美团要求前端转全栈或后台开发，产品经理呢？

2025年可以说是AI应用的爆发元年，作为产品经理我们几乎不关心谁的模型更好，而是关注那些Agent应用以及native的AI应用是更好的产品框架与产品设计方案。

马上2026年底，随便在招聘网站，几乎都可以看到要求产品经理都要具备AI模型的使用之外，还要学会使用Cursor、codybuddy等AI编码的工具。

AI产品经理：用AI实现一人闭环

在AI产品经理下，产品经理工作的组织结构，更加快速的解决信息传递和能量调度的效率问题而存在的。

• 传统组织形式（科层制）： 是一种高能耗、高稳定性的信息结构。它通过牺牲效率来确保信息的准确和命令的执行。它的存在，默认了“获取跨领域知识和技能的成本极高”这一公理。
  

• AI 时代的新组织形态： 是一种低能耗、高流动性的信息结构。AI 极大地降低了获取和使用专业知识的能量壁垒。一个人调用 AI 的能力，就像大脑调用不同区域的知识一样，几乎没有损耗。

至少产品经理要成为前端开发者，而不是画个原型。

在腾讯至少有一半以上的代码已经由AI完成，大厂产品经理将其定位为UED、CTO、前端编码的角色。

如下是最近我们在招聘网站上各种产品经理都要求有AI大模型、AI技术实施、甚至是对AI产品有足够熟悉以及使用。

▲产品经理招聘对AI能力的岗位描述

在2026年，AI产品经理的工作内容与技能有翻天覆地的变化。

以往产品经理技能停留在：原型交互设计与PRD文档

1.以前的产品经理工作流程

• 产品经理写一份漂亮、细节丰富的需求文档，开发花半天时间做阅读理解

• 随地大小会，每天疲于参加各种会议，周会、例会、信息同步会、复盘会，开了半天会但好像又什么都没开

• 向某个团队提交需求，但沉到了他们需求列表的底部，排期三个月...

• 一个很小的事情，OA上几十个人审批，或者要走三四个独立OA，还得一个个催过去“帮我审一下”...

• 任何事都要等需求方产出具体需求或确认，只完成自己职能边界内的思考，项目推进缓慢...

• 决策链路长，一个创新想法层层汇报，到能拍板的人那里时已面目全非，背离初衷....

产品经理的考核与工作目标

想idea->产品经理决策->产品UI、交互、需求文档->客户端排期开发->测试上线

现在的AI产品经理

想idea->直接模型训练->云部署->上线->让运营推广验证效果

利用现在各类AI工具以及vibe coding（AI编程），就可用快速实现MVP甚至是MVP系统上线，部署到线上让用户进行点击测试，从而选择好的效果方案进行产品设计

全新的AI产品经理工作内容在4个方面新增：

1.Al Coding

使用市面上的各类AI编码工具，比如通义灵码、Cursor、GitHub，Copilot等多个AI搞程工具，通过AI编程这类工具，完成需求到功能拆解、以及前端编码的实现，也是现在AI产品经理最大的变化特点

2.Al Design

通过提示词将其需求翻译为功能后，同时生成各类UI界面，并且可以插入各类模板与素材，完成高精度的UI界面撰写。比如市面上以前的设计工具，现在都会有一个AI生成，将其完成对应的AI界面，同时这些界面是都是切好图的，而不需要再次切图。

3.Al Marketing与运营

通过现在的AI工具，完成AI的运营，从私域流量到内容生产，都可以用AI来完成，从而快速获取用户，甚至是在用户的体验服务上。

4.AI基建

利用DIFY、n8n完成AI知识库的搭建，以及AI模型的切换，从而完成各类模型的部署与落地，甚至是多模态AI模型运行推理，以及可以完成模型的微调。

AI产品经理专注在产品的提示工程产品与AInative的产品框架

1.提示词，处理用户的input与output

它的目标是将用户的提问加工，发给适合模型层的 Prompt 提示词，这里会分几步走：

将需求场景转化成专业prompt。

这一步主要由提示词工程师完成，在小产品中由产品经理兼任，提示词能力是大模型 AI 产品经理的必备技能。

提示词需要根据不同领域、不同场景、不同的知识库、不同模型进行反复实验。

根据prompt去检索客户已有知识库

这一步是解决用户的个性化诉求，即引用自有知识库、数据库内容，同时着重降低幻觉。

否则AI产品的只能停留在娱乐层面。

第将第一步、第二步里的内容合成提示词，加上问答上下文等，形成新的提示词

2.设计产品功能框架与AI连接点

同时AI产品还有固定的用户注册与登录、消息通知和产品形态，这些是要固定的产品功能模块，再与AI模型进行链接，比如下面是基于N8N设计的AI产品流程图事件

1. Web Server & API Layer

处理所有传入的 HTTP 请求，包括来自 Editor UI 的操作和来自外部服务的 Webhook。

· 提供 REST API 用于管理资源。

2. Workflow Engine (核心引擎)

大脑：解析工作流定义（JSON 文件）。

· 调度器：决定节点的执行顺序（拓扑排序）。

· 执行器：调用每个节点的 execute 方法，管理数据流和错误处理。

3. Editor UI

· 基于 Vue.js 的富客户端应用，提供可视化拖拽界面来构建和工作流。

· 与后端 API 通信来保存、加载和执行工作流。

4. Message Queue (Redis)

· 解耦：将触发事件（如大量 Webhook 请求）与实际执行解耦，提高系统吞吐量和可靠性。

· 负载均衡：允许多个 Worker 同时处理任务，实现横向扩展。

5. Worker

· 无状态的工作进程，唯一职责是从队列中获取任务并执行相应的工作流。

· 可以水平扩展，多个 Worker 同时工作以提高性能。

6. Database

· 存储元数据：工作流定义、用户配置、凭证（加密后）、执行历史日志等。

· n8n 默认使用 SQLite（适合轻量级使用），生产环境强烈推荐使用 PostgreSQL。

以上就是AI产品经理新增的工作内容。

AI+产品经理训练营，会教学包含C端产品、平台型产品、运营规划、数据分析、基础能力5个方向的课程内容。

我亲自带班的第14期AI+产品经理训练营offer班

AI+产品经理训练营提供了AI产品经理的基础技能学习课程，以及从0到1AI产品案例。还原了AI产品经理里的产品研发管理、产品上线、满足营销活动等业务部门需求的工作场景。

相比市面上的产品经理训练营，AI+产品经理训练营包含了底层的AI技术的原理与参数，以及如何构建一个AI产品模型，只有掌握底层技术才是产品经理的案例。

训练营提供了AI产品经理在开始前首先要聚焦在需要什么样的AI技术，以及当前AI技术对应的频率、限制、参数、数据上下行量、软硬件环境等。

第15期AI产品经理训练营课程大纲

▲AI产品经理训练营技能训练

AI+产品经理训练营，产品案例

1.基础技能： 学习用户路径、场景功能设计、交互设计

支撑产品的业务流程图设计

▲产品流程图

通过拆解市面上主流的APP，带你学习产品经理如何基于用户场景设计业务流程、用户行为路径。 学习产出高质量、有规范的原型设计方案。

产品经理的用户路径设计

▲用户路径

产品经理的交互设计

AI+产品经理训练营里，还交你如何做一些小而美的交互设计，比如下面的【个人中心】交互设计动画，缩短了用户返回查看个人中心的时间，还能够帮助你在产品汇报的时候变得更加深动形象。

▲交互设计和动画效果

2.基础技能： 数据分析能力与ABtest

AI+产品经理同样要掌握数据分析、数据埋点技能，利用数据指标结果反推需求ROI价值。有了数据结果才能对比证产品经理的价值。

▲数据指标

当然作为AI产品经理，肯定也要利用数据评判AI的模型好坏，从而提升用户对话过程的中的准确率以及功能页面使用，最终提升用户体验。利用A\Btest，势必对AI的模型、产品数据都要进行投入产出的独臂。

AI+产品经理做每一个版本的数据效果分析、数据测试、数据复盘

定义产品的数据指标，梳理出技术口径和业务口径是也是工作日常。如下图是作为通用的数据指标清单，同样也会在本次训练营里进行训练。

3.基础技能： AI产品数据标注

AI训练构建离不开数据标注。 对不懂技术的产品经理来说，数据标注就是比较困难的。在AI+产品经理训练营，我会通过通俗易懂的案例以及操作，讲解以及开源CVAT的数据标注。

训练营会讲解了解如何构建图像、音频数据标注，完成AI模型训练。

▲产品的运营规划

我带学员走一次模型训练与数据标注之后，不管是做数据标注工具还是做AI大模型，都可以明白基础原理了，面试也就轻松了。

2.产品案例教学

1.AI底层：数据平台产品设计

▲数据平台设计

数据是AI的底座，本次训练营我们建设了3个看板，分别是产品数据、用户行为数据、用户分析数据，并且还融入了 数据权限和账户体系的设计流程。

从0到1带你构建数据指标的业务口径、技术口径、数据埋点实操做原型设计。

2.AI数据可视化

基于数据属性、数据规则做数据可视化设计案例（包含了展示规则、展示动效），满足随时的数据交互操作。

▲数据可视化设计

比如常用的数据指标PV、UV、点击数、转化数在大屏上和手机上的展现尺寸、形态都有区别，能够做响应式区分。

3.基于数据导向的功能优化

通过数据埋点获取数据，做产品页面优化，提升转化率、停留时间等。

比如在腾讯云首页官网，要求产品经理，根据门户菜单点击率、访问用户数做页面层级、按钮路径优化，以增加用户下单率。

以数据优化驱动的案例也会在课程里讲解

▲腾讯云官网

3.真实案例： AI产品规划和常见BUG

AI+产品经理训练营，会介绍云木鸟新媒体伴侣的AI功能如何从0到1产品设计的，并且让你模拟作为云木鸟新媒体伴侣的AI产品经理，展开如何设计AI Agent，以及AI产品中的交互设计、数据统计。

AI排版功能设计

▲AI产品的BUG优化

当然从0到1孵化这块AI产品，肯定遇到了非常多的BUG与优化项，通过学习这个案例系统性的错误，你可以巩固AI产品的痛点，产品设计知识点。

案例都是在最新一期的AI+产品经理训练营中会讲解的

说了那么多，如果你打算转型，欢迎扫码报名（小班制15人）

第15期报名入口

第15期《AI+产品经理训练营》课程学习安排

课程大纲

导师介绍

Nicole PMTalk导师

同济大学学士、英国爱丁堡大学硕士;

8年独角兽明星公司产品专家，任职过小红书、 Soul、喜马拉雅产品经理;擅长C端产品，有过上亿用户产品操盘案例，曾担任最受年轻人欢迎产品Soul创新功能负责人。

从0到1为Soul成功打造多个新匹配功能，载入产品线发展里程碑，元宇宙社交实践者。

Kevin PMTalk产品经理社区发起人

英国奥斯特大学 计算机博士，香港理工大学计算机硕士;

10年产品专家，PMTalk产品经理社区创始人，《产品之光-从0到1教你做产品经理》《迭代-社区产品商业化的7步策略》《简易设计》《产品经理的修炼之路》作者。

腾讯课堂讲师、咨询顾问，曾任喜马拉雅高级产品经理，腾讯医疗碳云智能高级产品经理，负责过多款B端产品、产品业务产品从无到有的建设。 对外培训经历:

2019杭州产品经理大会、2018成都产品经理大会、2019深圳产品经理大会、2018深圳产品经理大会、创业沙龙24小时马拉松嘉宾;

曾培训过的企业:建设银行、数位、咪咕音乐、中国联通等;

课程价格

课程限时： 1980元/人（往期学生免费看）

拼团报名： 1680元/人（两人起团，往期学生免费看）

报名入口

（可添加班主任咨询课程）

1次报名，1年内无限免费观看，升级内容也免费！ 不用担心知识落后！

第15期AI+产品经理授课特点

1.小班制，随时提供最新一手学习资料

开营后，2-3人一个精品小班学习，班主任带领完成每日学习任务，随时提问互动，提供最新一手学习资料。

▲作业布置与跟踪

2.作业点评直播，快速解决学习问题

理论讲解+案例实操，每周大作业直播点评，每一位同学的作业都会得到（1V1）作业指导。

报名后1年内可反复观看，支持手机端、电脑端随时随地观看，同时你可以与我在课程直播间互动，后续升级更新的课程仍然免费，老学员依然可享受免费观看。

▲直播作业点评

3.简历和面试辅导

全栈产品经理训练营 以offer为目标进行教学，在课程最后会要求同学们输出自己的“新”简历，通过模拟面试，辅导你找到面试过程中的缺点。 亲自模拟参加大厂里产品经理的面试流程。

4.助学金奖励，给你做作业动力加个油！

完成课程直播与作业，并被评为优秀学员红会有奖学金奖励，给你充分写作业的动力。 被评为优秀的作业还会有班主任600元红包奖励噢！

▲超过90%以上的学员服从进度打卡