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every.to

如何通过 Agent 进行产品管理?

把「对话」而不是「文档与流程」当作产品管理的主工作界面,并让 Agent 负责绝大部分机械性劳动。具体做法是先通过 ‎⁠/ce-strategy⁠ 让 Agent 像顾问一样反复追问,和你一起产出结构化的 ‎⁠strategy.md⁠,明确目标问题、解决思路、目标用户、关键指标和工作主线;之后在执行阶段,由 Agent 读取策略与上下文,自动头脑风暴、拆解需求、生成和维护 issue,看板只保留「进行中 / 已完成」的极简状态,你主要通过和 Agent 讨论来驱动规划与迭代。与此同时,通过 ‎⁠/ce:product-pulse⁠,Agent 定期联通埋点、日志、支付和数据库等数据源,自动生成「产品心跳」报告:概览核心指标、系统性能、异常和下一步跟进问题,并把每次报告当作「记忆」存档,用于之后的比较和决策回溯。整体上,人从票据书写、报表汇总中解放出来,聚焦在设定方向、理解数据和跟用户对话等高杠杆决策上。

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roadmaps.feishu.cn

人工智能产品经理学习路线图

这份路线图从产品经理视角梳理 AI 产品所需的知识体系,覆盖机器学习、深度学习、LLM、RAG、Agent、生成模型,以及 AI 基础设施、应用接口、商业模式和持续维护。它的价值不在于要求产品经理掌握所有实现细节,而在于建立技术、产品与管理之间的共同语言,从而判断能力边界、设计落地路径并协调跨职能团队。