7.8
深览指数
职场人人都是产品经理·Alex的荒诞产品观··AI 生成
想做AI Agent产品经理？请先忘掉原型和PRD
作者以入职四天的亲身经历，提出AI Agent产品经理的起点不是写PRD或画原型，而是数据标注。文章通过实测竞品、设计90条测试用例，揭示了从定义“好”的标准到构建产品竞争力的完整路径。适合正在或计划转型AI产品方向的从业者阅读，能快速理解Agent PM与传统PM的核心差异。原文 ↗
核心观点
- ▍AI Agent 产品经理的核心起点不是写PRD或画原型，而是数据标注——定义什么是“好”，并将其翻译成AI可执行的评分标准。
- ▍传统PM的职业路径是从小到大（先做小事再掌大事），而Agent PM是从深到广（先扎进标准定义清楚对错，再铺开产品）。
- 01作者入职第一天不是写PRD，而是设计90条测试用例，分为三层：基础操作、质量评分、风格一致性。
- 02作者自掏腰包购买竞品会员，完整跑完工作流，从账单反推对手架构设计，发现竞品架构是“一次性烘焙”，不支持生成后编辑。
- 03作者设计的90条测试用例在竞品上只有2条完美跑通，由此得到产品竞争差距的量化依据。
- 04作者将90条测试用例来回修改十几次，以找到“既能让AI看懂，又不折损人类判断力”的平衡点。
- 05传统PM第一天的日程是阅读PRD、参加对接会、跟进Bug；Agent PM第一天是实测竞品、反推架构、设计用例、跑完测试、创建方法论。
- 06作者提出五步转型建议：①找竞品完整跑一遍 ②设计测试用例 ③写判断形成标准答案 ④用自己的产品跑同一套用例 ⑤根据差距排优先级。
反方 / 局限
- — 文章未讨论数据标注本身的质量风险——标注者的主观审美偏差可能成为系统的偏见，且缺乏对标注成本、数据标注团队协作等实操层面的探讨。
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