在人工智能領(lǐng)域，產(chǎn)品經(jīng)理的角色變得越來(lái)越重要，尤其是在理解和應(yīng)用AI技術(shù)方面。本文討論了AI產(chǎn)品經(jīng)理在編寫有效的prompt（提示詞）方面的重要性，這對(duì)于確保AI模型能夠準(zhǔn)確理解和執(zhí)行特定任務(wù)至關(guān)重要。

之前有同樣想在AI領(lǐng)域創(chuàng)業(yè)的朋友有問(wèn)過(guò)我，我的Ai產(chǎn)品經(jīng)理是自己請(qǐng)，還是打算自己上。如果親自操刀就會(huì)耽誤一些時(shí)間，畢竟還是要了解AI和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品經(jīng)理之間的區(qū)別和技能?，F(xiàn)階段請(qǐng)人還可能會(huì)遇到不專業(yè)的，畢竟自己面試沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)，主要初創(chuàng)階段資金也不夠理想。

我是這樣做的，我是一邊面試AI產(chǎn)品經(jīng)理一邊了解基礎(chǔ)面的一些知識(shí)，另外prompt的工作不需要全職，請(qǐng)一個(gè)兼職即可。

在經(jīng)歷那么多天的面試以及學(xué)習(xí)，我招到了一個(gè)學(xué)習(xí)能力比較強(qiáng)的小伙伴一起來(lái)做產(chǎn)品方案。而在學(xué)習(xí)過(guò)程中我被割過(guò)韭菜，主要是兩個(gè)方面，市面上的課程對(duì)真實(shí)項(xiàng)目的操刀可能很少，甚至比不過(guò)一些動(dòng)手能力強(qiáng)的UP主。另外一方面就是講的東西都是網(wǎng)上能搜到的。

所以這里說(shuō)個(gè)題外話，也就是說(shuō)如果你想要學(xué)到多一點(diǎn)實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，內(nèi)部技術(shù)細(xì)節(jié)啊，產(chǎn)品架構(gòu)等等，這是不太可能的，畢竟市面上能用的Ai 產(chǎn)品都沒(méi)幾個(gè)，大部分是套個(gè)agent框架殼子就完事了。

當(dāng)然，我也求助了國(guó)外的一些朋友，國(guó)外項(xiàng)目的保密性會(huì)更嚴(yán)重，總的來(lái)說(shuō)目前沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)說(shuō)你的需求文檔該怎么寫才是對(duì)的，你的項(xiàng)目技術(shù)選型怎么才是對(duì)的。都沒(méi)有一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，只要你團(tuán)隊(duì)能理解你的需求是什么就可以了。

那怎么才能讓你的團(tuán)隊(duì)快速理解你的需求，我認(rèn)為不是需求文檔而是提示詞工程。

在此之前我寫了需求文檔，用原型標(biāo)注，場(chǎng)景說(shuō)明等等，做出來(lái)的東西的準(zhǔn)確率很低而且有一些場(chǎng)景完全理解不到位，本質(zhì)原因是開(kāi)發(fā)者沒(méi)辦法理解到位。

上個(gè)月我們是如何解決這個(gè)問(wèn)題的？細(xì)化需求文檔。正是這樣的思維讓我們白搞了一個(gè)月。實(shí)際上prompt 提示詞工程才是驗(yàn)證需求的基礎(chǔ)，在這個(gè)過(guò)程當(dāng)中你需要把角色以及它所要做事情用文字描述清楚，并且規(guī)范邊界。

這是個(gè)比較難的事情。

難在全文字描述。

但是難也要做。

prompt你可以理解為定義的IO輸入輸出，是基于某個(gè)場(chǎng)景下的，這個(gè)很依賴你的模型對(duì)中文的理解能力，所以說(shuō)我們的技術(shù)為什么選Qwen的原因。

而且Prompt可以很好的去驗(yàn)證你的想法，還有你的場(chǎng)景經(jīng)驗(yàn)。

就拿我現(xiàn)在做消費(fèi)醫(yī)療來(lái)說(shuō)，如果對(duì)場(chǎng)景和傳統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求不理解，也就是行業(yè)know and how的事情，如果不理解根本寫不出很好的prompt出來(lái)，即使寫出來(lái)你的Ai產(chǎn)品輸出的結(jié)果也是亂七八糟的。

把prompt寫清楚并不是一個(gè)0門檻的事情，需要的是資深傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)的老炮，這也是AI產(chǎn)品經(jīng)理的核心價(jià)值。