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在人工智能領域，產品經理的角色變得越來越重要，尤其是在理解和應用AI技術方面。本文討論了AI產品經理在編寫有效的prompt（提示詞）方面的重要性，這對于確保AI模型能夠準確理解和執行特定任務至關重要。

之前有同樣想在AI領域創業的朋友有問過我，我的Ai產品經理是自己請，還是打算自己上。如果親自操刀就會耽誤一些時間，畢竟還是要了解AI和互聯網產品經理之間的區別和技能。現階段請人還可能會遇到不專業的，畢竟自己面試沒有經驗，主要初創階段資金也不夠理想。

我是這樣做的，我是一邊面試AI產品經理一邊了解基礎面的一些知識，另外prompt的工作不需要全職，請一個兼職即可。

在經歷那么多天的面試以及學習，我招到了一個學習能力比較強的小伙伴一起來做產品方案。而在學習過程中我被割過韭菜，主要是兩個方面，市面上的課程對真實項目的操刀可能很少，甚至比不過一些動手能力強的UP主。另外一方面就是講的東西都是網上能搜到的。

所以這里說個題外話，也就是說如果你想要學到多一點實際項目經驗，內部技術細節啊，產品架構等等，這是不太可能的，畢竟市面上能用的Ai 產品都沒幾個，大部分是套個agent框架殼子就完事了。

當然，我也求助了國外的一些朋友，國外項目的保密性會更嚴重，總的來說目前沒有一個標準說你的需求文檔該怎么寫才是對的，你的項目技術選型怎么才是對的。都沒有一個標準，只要你團隊能理解你的需求是什么就可以了。

那怎么才能讓你的團隊快速理解你的需求，我認為不是需求文檔而是提示詞工程。

在此之前我寫了需求文檔，用原型標注，場景說明等等，做出來的東西的準確率很低而且有一些場景完全理解不到位，本質原因是開發者沒辦法理解到位。

上個月我們是如何解決這個問題的？細化需求文檔。正是這樣的思維讓我們白搞了一個月。實際上prompt 提示詞工程才是驗證需求的基礎，在這個過程當中你需要把角色以及它所要做事情用文字描述清楚，并且規范邊界。

這是個比較難的事情。

難在全文字描述。

但是難也要做。

prompt你可以理解為定義的IO輸入輸出，是基于某個場景下的，這個很依賴你的模型對中文的理解能力，所以說我們的技術為什么選Qwen的原因。

而且Prompt可以很好的去驗證你的想法，還有你的場景經驗。

就拿我現在做消費醫療來說，如果對場景和傳統的業務需求不理解，也就是行業know and how的事情，如果不理解根本寫不出很好的prompt出來，即使寫出來你的Ai產品輸出的結果也是亂七八糟的。

把prompt寫清楚并不是一個0門檻的事情，需要的是資深傳統經驗的老炮，這也是AI產品經理的核心價值。