AI 产品判断与场景拆解
从用户任务、模型边界、产品闭环和验证方式出发，把“模型能做什么”转译成“用户为什么用、怎样持续用”。
- 场景优先级与目标用户
- 能力边界与人机分工
- 价值验证与失败条件
AI PRODUCT NOTES
文章与公开笔记
「AI 产品白皮书」是我持续写作的主阵地。这里按问题域整理主题，公众号中可搜索对应关键词阅读。
大模型平台与产品化
关注私有化交付、模型应用、数据能力和智能体模块怎样被组织成可理解、可使用、可运营的平台产品。
- 平台能力与用户任务映射
- 模型、数据和工具的协作边界
- 从技术底座到行业工作流
智能体产品与科研工作流
讨论智能体如何在明确任务中持续推进工作，以及上下文、工具权限、评估和安全治理如何进入产品设计。
- 任务拆解与多智能体协作
- 工具调用、状态与结果组织
- 评估、安全和人工确认
产品经理的 AI Coding 实践
记录如何用 AI Coding 连接需求分析、原型实现、代码阅读、调试验证和文档沉淀，而不把“生成了代码”当成交付完成。
- 从需求到可运行原型
- 代码理解与验证闭环
- 可复用技能、规则和工作台
AI 教育与个性化学习
围绕学习目标澄清、基线评估、学习路径、反馈和重规划，探索 AI 如何真正进入教学与学习过程。
- 教学互动与 AI 教师能力
- 个性化路径与持续评估
- 记忆、推荐和学习反馈