文章说AI产品迭代靠评测驱动，但一个关键细节容易被忽略：评测集本身需要持续维护。作者吃过亏——一套评测集用了大半年，上线后用户投诉一堆，回头查发现投诉场景压根不在评测集覆盖范围里。虎嗅报道进一步指出，Agent的评测已从「上线前跑几条case打分」变成生产系统的一部分：需要定义成功标准、记录失败路径、把问题分配给对应的人修复，再确认修完后不会在下个版本重新出现。这要求产品经理把评测集当成一个需要持续维护的产品，每周补充线上的badcase。

文章提到用AI快速验证想法，但没展开说这背后的范式变革。2025年由Andrej Karpathy提出的Vibe Coding，让产品经理用自然语言就能直接生成可运行的原型，不再依赖排期等开发资源。柯林斯词典将其评为2025年度词汇，杭州电子科技大学甚至将其纳入教学。北大文科博士刘耕用Vibe Coding在49天内开发出AI开放世界游戏。这对产品经理意味着：从「提需求的人」变成「能自己动手构建原型的人」，沟通成本和验证周期大幅缩短。

文章认为产品经理借助Vibe Coding能自己搭原型，和工程师的分工边界在松动。但CSDN一篇分析指出，AI同时也在消解另一边的壁垒——程序员用Claude能直接输出比产品经理更详细的PRD，信息不对称被快速抹平。更值得警惕的是，36氪报道开发用AI写代码导致多租户系统故障的案例：代码能跑通，但开发说不清核心逻辑，技术债以AI的速度积累。产品经理对最终结果负责却无法控制代码生产过程，效率和风险之间的平衡比文章描述的更复杂。

文章强调上下文设计是系统级问题，但没提到行业正在用MCP（模型上下文协议）来标准化这件事。Anthropic联合多家公司提出的MCP，试图为AI系统建立一个统一的上下文语言——让模型具备记忆连续性、任务可中断恢复、跨工具状态共享。就像HTTP统一了互联网通信，MCP可能成为AI世界的「会话操作系统」。当前，Prompt工程和手动维护对话状态的方式正在被协议级上下文传递取代。这对产品经理意味着：未来需要设计的不是单次Prompt，而是上下文流转路径和持久化策略。

文章说Agent系统调试难度高，但没说清楚根因。传统系统bug看日志能定位，Agent的每一步决策都带随机性，同样的输入不一定走同样的路径。真正的问题往往不在最终回答里，而在模型每轮收到的完整请求中——system prompt、工具调用结果、上下文压缩策略，任何一个环节出问题都会导致链式错误。虎嗅报道指出，Agent的错误不是「一个点」，而是「一条链」：可能意图识别错了，也可能检索对了但生成时把规则解释反了。这要求产品经理必须建立请求级调试思维，而不只是看最终输出好不好。