# Summary
初级：漫无目的
中级：指标思维
高级：系统思维
1. 如何诞生？
2. 用户模型交易模型，价值流动，社会进步
3. 分工，从商业世界到每一行代码到每一个颜色，共同思考
4. 为什么要有产品思维？[[决策质量]]和认知
5. 不同公司不同阶段的不同特点
1. 重视代码 work，重视功能 work，重视数据 work，其他两者为某一者服务
6. 每个阶段只有一个关键点，其他做不好会对后面有隐患
1. 需求立项：想法，自己的想法本质是一种认知，别人的想法
2. 方案设计：落地
3. 评审：工时
4. 开发测试：知道咋写
5. 验收：发布与后评估
7. 异步沟通
8. 不同的视角更佩服哪些人？
#第一性原理 产品经理=[[决策质量]]
1. 产品经理不是靠人多，而是靠决策质量，。产品经理做决策，关键是权衡取舍，分优先级。别人每天工作10小时，你每天工作15小时，那你的产出顶多提高50%。但如果你做了一个决策，做B项目而不做A项目，或者资源优先用于C项目，最终产出却可能差50倍，甚至决定产品在市场竞争中的胜败。所以，分优先级，这个是优秀产品经理最能体现个人价值的地方。
2. 做产品只看retention一个指标
📚 保姆级学习路线 基础入门 🥥 秘籍：B站“产品经理入门课程”，搜索“[[《俞军产品方法论》]]”或“王诗沐产品思维”。需求分析与原型设计 🥥 秘籍：《人人都是产品经理》《启示录：打造用户喜爱的产品》。🥥 实操：用Axure或Figma临摹1个完整项目原型，包括交互逻辑与PRD文档。实战与实习练手 🥥 秘籍：从参与校内项目或行业竞赛开始，积累实战经验。🥥 实操：主动跟进1个真实项目，练习跨部门协作与需求评审。🌈 行业洞察与灵感网站 1.人人都是产品经理 2.虎嗅 3.36氪 4.产品100 5.PMCAFF 6.腾讯云大学（免费课程与案例）数据与用户研究工具 1.友盟 2.Google Analytics 3.问卷星 4.神策数据 5.App Annie 💕 原型与文档模板网站 1.AxureHub 2.摹客 3.墨刀模板库 4.产品大牛 💫 行业报告与数据平台 1.艾瑞咨询 2.易观分析 3.QuestMobile 4.199IT互联网数据中心 💦 进阶学习渠道 1.开课吧 2.三节课 3.起点学院 4.知乎专栏（关注“产品经理”话题）通过系统学习工具、业务与沟通三大核心能力，并结合实战与资源积累，你将逐步成长为能独立负责AI产品的专业人才！
3. G2 软件类产品的对比榜单、用户评分和功能拆解。[https://g2.com](https://t.co/EpWWN09voK) 2. Product hunt 每日新产品发布，尤其适合发现初创和创新型竞品。[https://producthunt.com/categories/knowledge-base](https://t.co/IamZe1FNUb) 3. Capterra 聚焦企业软件，适合 B2B 竞品调研。[https://capterra.com](https://t.co/QMa1z2YvMR) 4. Betalist 展示和推广全球早期初创产品的平台，让创业者获得第一批用户和反馈。[https://betalist.com](https://t.co/YZ8uFhHf2x) 5. Techcrunch 专注科技与创业领域的全球知名媒体，报道新创公司、投融资与趋势。[https://techcrunch.com/category/startups/](https://t.co/3nerZ40SB5) 6. AITools 收录和推荐各种 AI 工具的网站，帮助用户发现合适的 AI 应用。[https://aitools.fyi](https://t.co/HUpmE9HHhp) 7. AI library 一个集合 AI 资源和工具的库，方便快速检索和学习。[https://library.phygital.plus](https://t.co/ZfIXIx7zs1) 8. SaaS AI Tools 专注 SaaS 场景下的 AI 工具目录，方便企业用户筛选使用。[https://saasaitools.com](https://t.co/SEj6rOpMyC) 9. aitools directory 系统化整理 AI 工具的网站，按功能和行业分类。[https://aitoolsdirectory.com](https://t.co/7B7t5MEkWn) 10. Crunchbase 全球最大的新创公司数据库，提供公司、投融资、创始团队等信息。[https://crunchbase.com](https://t.co/LICZUSR6c5) 11. The SaaS Report 关注 SaaS 行业新闻、分析和榜单的媒体，现已更名为 The Software Report。[https://thesoftwarereport.com](https://t.co/9sp3ihLshw) 12. AIDB 和朋友维护着的一个 AI 产品流量榜 [https://aidb.cc](https://t.co/ecBxASbEUM) 13. Reddit 相关主题社区如 r/Productivity、r/SaaS，有真实用户反馈。[https://reddit.com](https://t.co/8GAGitRuq0) 14. LinkedIn 行业动态、专业人士的观点。[https://linkedin.com](https://t.co/uTe9YrPhNZ) 15. Mobbin 有各种设计不错的产品的界面分享 [https://mobbin.com/discover/apps/web/latest](https://t.co/1eOMzH9mSh) 16. 订阅竞品的 release notes / blog / newsletter 邮件订阅竞品的 Newsletter 17. App Store、Google Play 输入关键词（如"AI presentation tool"、"团队协作工具"），找到同类产品。18. Google/ChatGPT 搜索引擎搜索比如 “2025 AI tools”。二、分析竞品的途径 1. Gartner、Forrester 报告：偏大型企业软件趋势。2. SimilarWeb（[https://similarweb.com](https://t.co/tZX7zEgIir)）查看网站流量来源、受众画像、竞品对比。3. App Annie / [http://data.ai](https://t.co/rw99iJPZmQ)（[https://data.ai](https://t.co/gjdtDsCixs)）移动应用下载量、用户留存、收入排行。4. Crunchbase（[https://crunchbase.com](https://t.co/LICZUSR6c5)）融资情况、公司背景、竞争格局。5. BuiltWith（[https://builtwith.com](https://t.co/gL3bW4mMVA)）分析某网站的技术栈，用于理解技术差异。6. Google Trends ([https://trends.google.com/trends/](https://t.co/LkIV9DGXb7))关键词热度对比，判断市场趋势。7. Latka（[https://getlatka.com](https://t.co/6kaTpXvjj9)）Latka 网站通过收集和整理全球SaaS（软件即服务）公司的详细数据，包括收入、增长率、团队规模、盈利情况等，帮助用户快速发现、分析和比较各类SaaS企业。平台的核心特色是基于创始人亲自访谈获得的一手信息，支持按行业、地区、收入等多维度筛选，适合产品经理、投资人、创业者等深入研究SaaS市场和趋势。8. 国内一些咨询报告机构（艾瑞、腾讯研究院、阿里研究院、CBNData、易观分析、每日报告、知乎…）
[
](https://t.co/6YmS3duEaO)
[
](https://t.co/6YmS3duEaO)
# Cues
[[《俞军产品方法论》]]
| 缩写 | 英文全称 | 中文释义 / 在方案中的含义 |
| ----------- | ---------------------------------- | ----------------------------------------------- |
| P95 | 95th-percentile Latency | 95% 请求的响应时间不超过该值；常用来衡量尾延时。|
| ppt | Percentage Point | 百分点（并非 PowerPoint）。例如 “+0.5 ppt” 表示提升 0.5 个百分点。|
| CSAT | Customer Satisfaction | 客户满意度；通常用 1–5 分或 1–10 分量表调查。|
| DAU | Daily Active Users | 日活跃用户，用于估算样本量与流量基数。|
| CPC | Cost Per Click | 按点击计费的投放成本。|
| CPT | Cost Per Time（也有 Cost Per Tap 的用法）| 按投放时长（或按触达一次）计费的投放模式，此处用于站外买量预算测算。|
| SRE | Site Reliability Engineering | 站点可靠性工程；负责压测、监控、故障回退等。|
| Tag 聚类 |—| 将用户负面反馈标签进行聚类分析，判断集中劣势。|
| T–1 周 / T 日 |—| T 为正式上线目标日（文中暂定 07-10）；T–1 周即上线前一周。|
| ROI | Return on Investment | 投产比；ROI > 0.79 意味着每花 1 元带来 ≥ 0.79 元收益。|
| NPS | Net Promoter Score | 净推荐值；衡量用户愿意推荐产品的程度。|
# Notes
## 变与不变
好比你问一个企业家能不能一次性告诉你怎么成为一个优秀的企业，要求按他说的做100%成功。好的产品经理：要把需求和框架做大，实现做小，但这个小又要满足客户的核心需求，然后根据数据和客户观察去修正实现路径。0-1的时候，最好先做一个全的，就是这个项目我的梦想是什么，最终想做成什么样，这个最终态，做的越大越远，需求错误的可能性越大，谁都不是预言家。就像你是一个学生，我根据你的学习状态和历史成绩，可以大致预测下下一周你能考多少分，但是让我根据小学的你预测你能上什么大学，时间越长错误的概率越大。然后把大需求做小，砍到一个最小的核心需求，解决用户一个需求或者一个问题。可以是对一个日常需求的改善或者社会痛点的解决方案。模拟下欸确实OK哦。然后以尽可能小的代价实现验证，然后根据用户反馈逐渐迭代。如何确认迭代？用户的反馈、用户抱怨、市场的反馈观察、用户建议、自身体验。但也要注意并不是所有需求都要去满足，在这个过程中也要不断去迭代你最终的梦想，收集的真实信息越多你的最终梦想的可行性也会越高，那么你的小迭代就要满足两个要求：1、解决当下的问题2、不断向你的最终梦想接近。产品经理不是玄学预言家，无中生有100%预测正确的未来。就算抄一个市场上成功的app，你能知道这个app里有多少功能是客户喜欢的，有多少功能是人家自己都觉得要去掉或改掉的错误功能吗？当然做技术都喜欢你给一个需求，他嘿嘿干个两年，一下市场爆掉，一夜成名。一次开发以后都不改。产品经理也想一次性出个原型和需求，够技术干上两年，都是正确的。那也蛮好的我闭关一个星期够你干两年，但我心里是真的慌的一P。这个需求我也有：你去干个固态电池出来。能量密度高，不燃烧、不爆炸、不衰减、充电还快、重量也轻。
## 🌳基本素质
| 能力块 | 关键要素 | 常见实践 | |
| ----- | ------------------------- | ------------------------------ | --- |
| 产品思维 | 用户价值 ⇒ 业务价值 ⇒ 技术可行性 的三角平衡 | 五个为什么、MVP、小步快跑 | ✅ |
| 逻辑与表达 | 结构化思考、金字塔写作、精准沟通 | PRD、路演、跨部门对齐 | ✅ |
| 项目管理 | 里程碑拆解、资源协调、风险控制 | Scrum/Kanban、甘特图 | ✅ |
| 数据素养 | 指标体系设计、埋点、分析 & A/B | [[SQL]]、[[BI]]、[[RICE]]/MoSCoW | |
| 合作与领导 | 横向影响力、冲突管理、激励团队 | 1-on-1、设计/研发 Sync | ✅ |
| 自我驱动 | 主动学习、反馈循环、复盘 | OKR、Post-mortem | ✅ |
1. 市场洞察 & 竞品分析
- 行业趋势、市场规模、竞品 Benchmark
- [[SWOT]]、Porter 五力、Jobs-to-Be-Done
2. 用户研究 & 体验设计
- 质化：访谈、可用性测试
- 量化：问卷、转化漏斗、NPS
- IA / UX / UI 基础，Figma / Axure 原型
3. 商业模式 & 增长机制
- 收费、[[广告]]、订阅、平台分成
- [[《增长黑客》]]、留存漏斗、飞轮效应
- 精细化运营、内容生态
4. 技术理解力
- Web / App 架构、API、数据库、缓存
- 基础算法与系统设计心智
- 新技术评估：AIGC、低代码、边缘计算
5. 战略规划 & 路线图
- Vision → Strategy → Tactic → Metric
- 多版本 Roadmap、资源博弈与优先级管理
- 全局资源平衡（人力 / 预算 / 时间）
## 🌱 主要方向
| 专长方向 | 典型子技能 | 场景示例 |
| --------------- | ------------------------------------------ | ----------------- |
| 数据产品 | 指标建模、数据仓库、BI、机器学习 | 数据中台、[[推荐]] |
| [[用户增长 & 运营]] | SEO/ASO、裂变、用户分层、付费转化 | DAU/MAU 决战、GMV 提升 |
| B 端 / SaaS | 角色权限、租户模型、配置化、集成生态 | CRM、ERP、DevOps 工具 |
| 游戏 / 互动娱乐 | 关卡经济、付费点、社交机制 | F2P 游戏、虚拟运营 |
| 电商 / 支付 | 交易链路、结算、风控、物流 | 跨境电商、代付 |
| AI / 大模型 | Prompt Engineering、[[RAG]]、A/B vs [[RLHF]] | AI 伴侣、智能客服 |
| 国际化 | 本地化、合规（GDPR）、汇率 & 税务 | 多语言 SaaS、海外发行 |
| 安全 & 合规 | 数据安全、灰产对抗、隐私法规 | KYC、GDPR、CCPA |
| Web3 / Token 设计 | 智能合约、经济激励、链上数据 | GameFi、NFT 市场 |
---
## 🗺️ 成长路径
1. 0-1 年：打牢树干
- 跟着导师写 PRD、做发布；强迫自己用数据说话
- 练习“一分钟电梯演讲”和PRD 两页纸
2. 1-3 年：夯实主干
- 每半年负责一次核心 KPI；主导完整迭代闭环
- 读 10 份竞品财报 & 每月拆解 1 个新功能
3. 3-5 年：选择细枝
- 根据兴趣与业务需要，垂直深耕一条专长（例如数据增长 / SaaS）
- 复盘成功 & 失败项目，形成方法论，带新人
4. 5 年+：架构「森林」
- 驱动跨 BU 战略项目，负责 P&L
- 关注组织设计、人才梯队、生态共建
## 具体事务
### 一、为什么要“留痕”
> 核心目标： 在跨职能协作中留下一份可追溯、可复用、可量化的知识资产。
>
> - 减少反复对齐：把已经确认的点固化，避免“上次是谁说的？”
>
> - 支撑后续决策：方便开发、测试、运营随时查阅历史来源。
>
> - 沉淀最佳实践：为后续版本或新人提供材料与经验。
>
---
### 二、典型交互节点与产物
|阶段|主要交互动作|建议产物|保存方式|关键注意点|
|---|---|---|---|---|
|需求澄清(Kick-off)|产品经理讲解业务目标、约束、受众|需求澄清纪要（关键业务目标 & 成功指标）|🔹Confluence / 飞书文档🔹会议录屏|- 先写“Meeting Note 模板”- 每项结论标 ❗或⭐|
|信息架构 & 流程梳理|UED 输出 IA / 流程草稿产品补充边界条件|流程图 + 场景说明|🔹Figma flow + 备注🔹嵌入 PRD|- 在 Figma 每个节点留 Comment- 用编号与 PRD 对齐|
|低保真原型评审|双方同步功能流程、交互细节|低保真原型评审清单|🔹Figma_版本迭代_🔹Jira/Teambition 评审任务|- 原型版本号 = 日期 + 负责⼈- 评审意见用 checklist 追踪|
|视觉规范 & 高保真|UED 提供视觉稿产品确认业务一致性|视觉稿 / Design Token|🔹Figma Library🔹Zeplin / 蓝湖|- 建立 Design Token 表- 产出色板、组件命名规范|
|开发走查|产品 & UED 联合 check 还原度|走查缺陷单|🔹Tapd / Jira 缺陷单|- 使用 Bug 模板：定位、截图、期望|
|上线验收 & 复盘|回顾指标、体验问题|复盘文档（体验+业务双维度）|🔹Confluence / Notion|- 量化：PV、点击、完成率- 体验：NPS、Heuristic 评分|
---
### 三、落地技巧
1. 单一事实源（SSOT）
- PRD、设计稿、评审备注都链接到同一条「索引页」。
- 用互相引用（Embed、Backlink）减少信息孤岛。
2. “决策日志”
- 任何争议一旦拍板，快速记录：背景->选项->权衡->最终方案。
- 建议放在 PRD _Decision_ 区块或单独的 Confluence page，方便后续回溯。
3. 结构化评审清单
```text
√ 页面信息层级符合业务优先级
√ 交互反馈（加载、成功、失败）齐全
√ 主流程无分支死角
√ 无可预见的可访问性问题
```
评审时按清单过一遍，当场标记所有修改项。
4. 版本控制与回滚
- Figma：启用 _Branching_ 或定期 _Duplicate_ 里程碑版本。
- 文档：使用飞书 _多维表格_ 或 Confluence _版本_，自动生成 Diff。
5. 可搜索的命名规则
```Java
[项目]_[模块]_[类型]_[版本]
ex. TripPlanner_PackageFlow_PRD_v2.1
```
6. 自动化同步
- Webhook / 飞书机器人：PRD 更新→群里推送变更摘要。
- Jira-Figma 插件：设计评论→自动生成 Jira 子任务。
7. 可视化看板
- 用 Jira/飞书 OKR 看板把需求->设计->开发->上线全流程串起；
- 卡片上直接挂 Design Link & Decision Link。
### 四、协作文化建议
|做|不做|
|---|---|
|讨论结束 15 min 内同步纪要|“等会儿再写，回头补”|
|用客观指标驱动决策|仅凭“感觉好不好”|
|在设计稿中就地留下评论|私聊导致信息断层|
|提前暴露风险/依赖|到了提测才说要接口|
|每周一次短会梳理 open issues|一口气到版本冲刺尾声才对齐|