如果你在面试的时候被问:
此刻大火的 Skills,你怎么看?
或者:
如果用 Agent 来解决 XX 场景的 XX 问题,你会怎么做?
你会如何应答?
这两个应该此刻以及接下来几个月 AI 产品经理这个岗位,必问面试题。
反过来,对求职者来说,这俩问题也可以用来验证求职公司是否在正确的方向上、有没有跟得上趋势、是不是真的懂 AI。
(如果这俩问题一个都没问,就说明,emmmm,负责人大概率离线了……或者还没完成 2025 年的 KPI?)
如果你对这两个概念,有非常深的理解,那么你可以直接去投简历了;
但如果只是知道这两个词、看着大家“炒作”干着急,那么此刻起,请把搞透它们作为你转岗 AI 产品经理的目标。
以这个为终点去学习、准备转岗跳槽,搞懂即是高薪!
为什么这两个概念重要
再再再次一句话介绍Skills:一个使用 SOP 提示词来引导大模型通过学习参考资料或者执行预设脚本完成特定任务的能力包。
它包含了 AI 产品经理必知必会的三个关键能力:
- 提示词工程:需要能够通过提示词引导、约束大模型完成指定任务;
- 上下文工程:在不影响大模型完成任务质量的情况下,极致压缩为模型提供的上下文
- Tool_Use:为大模型提供工具和调用支持,并被大模型正确的使用。
这个 Skills 一般是配置在 Agent 类产品上的。
这里的 Agent 可以被翻译为智能体,但不是 Dify、老 Coze 那种 Workflow,而是一种能够自主分析任务、制定计划、调用工具、审视任务完成情况的“智能”体。
什么叫「审视」?看截图:
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这是我让 K2.5 在 Kimi-CLI 中帮我设计《AI 产品经理转岗学习路线图》时它的一部分工作过程。
它明明已经按照要求使用信息图技能绘制了一个路线图,但是它非要使用 Chrome-MCP 看看自己绘制的东西行不行,看完以后竟然还不满意要重新设计一个……
这就是所有企业在 2026 年一定会花比部署 Dify 更多人力和财力去做的事情:搭建企业专属的 “Manus”,把优秀员工的最佳实践包装成 Skills 赋 gàn 能 diào 其他员工。
Agent 的本质可以用三句话总结:
- LLM Makes The Loop;
- LLM in The Loop;
- LLM Ends The Loop
作为 Skills 的使用者,设计它比搭一个 Skills 对 AI 产品经理的要求要高一些。
以终为始的成为 AI 产品经理,怎么做?
下面是刚刚提到的 K2.5 纠结数轮后交付的学习路线图。
以终为始的成为AI产品经理
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如果你从现在开始准备,春节后金三银四找工作正合适!
大概时间节奏(按照还在上班、每天 1 小时左右学习时间):
现在开始:3 天时间把 AI 大模型的生态位上的业务类型和企业应用开发大模型的范式学习一下,对整个行业有个全面的认知,也知道自己可以在哪些方向找工作。简单说就是把下面两张图搞明白。
《AI产品经理转岗实训营》课程截图2月初:一周时间把大模型的底层原理搞明白,包括:"大模型的训练过程,带来了什么影响"、"大模型是如何推理回答问题的,带来了什么影响"、"大模型的应用场景、开发方式和能力边界"、"大模型的测评维度和选型策略"
《AI产品经理转岗实训营》课程截图春节前后:一个月左右时间把提示词工程(含API调用和 Function Calling)、RAG、Dify 和微调四个大模型产品设计的核心技能掌握好。这是成为 AI 产品经理的关键,不止要能知道熟悉概念,必须能上手实操。我在课程里有带教如下几个项目,练完足够胜任面试了。
《AI产品经理转岗实训营》实训项目3 月初:最后再花 2 周左右时间提升一下 AI 产品在具体场景落地的“软实力”,以更扎实的应对垂直行业领域的面试的要求。包括具体场景赋能可行性分析、竞品拆解和 AI-PRD 撰写能力。以下是我直播带教过的一些具体项目:
《AI产品经理转岗实训营》实训项目
如果你报名参加我的《AI 产品经理转岗特训营》,效率会更高一些:
- 完善体系化的知识,按顺序学习即可,每节课 20 分钟左右,非常适合通勤学习
- 双周直播作业点评&答疑,确保你没有知识盲点,同时督促学习进度
- 双周实战项目手把手直播带教,历史 25 节 + 专为金三银四设置的场景突击项目
- 学习交流群、内推渠道、面试真题解析……
目前已有北京、上海、杭州、深圳、广州、长沙、宁波、南京等10+ 城市的数十位同学完成了转岗。
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