：重构零售、办公、编程

10.1 AI + 电商与营销

10.1.1 电商 + AI 产业地图
10.1.2 AI 生成营销图产品概览
10.1.3 AI 客服与 AI 电销行业概览
10.1.4 AI 客服复杂问题设计探究
10.1.5 实战：AI 客服工作流搭建与调试
10.1.6 第三方智能客服产品分析
10.1.7 AI 语音机器人与 AI 客服

10.2 AI + 办公与编程

10.2.1 AI + 文档编辑工具解析
10.2.2 AI + PPT 类工具解析
10.2.3 AI 编程行业解析
10.2.4 无代码 AI 开发平台初探

10.3 实战：AI 会议纪要产品

10.3.1 场景与需求分析
10.3.2 流程设计
10.3.3 可行性调研
10.3.4 工作流搭建

第11周 AI 破界赋能：引领专业服务创新

11.1 AI + 医疗

11.1.1 AI 医疗 B 端与 C 端市场解析
11.1.2 智能问诊场景与需求深度剖析
11.1.3 实战：医疗 AI 产品核心流程设计
11.1.4 实战：智能听诊核心流程实现
11.1.5 实战：构建医典 — RAG 提升诊断效率

11.2 AI + 旅游

11.2.1 旅游 AI 市场需求与商业分析
11.2.2 主流旅行 AI 产品竞品调研
11.2.3 旅游规划助手流程框架设计
11.2.4 景点推荐与交通方案生成
11.2.5 输出标准与质量评定方法
11.2.6 工作流优化与幻觉消除
11.2.7 旅游 AI 产品评测与迭代

阶段六：职业启航 — AI 产品经理求职指南与前沿动态

目标：明确职业定位，掌握求职技巧，保持前沿视野

第12周 AI 产品经理求职指南

12.1 职业定位

12.1.1 AI 赛道个人定位选择
12.1.2 AI 非技术赛道招聘需求详解
12.1.3 产品职业生涯常见困惑解答

12.2 求职实战

12.2.1 AI 产品经理简历准备技巧
12.2.2 AI 产品经理项目与面试准备技巧
12.2.3 实操/就业综合项目指导

第13周 AI 前沿动态与行业洞察（持续更新直播）

13.1 Nano Banana Pro：亮点与方案探究
13.2 AI 教研工具与飞象老师
13.3 豆包手机与 OS Agent 生态纷争
13.4 Gemini 3.0 猛追，GPT 5.2 匆忙发布
13.5 Claude SKILL 产品解析
13.6 Vibe Coding 最新趋势解读
13.7 OpenClaw 为什么火：从好用性到开源叙事的产品逻辑
13.8 从云端到本地：AI 产品形态的演进与落地路径
13.9 水面之下：政策激励、技能网络与 AI 产品经理的新职责
13.10 AI 的"不靠谱"时刻与 Hermes 的诞生
13.11 Hermes 核心能力拆解：GEPA、记忆、技能与连接
13.12 Hermes 真实案例与实战演示
13.13 AI + 法律行业初探与 WorkBuddy 实战

附录：AI 产品经理能力模型与学习路线

A. AI 产品经理全链路能力模型

                        ┌──────────────────────┐
                        │   AI 产品经理能力模型   │
                        └──────────┬───────────┘
           ┌──────────────┬────────┼────────┬──────────────┐
           ▼              ▼        ▼        ▼              ▼
      ┌─────────┐  ┌─────────┐ ┌──────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐
      │ 认知层   │  │ 技术层   │ │产品层│ │ 落地层   │ │ 职业层   │
      ├─────────┤  ├─────────┤ ├──────┤ ├─────────┤ ├─────────┤
      │AI行业认知│  │提示词工程│ │需求分析│ │算法算力  │ │职业定位  │
      │大模型原理│  │AI产品评测│ │市场选择│ │数据构建  │ │简历准备  │
      │产品观建立│  │RAG知识库 │ │产品设计│ │伦理合规  │ │面试技巧  │
      │MVP搭建  │  │Agent设计 │ │数据驱动│ │沟通协作  │ │前沿视野  │
      └─────────┘  └─────────┘ └──────┘ └─────────┘ └─────────┘

B. 六阶段能力矩阵

阶段	核心能力	关键交付物	难度	时长
一	AI 认知 + MVP 搭建	首个可运行的 AI MVP	⭐	3h
二	提示词 + 评测 + RAG + Agent	四大技术能力实操	⭐⭐⭐	15h
三	需求分析 + 市场选择 + 产品设计	完整产品设计方案	⭐⭐⭐	11h
四	算法算力 + 数据 + 合规 + 沟通	AI 落地全流程能力	⭐⭐⭐⭐	12h
五	10+ 行业项目拆解与实战	6 个端到端行业产品	⭐⭐⭐⭐	16h
六	求职指南 + 前沿动态	职业发展路径	⭐⭐	3h

C. 学习路线建议

认知期（阶段一，1周）
  → 建立 AI 产品观 + 理解大模型
  → 搭建首个 MVP，完成从观念到实操的跨越

技术期（阶段二，3周）
  → 提示词工程：驾驭大模型的基础能力
  → AI 评测：量化质量控制
  → RAG + 知识库：让模型懂业务
  → Agent 设计：构建可组合智能体

产品期（阶段三，2周）
  → 需求挖掘：访谈 + 问卷 + 竞品
  → 市场选择：细分市场与规模测算
  → 产品设计：C/B 端原则 + 数据驱动

落地期（阶段四，2周）
  → 技术理解：算法 + 算力 + 微调
  → 数据能力：数据集构建全流程
  → 合规安全：隐私 + 风控 + 内容安全
  → 沟通协作：跨团队协作 + 向上管理

实战期（阶段五，3周）
  → 生活/教育/娱乐赛道产品实战
  → 电商/办公/编程赛道产品实战
  → 医疗/旅游等垂直赛道产品实战

职业期（阶段六，1周）
  → 求职准备 + 前沿动态跟踪

D. 行业实战项目速查

赛道	行业	产品类型	核心技术	关键能力
🎓 教育	AI 答疑	知识库问答	RAG + 工作流	需求调研→PRD→搭建→调试
💬 社交	AI 陪伴	拟人对话	对话流 + 角色设计	角色设计→对话流→调优
🛒 电商	AI 客服	智能客服	工作流 + RAG	问题设计→搭建→调试
💼 办公	会议纪要	AI 助手	工作流	需求→流程→可行性→搭建
🏥 医疗	智能问诊	AI 医疗	RAG + 流程设计	流程设计→实现→RAG优化
✈️ 旅游	旅行助手	AI 规划	工作流 + 幻觉消除	流程设计→生成→评测→迭代

E. 与前两门课程体系的定位对比

维度	企业应用全能实战	全栈开发工程师	产品经理特训营
定位	Agent 工具实战	LLMOps 平台开发	AI 产品设计
角色	开发者/技术爱好者	全栈工程师	产品经理
主线	多工具横向学习	平台纵向开发	产品思维纵向深入
编程要求	中低（含低代码）	高（Python+Vue）	低（零代码/低代码为主）
核心产出	多个独立 Agent 应用	完整 LLMOps 平台	AI 产品方案 + 行业实战
独特价值	Agent 生态广度	工程化深度	产品思维 + 商业洞察
适合人群	想快速上手 Agent 的技术人	想深度开发 AI 应用的工程师	想做 AI 产品的 PM/运营/转型者

AI 产品经理特训营 — 知识结构目录设计 ​

阶段一：认知破局 — 理解 AI 时代与 AI 产品经理定位 ​

第1周 AI 行业认知与首个 MVP 实战 ​

1.1 产品观与岗位认知 ​

1.2 AI 技术发展脉络 ​

1.3 首个 MVP 实战 ​

阶段二：效能增强 — 大模型产品核心手段与产品实操 ​

第2周 高级提示词工程 + AI 产品评测 ​

2.1 提示词工程：从基础到进阶 ​

2.2 提示词实战 ​

2.3 AI 产品评测体系 ​

第3周 RAG 与知识库：让大模型更懂业务 ​

3.1 RAG 基础原理 ​

3.2 知识库构建 ​

3.3 检索优化全链路 ​

3.4 RAG 综合实战 ​

第4周 Agent 设计方法论：打造终极进化智能体 ​

4.1 Agent 认知与能力全景 ​

4.2 Agent 基础能力构建 ​

4.3 Agent 高阶能力设计 ​

4.4 Agent 实战矩阵 ​

阶段三：产品设计 — 从需求分析到产品设计的全流程 ​

第5周 机会捕捉：AI 产品市场与需求分析 ​

5.1 用户体验与产品设计基础 ​

5.2 用户需求调研 ​

5.3 问卷调研 ​

5.4 竞品调研 ​

第6周 产品打造：市场选择 · 产品设计 · 数据基本功 ​

6.1 AI 产品市场选择 ​

6.2 AI 产品设计原则 ​

6.3 数据驱动产品迭代 ​

阶段四：落地驱动 — 技术精要、法律法规与项目推动 ​

第7周 AI 核心要素：产品经理的算法与算力课 ​

7.1 算法原理：从机器学习到大模型 ​

7.2 模型微调与算力 ​

7.3 产品基本功 ​

第8周 AI 落地指南：数据集构建、伦理合规与沟通技巧 ​

8.1 数据集构建全流程 ​

8.2 团队协作与沟通 ​

8.3 AI 伦理与合规 ​

阶段五：行业实战 — 10+ 行业 AI 大模型企业级项目拆解与带练 ​

第9周 AI 润物无声：重塑生活、学习与娱乐 ​

9.1 AI 答疑产品 ​

9.2 AI 陪伴产品 ​

第10周 AI 基石之力：重构零售、办公、编程 ​

10.1 AI + 电商与营销 ​

10.2 AI + 办公与编程 ​

10.3 实战：AI 会议纪要产品 ​

第11周 AI 破界赋能：引领专业服务创新 ​

11.1 AI + 医疗 ​

11.2 AI + 旅游 ​

阶段六：职业启航 — AI 产品经理求职指南与前沿动态 ​

第12周 AI 产品经理求职指南 ​

12.1 职业定位 ​

12.2 求职实战 ​

第13周 AI 前沿动态与行业洞察（持续更新直播） ​

附录：AI 产品经理能力模型与学习路线 ​

A. AI 产品经理全链路能力模型 ​

B. 六阶段能力矩阵 ​

C. 学习路线建议 ​

D. 行业实战项目速查 ​

E. 与前两门课程体系的定位对比 ​

AI 产品经理特训营 — 知识结构目录设计

阶段一：认知破局 — 理解 AI 时代与 AI 产品经理定位

第1周 AI 行业认知与首个 MVP 实战

1.1 产品观与岗位认知

1.2 AI 技术发展脉络

1.3 首个 MVP 实战

阶段二：效能增强 — 大模型产品核心手段与产品实操

第2周高级提示词工程 + AI 产品评测

2.1 提示词工程：从基础到进阶

2.2 提示词实战

2.3 AI 产品评测体系

第3周 RAG 与知识库：让大模型更懂业务

3.1 RAG 基础原理

3.2 知识库构建

3.3 检索优化全链路

3.4 RAG 综合实战

第4周 Agent 设计方法论：打造终极进化智能体

4.1 Agent 认知与能力全景

4.2 Agent 基础能力构建

4.3 Agent 高阶能力设计

4.4 Agent 实战矩阵

阶段三：产品设计 — 从需求分析到产品设计的全流程

第5周机会捕捉：AI 产品市场与需求分析

5.1 用户体验与产品设计基础

5.2 用户需求调研

5.3 问卷调研

5.4 竞品调研

第6周产品打造：市场选择 · 产品设计 · 数据基本功

6.1 AI 产品市场选择

6.2 AI 产品设计原则

6.3 数据驱动产品迭代

阶段四：落地驱动 — 技术精要、法律法规与项目推动

第7周 AI 核心要素：产品经理的算法与算力课

7.1 算法原理：从机器学习到大模型

7.2 模型微调与算力

7.3 产品基本功

第8周 AI 落地指南：数据集构建、伦理合规与沟通技巧

8.1 数据集构建全流程

8.2 团队协作与沟通

8.3 AI 伦理与合规

阶段五：行业实战 — 10+ 行业 AI 大模型企业级项目拆解与带练

第9周 AI 润物无声：重塑生活、学习与娱乐

9.1 AI 答疑产品

9.2 AI 陪伴产品

第10周 AI 基石之力：重构零售、办公、编程

10.1 AI + 电商与营销

10.2 AI + 办公与编程

10.3 实战：AI 会议纪要产品

第11周 AI 破界赋能：引领专业服务创新

11.1 AI + 医疗

11.2 AI + 旅游

阶段六：职业启航 — AI 产品经理求职指南与前沿动态

第12周 AI 产品经理求职指南

12.1 职业定位

12.2 求职实战

第13周 AI 前沿动态与行业洞察（持续更新直播）

附录：AI 产品经理能力模型与学习路线

A. AI 产品经理全链路能力模型

B. 六阶段能力矩阵

C. 学习路线建议

D. 行业实战项目速查

E. 与前两门课程体系的定位对比