
从校招-跳槽-裸辞,两个AI产品经理的平行人生【本期播客分为以下几部分】 回看:大厂AI PM的真实日常 * 1、大厂做AI产品,最大的"理想与现实的落差"是什么? * 2、AI PM和传统PM最本质的区别是什么?有哪些能力是在大厂被真正锻炼出来的? 离开:为什么同时选择离开? * 各自离职的导火索和深层原因是什么? * 离职前有纠结多久?做了哪些准备? * 离职后的真实状态。 收入怎么办? 当下:岔路口的不同选择 * santa: 为什么选择做独立开发者?目前在做什么产品/项目?AI PM转独立开发的优势和挑战? * 嘉宾: 目前在纠结"自己干"还是"继续找工作",核心的纠结点是什么?怎么评估这两条路? * AI产品经理"自己干"和"打工",需要的能力模型有什么不同? 行业判断:2026年AI产品的机会在哪里? * 从各自的经历出发,觉得AI+哪些方向还有机会? * 大厂的AI产品布局有哪些问题?小团队/个人的机会窗口在哪? * 对"AI产品经理"这个岗位本身的未来怎么看?会不会消失或变形? 给对方的祝福 * 如果重来一次,进大厂的这几年,最值得和最后悔的各一件事 * 互相给对方一个半年后的"预言"或祝福 【时间戳】 00:13:09:AI产品经理的困惑,如何在模糊需求中找到确定的方向? 00:17:36:AI产品经理,挑战与成长的机会 00:21:58:沟通的艺术,如何使不靠谱的事情看起来够靠谱 00:26:21:寻找稳定与成长,在分散业务的团队中寻找方向与归属感 00:30:50:离职前的纠结与准备,寻找新工作的心理建设 00:35:16:突破束缚,找到属于自己的生活方式! 00:39:39:如何规划离职后的时间?探寻自由职业与工作的平衡之道 00:44:03:AIGC音乐,智能生成曲库,探索AI与音乐的奇妙融合 00:48:26:探索独立开发:打造个人独特品牌的路径与挑战 【核心问答】 在赚钱这件事上,你有什么建议吗?为什么机会总是留给有准备的人? 我认为如果你真的想赚钱,首先要放下赚钱这个念头,专注于做其他事情。当你专心致志时,赚钱的机会自然会来找你。比如在做产品时,先不要考虑它是否能赚钱,而是要先具备实现落地的能力,这样当你遇到真正能赚钱的机会时,才能迅速抓住并付诸实践。因为当你专注于提升自身能力,当机会来临时,你能够立即跟上并成功落地,而其他人可能不具备这样的条件。机会不会一直等待你,所以应该先培养自己的能力,而不是一开始就去寻找赚钱的机会。 对于初学者来说,应该如何开始学习AI编程呢? 发言人答:初学者不应该一开始就学习基础操作,因为这没有成就感且容易让人感到无聊和畏难。我推荐的方法是直接找一个全流程产品落地的教程(B站很多),通过跟随视频一步步操作,短时间内就能完成一个可用的产品,并在模仿过程中掌握基本操作技能,从而获得成就感。 AI产品经理在2026年应该以什么样的形态存在? AI产品经理应当能够独立完成从产品构思到落地的全流程,不需要过多依赖团队合作,尤其是在大厂环境下。AI技术的发展使得产品经理需要具备更强的抽象能力、对数据和用户的洞察力,以及实时更新和适应变化的能力,成为一个全能型、多边形的战士。 在大厂工作的几年中,你认为自己被真正锻炼起来的能力有哪些? 在大厂工作的锻炼能力主要是抗压能力和钝感力。例如,在短时间内拉通项目技术研发、对接前后端测试算法、运营以及处理跨团队资源调度和预算审核等任务时,需要具备较强的抗压能力,以及在面对不确定性时能有效应对和沟通的能力。 在决定离职之后,我们做了哪些心理建设上的准备? 主要的心理建设包括面对短期不抗压的压力、被团队误解的可能性,以及离职后寻找新工作可能面临的困难。同时,也纠结于是否能找到满意的工作以及如何应对离职后可能出现的身份认同和资源积累缺失的问题。 对于离职的生活状态和工作规划,你是如何调整自己的? 刚开始离职后的一周内,我确实感到焦虑,不知道如何从“公司模式”切换到“个人模式”。不过,我很快就找到了适应自己的方法,比如制定了详细的日程安排,从早睡早起到规划好每一段时间做什么,包括研究Open Cloud相关技术、Web Coding、AI音乐等多个领域,并根据每个领域的特点来制定具体的行动计划。 在AI音乐这个方向上,你的具体切入点是什么? 在AI音乐领域,我发现市场上存在一个痛点,即小白用户难以准确描述自己喜欢的音乐风格。因此,我利用Web Coding能力创建了一个音乐风格百科平台,用户可以根据名称找到对应曲调,甚至可以上传歌曲让模型分析其风格、歌手和适用场景等信息,从而帮助用户更好地理解和创作音乐。 你对于自己当前项目的方向和未来的规划是怎样的? 目前阶段,我的主要目标是按照自己的热爱去探索和实践,先不去过分纠结项目能否赚钱或具有多大的价值,而是先跑通自己的能力和技术。对于未来,虽然长远来看是希望将项目转化为商业价值,但我更看重的是通过这个过程提升自己对事物的整体认知和解决问题的能力,以及获得更丰富的经验,这些对我的职业发展来说更为重要。 个人独立开发者在哪些方面可能比大厂更具优势? 独立开发者由于不受大厂内部流程和优先级排序的影响,能够更快地捕捉到市场上的细微需求,并迅速将想法实现并推向市场验证。例如,陈飞宇发现小红书上的补光灯需求后,凭借其coding能力快速开发出产品并取得成功。而大厂可能因为内部架构、优先级排序等因素忽视或延迟这类需求。 独立开发者在行动力上比大厂更胜一筹,他们能够迅速将想法转化为代码,上线产品进行市场验证。如果产品成功,可以快速获得收益;反之则可以快速调整方向,不必受制于公司内部复杂的流程。 离职后如何处理与父母沟通这件事的? 发言人答:父母对于我离职成为独立开发者并不理解,认为这是不稳定且不体面的选择。对此,我选择尽量避免与他们讨论此事,以减少他们的担忧和面子问题。尽管这导致了我们关系上的隔阂,但我认为追求自己热爱并认为正确的事情比迎合他人的期待更为重要。 独立开发期间面临的主要挑战是什么? 主要挑战在于经济压力,因为使用web coding进行开发成本较高。优势则在于利用文科生的身份特点,更擅长与模型沟通并清晰表达需求,以及锻炼了抽象拆解和沟通交流的能力。 对于未来的工作方向,您有哪些考虑? 我目前在考虑两个方向:一是寻找专门从事AI领域工作的职位;二是加入小而美的团队,在其中发挥创意,独自或与团队成员一起搭建工作流程,并有机会深度参与产品开发和交流成长。 在做产品或视频、音乐时,是否可以快速通过一句话实现完美成品?AI在未来的发展方向是什么? 实际上,虽然可以通过一句话迅速获得一个结果,但要让这个结果面向受众,需要进行很多细化和调优的工作,包括微流编排和编辑处理。现阶段的技术可能无法完全实现自优化迭代,未来有可能通过AI来减少人工调整的需求。未来AI的发展方向是可以实现更多自动化和智能化,但现在还无法做到完全替代人类在某些细节上的决策和放权。例如,在电商、营销等领域,人类可能更多地扮演监工的角色,而非直接执行。 AI能否替代产品经理、程序员和设计师等岗位? 产品经理岗位较难被替代,因为他们需要掌控AI并设定边界。而前端程序员和设计岗位可能较易被替代,但AI也能自我优化和迭代,无需过多人为干预。 AI未来的发展会给人类留下什么样的空间? 未来十年左右,许多重复性劳动将被AI取代,人类应更多地关注个人兴趣、享受生活,甚至有人提出AI将提供众包机会,让人完成AI无法完成的任务,如线下体验、拍摄照片等。
15天,8个产品,一个普通人的AI实践记录一个普通人,用15天时间,靠AI工具做了8个产品。 我是文科生,没有计算机科学背景,也没有团队,这期播客是这段时间的真实记录——做了什么、发现了什么、卡在哪里。 已上线的产品 * AI计划助手 → ai-plan-assistant.vercel.app * 图片重命名 → image-renamer-fawn.vercel.app * 图片拼接 → image-stitcher-ten.vercel.app * 图片压缩 → picture-optimize-hub.nocode.host * 小游戏 → tqyx.netlify.app * 浏览器插件:生成网页二维码 + 分享卡片 进行中 * Voice Memory:iOS App,开发完成,正在上架审核中 * AI音乐:成为网易音乐人,产出3首作品,试用了6款工具,最终锁定 Suno、海绵音乐、创作实验室 * 个人阅读网站:上传书籍,模仿你的风格生成读书笔记和可供发布的小红书图文 * 拍照学外语:拍照/上传照片,学英语/日语/韩语任何语言,可自由设定 * 真人恶搞表情包:社交娱乐属性,你只管拍,AI帮你制作损友表情包 * 老友记台词搜索:输入中文,搜地道英文表达,学口语很nice 三个观点 ① 新手先去抄,跑通链路比追求价值更重要 不要一开始就想做有意义的产品,你先做一个垃圾出来。现在重要的是先把完整链路跑通,先练手,在你没有大量实践的前提下,你很难摸得到有真价值的需求。 ② 不要对抗信息焦虑,锁定1-2位博主,把他们的内容翻烂 允许自己有1-2个月像无头苍蝇。但同时锁定1-2个博主,把他的内容翻烂,只跟一个人学,往往比什么都看更有收获。我的路径:听播客 → 了解到小猫补光灯 → 找到花生的小红书 → 刷到B站cursor教程 → 跟着做出了Voice Memory。 ③ 成就感才是让你持续行动的真实燃料,不是毅力,也不是自律 不要靠毅力坚持,要靠正反馈推着走。做完一个,想做下一个,停不下来——这才是可持续的状态。
1月总结-AI经验分享:真的吃到AI的红利了在本期播客中,SANTA分享了她自一月份以来对AI应用的探索经历,谈及了如何在巨大压力下主动学习和运用AI工具来提升工作效率。他详细介绍了学习的内容,包括参与课程、关注行业博主以及使用不同的AI工具。SANTA还表达了对未来的期待,探讨了如何将AI应用于产品经理的各个环节,提升工作质量。他鼓励听众积极尝试,探索AI的潜力,寻找适合自己的应用方式。 00:02:05:AI能力提升之道:通过实践课程、关注重要博主和使用优质工具来学习 00:04:07:探索AI提效产品落地:从竞品分析到用户访谈,更多工具和数据整合的实践 00:06:08:从备忘录到NOTION:记录工作和研究的转变之旅 00:08:09:如何在NOTION、金山文档和其他工具中协调笔记,提高工作效率? 00:10:10:从入门到实践:七节Webrides课程带你掌握AI应用开发技巧 00:12:11:AI分析长视频,解放你的时间,不容错过的TLDW.ai! 00:14:36:AI探索之路:从畏惧到拥抱,成就与未来展望! 00:17:04:产品推荐:NOTEBOOKLM和oiioii,助力你的学习与创作旅程! 00:19:32:创作故事的快捷方式:流程清晰、分镜头脚本、md格式 00:21:57:本地化产品:简单易用,满足最后到一键部署的需求 00:24:16:探索AI视频制作工具:即梦、oiioii对比评价 00:26:47:探索工具月结:六个提升效率的工具和成长空间
传统产品转行AI产品的,经常会问的四大问题在这期播客中,我们探讨了传统产品经理转型为AI产品经理所面临的四大挑战,包括对技术的理解、如何将AI落地到实际场景、AI产品生命周期的独特性,以及如何管理用户期望。 讨论中,santa分享了自身在与研发沟通中的焦虑与探索,强调了AI的应用不仅依赖于技术,更多地是要关注用户需求与业务价值。通过真实案例,文策分析了在AI产品开发中,如何找到合适的应用场景,以及对用户体验的影响,提供了对产品经理的深刻见解。 00:02:07:AI模型应用:B端工具的协作流程与AI技术标准探讨 00:04:29:AI PM 如何将AI技术应用于应用端? 00:09:00:AI产品如何判断真正的需求?——以研发接需求的态度为例 00:13:32:爱上AI:探索人工智能在日常生活中的应用与优势 00:22:33:探索可接受的风险与传统产品对比分析 00:27:05:探索未来的趋势:AI能否帮助我实现更多目标? 00:31:36:AI如何帮助你了解自己的兴趣爱好和职业规划 00:36:08:探索自我:十五个框架、几万字,深入剖析自己的内心世界 00:40:37:AI时代,放下自我学习的执念,学会让AI当你的老师 00:45:09:我从抗拒AI到最后接受,这是一个自我闭环和说服自己的过程 00:49:40 探索AI相关副业的潜力与挑战
AI工作分享|实际上,AI产品很少碰模型本期是一期圈外人士对我们的访谈录,如果你不混Ai圈,但也想对Ai有些了解,这期节目很适合你。 本期节目,AI产品经理(来自知乎&百度&wps)分享了如何利用AI提升用户体验,以及自己在产品开发中的思考过程。 00:02:08:AI写作工具推荐:GPT密塔天工通义和其他优秀工具的对比分析 00:04:11:AI应用开发:模型层经验与应用层经验的差异与关联性分析 00:06:36:知乎AI产品的功能玩法 00:09:59:谁是最佳知识问答产品? 00:13:19:豆包:AI模型应用中的交付首选,功能强大且易操作! 00:16:36:AI绘画:探索AI在日常生活中的应用潜力 00:19:59:AI搜索的未来趋势:从答案到知识的深入探索 00:23:15:AI模型在搜索领域的应用与挑战,基于用户体感的评估标准 00:26:39:AI写作:在信息泛滥的当下,个性化与创造性的独特价值 00:29:56:AI时代的知识获取:百度文心言与其他模型的对比与思考 00:33:17:AI领域中,国内外模型技术的差异与各自优势分析 00:36:36:AI产品的真实面貌:解密AI底层链路与模型训练的过程
AI产品“双面人生”:B端VSC端,职责大不同AI产品经理的角色与职责有哪些?AI在消费者端(C端)与企业端(B端)市场的不同应用策略是什么,欢迎留言和我们交流吧~ 00:00 洞察自我:简化价值观与高效个人成长 01:55 AI模型训练与人工标注的重要性 06:05 数据标注专家化趋势与人工智能能力提升 08:44 AI模型的学习与思考能力探讨 09:45 AI产品评估能力的重要性与多维度分析 10:51 AI模型评估与达标:从虚拟角色到语音助手 14:10 AI模型理解与评估能力的重要性 16:43 C端与B端AI产品差异分析及应用 18:21 C端用户需求评估与决策机制 19:12 通过用户访谈与实验迭代验证功能需求 20:39 需求分析与产品决策:不做比做更重要 24:30 团队决策者应理性克制,重视需求减法 25:08 C端与B端AI产品设计差异探讨 27:57 C端与B端产品差异及AI模型适配性探讨 30:23 C端与B端AI产品迭代差异及用户需求适配 33:16 AI产品岗位通货膨胀下的技能需求探讨 38:25 读书计划与播客实践交流