从业务需求、产品原型、AI 能力调用到落地交付，设计真正能解决问题的 AI 产品
AI 产品经理不是给产品加一个"AI 功能"，而是用 AI 重新设计业务流程。我的工作是把模糊的业务需求拆解成清晰的问题，判断哪些环节适合用 AI、用什么模型能力、如何调用、成本和效果如何衡量，然后把它变成可以稳定运行的产品。
和传统产品最大的不同在于：AI 的输出是不确定的。所以 AI 产品经理要同时管理体验、数据、提示词、工作流和评估标准，让不确定的能力产生确定的业务价值。
这是我正在做的一个产品方向：针对本地生活商家，输入门店的基本信息、品类和现状，工具会基于 AI 给出经营诊断、内容选题、投放方向和增长策略，并输出可以直接执行的清单。它把"找一个懂本地生活的顾问"这件事，变成一个随时可用的 AI 工具。
先找到真正值得用 AI 解决的高频、高价值场景，而不是为了用 AI 而用。
确定用什么模型、知识库和工具，明确能力边界与成本。
用 Vibe Coding 在几天内做出可体验的原型，验证价值。
建立可量化的评估标准，持续迭代提示词和工作流。
把验证过的方案接入真实业务流程，形成稳定可用的产品。
不一定要成为工程师，但需要理解 AI 能力的边界、调用方式和成本。借助 Cursor、GPT、Claude 等 Vibe Coding 工具，AI 产品经理可以自己做出可用的原型，沟通和落地效率会更高。
传统产品经理主要定义功能和体验；AI 产品经理还要定义数据、模型能力、提示词、智能体工作流和效果评估，把不确定的 AI 能力变成稳定可用的业务产品。