就在前几天，我把自己在 2024 年中，关于 AI 思考和洞察的 30 多条即刻动态，发给 DeepSeek 帮我总结复盘。
结果发现了不少意外惊喜！这些经验可能对你也有帮助，所以赶紧整理出来跟大家分享。
AI 时代，产品经理的 3 个底层能力
DeepSeek 把我 2024 年对 AI 的思考，提炼成了 3 个超实用的能力：
需求编译力：将模糊需求，转化为机器指令的能力 交互洞察力：识别意图触点，设计新交互范式的能力 抗脆弱设计：在 AI 局限中，构建安全边际的方法论
听起来有点抽象？别慌，听我慢慢介绍。
需求编译力
需求编译力，可以说是产品经理的看家本领了。
这就像你是老板和研发之间的需求翻译官。产品经理每天要做的就是，把需求方脑子里那团浆糊一样的想法，转化成可执行的落地方案。
记得我刚开始用 AI 时，总是会得到一堆不相关的回答，有段时间气得我真想砸键盘。
所以在和 AI 打交道的过程中，请把你想要达到的预期效果，转换成 AI 能听懂的清晰指令。
可以参考这 4 个步骤：
拆解需求：尽量把大需求先拆成小步骤，就像做菜前先把食材准备好 明确边界：告诉 AI 你要什么，更重要的是告诉它，你不要什么、禁止什么 提供示例：如果生成的效果一般，可以试着给 AI 提供模版和参考，效果立竿见影 迭代优化：使用 AI 别指望一次就成功，你需要像调教实习生那样，不断调整和优化 AI 提示词
之前为了减轻团队产品的工作量，我试着用 Trae 一键生成用户手册，这也是经过好几次优化，才达到了理想的生成效果。
交互洞察力
未来任何意图识别的触点，都将被 AI 升级或重做一遍。——好夕雷
交互洞察力，这里指的是通过观察、分析人和 AI 的互动行为，挖掘用户真实需求、行为模式及潜在问题的能力。
例如 ChatGPT 刚出现时的 AI 对话框，到 Coze 和 Dify 的 AI 工作流，再到最近爆火的 Manus，都是一种用户意图触点的升级与创新。
Coze 和 Dify 的 AI 工作流，核心在于通过结构化流程编排和自动化执行能力，将用户意图从单次交互扩展为复杂任务的闭环管理。
而 Manus 则通过多 Agent 协作、多模态交互、任务链分解等技术，实现了意图触点从“信息传递”到“主动执行”的本质升级。
抗脆弱设计
这可能是最被忽视但最重要的能力：如何在 AI 幻觉频出的情况下，设计出依然可靠的系统。
核心原则有 3 个：
边界清晰：明确哪些任务适合 AI，哪些必须由人去完成 优雅降级：当 AI 失效时，系统还能提供基础功能 冗余机制：重要决策必须有人去审核
DeepSeek 上线 V3 前，刚好我做的 AI 功能上线了。当时 DeepSeek 的模型能力一般般，还没像现在这么 NB。
功能其实很简单，把 Excel 表的多对象数据，通过 DeepSeek V2.5 进行 JSON 结构化，然后快速导入系统生成数据。从而把旧业务流程中，需要人工操作一两个小时的工作，大幅降至几十秒。
我当时在设计方案时，也遵循了这些设计原则：
边界清晰：AI 非常适合快速、批量生成大量结构化的数据 优雅降级：当 DeepSeek 生成数据后，如果内容有误的话，还可以进行编辑、删除 冗余机制：内容提交时，还需要人工再审核一遍，确保生成的数据无误
结语
高频使用 AI 的过程中，让我深刻认识到：AI 不是什么神秘的黑科技，而是一个需要我们用心"调教"的工具。掌握了这三种能力，你就能把 AI 变成自己最得力的助手，而不是一个只会胡言乱语的 AI 大模型。
你们有没有在使用 AI 时，遇到过让你哭笑不得的情况？欢迎在评论区分享。
记住，AI 再强大，也只是工具。真正的主角，永远是使用 AI 的人类。
下期见啦，各位 AI 探险家们。
