1. 起点：不仅是“懂 AI”，更是“做产品”
在过去的一段时间里，我通过多段线上录屏学习了 AI 产品经理的核心方法论与实操技能。AI 产品经理的工作，并不仅仅是理解 AI 的技术原理，而是要站在“产品-技术-用户”三者交汇的节点上，用技术的可能性驱动产品的可用性和市场的可行性。
这次学习，我把理论和实践绑定在一起，做了两个项目：
- 个人简介网站 —— 采用 AI 辅助氛围编程（AI Pair Programming）驱动，完成前后端部署，实现自我数字化名片。
- “碰头吧”团队项目 —— 基于真实用户需求场景，从需求分析到产品原型、技术落地的全链路实践。
2. AI 产品经理的核心认知
- AI 不是功能，而是能力：好的 AI 产品，不是把模型 API 硬塞进一个流程里，而是用 AI 重新定义交互方式、优化体验或创造新业务模式。
- 需求是锚，技术是帆：技术迭代很快，模型更新频繁，但用户的痛点相对稳定。一个成功的 AI 产品经理要始终用需求牵引，而不是被技术潮流牵着走。
- 端到端视角很重要：在项目推进中，AI 产品经理不仅要懂前端展示和后端逻辑，更要理解数据流、模型部署和推理成本，这会影响最终体验与商业可行性。
3. 项目一：个人简介网站
目标：用最小可行版本（MVP）快速搭建一个能代表我职业形象的数字化名片。
过程亮点：借助 AI 氛围编程工具（类似 Cursor、v0.dev），我可以像与资深全栈工程师对话一样完成前后端开发。使用云端部署平台（如 Vercel/Supabase），快速实现上线和数据库对接。在设计上注重信息结构化：核心信息（头像、技能、项目、联系方式）按用户扫描路径进行布局。
收获：确认了 AI 编程可以显著降低前端/后端开发的学习曲线，但仍需要人类对业务逻辑和信息架构做最终决策。体会到部署链路（本地→云端→域名绑定）的细节，掌握了独立上线产品的全流程。
4. 项目二：“碰头吧”团队项目
背景：解决多人线下活动中“去哪玩、怎么玩、怎么约”这一复杂的多人协调问题。
产品思路：
- 用户画像：高频社交群体（大学社团、朋友聚会、兴趣小组）
- 痛点：决策效率低、信息分散、选项无共识
- 解决方案：群组活动管理（活动创建、成员邀请、实时投票）；智能推荐（AI 根据预算、位置、喜好推荐活动方案）；决策闭环（投票结束→自动生成活动卡片→地图导航）
AI 在其中的角色：利用大语言模型做自然语言解析，把用户随意输入的活动需求转为结构化活动信息。利用推荐算法（或外部 API）结合预算与地理位置做活动地点候选。实现自动生成决策结果页面，降低组织者工作量。
结语
这次学习让我真切体会到：AI 产品经理的核心竞争力，不是“知道 AI 能干什么”，而是“能带着 AI 去完成从 0 到 1 的产品落地”。AI 是工具，但产品经理才是方向盘——方向对了，哪怕风再大，船也能驶向正确的远方。