AI 赋能产品经理_小报童_

AI 赋能产品经理介绍

3.9 万付费社群 AI 破局俱乐部共创小册：作者有精通提示词的产品经理、大厂产品总监，旨在帮助产品伙伴们用好 AI 工具和思维来优化工作流程和产出，用
AI 为自己赋能提效！\n\n共 7 个小专栏：产品经理与 AI 基础、需求分析提效、数据分析提效、产品设计提效、产品运营提效、职场办公提效、AI
产品分析。\n\n承诺更新 30 篇以上，原价 199，特惠 10 元，订阅后置顶帖进专属【AI 赋能产品经理】微信陪伴群。

名称	作者	读者数量	内容数量	更新时间
AI 赋能产品经理	舟小鲤	663人	34篇	2024-06-09

开篇

提示词工程其实是一种自然语言编程：只有方法、没有语法，经验非常重要 。

为什么要学？提示词工程是当前大模型落地为生产力最高效的解决方案。

一、大模型的基础知识

一）大模型是什么？

本质是一个概率生成模型，通过概率预测下一个产出的字
具备千亿参数，只有这个量级产出的内容和人写的差不多

二）大模型为什么这么厉害

GPT厉害的点主要是具备涌现、Few-shot 和思维链 的能力，具体表现在文字理解和输出、快速反馈及学习、以及保持较高正确性方面具备出色能力。

'涌现' 是指模型参数增加到一定程度时，会出现新的、未明确编程或预期的能力和行为。比如大模型的上下文理解、复杂语境理解、生成流畅长文本等小模型时没有见过的能力**。** 但大型模型的一些涌现行为可能仍难以完全解释。

'Few-shot学习' 能力则使得GPT能够在只有少量样本的情况下迅速适应新任务，这与依赖大量标记数据的传统机器学习方法相比，展现了明显的优势。

'思维链' 可以理解为大模型在回答问题或解决问题时，会进行逐步推理，从而大大提升了输出内容的准确性和相关性。

三）大模型能做什么

信息从少变多：无中生有，文本生成

信息从多变少：文本提炼

信息转化：翻译、代码等

四）大模型不能做什么

1、不是搜索引擎，但是可以辅助搜索引擎进行内容整合

2、不是数据库，不能一成不变的输出内容，类似人脑做了知识的理解（杜撰/整合）

二、认识提示词

一）提示词是什么？

给AI的指令，引导产出想要的内容

二）提示词有什么问题

1．缺乏系统性，依赖个人经验

a.只有方法，没有语法

2．灵活性，他人分享的不好修改

a.通过引入变量元素，提升复用性

3．偏好分布

a.与生产环境的的数据密切相关，需要增加评测工具（真实语料用于评测）

4．不同模型间存在差异（结果不同）

a.模型之间方法相同，但是内容不能复用

三）提示词工程/Prompt Engineer是什么？

提示词不断迭代的过程：想法-基础实现-真实数据测试验证-分析失败case，重复以上步骤迭代优化

一、提示词写作原则与策略

一）原则一：清晰而具体的指令

明确、具体的指令能够提高大模型处理请求的准确性和相关性。这意味着输入应该尽可能地明确和详细，避免含糊或过于广泛的指示。上一篇我们讲解了大模型的基本原理，所以建议合理调整提示词以适应这些原理能显著提高与大模型的沟通效率。

1、策略一：使用分隔符来清楚地表示输入的不同部分

例如："""，---，< >，

分隔符（如引号、破折号、标签）可以帮助模型更好地理解输入中的不同部分。这类似于在程序设计中使用注释或标签来增强代码的可读性。

2、策略二：要求结构化的输出

结构化输出（例如 HTML 、JSON 或Markdown格式），可以容易解析模型的输出。

3、策略三：要求模型检查是否满足条件

这里我理解是引入条件判断逻辑，可以帮助减少错误或不相关的输出。给模型提供清晰的指令，如“如果存在A，则输出A；否则输出'未查询到'”，可以提高输出的准确性。

4、策略四：少样本提示（few-shot prompt）

因为大模型非常重要的能力之一是“少样本学习”，即从有限的信息中迅速学习和适应新任务。所以建议在提示词中给予大模型1-2个学习案例，可以帮助模型更准确地理解任务要求并生成更合适的响应。

二）原则二：给模型思考的时间

1、策略一：指定完成任务所需的步骤

大模型具备“思维链”能力，所以面对较为复杂的任务，你也可以帮助他明确步骤，从而提高产出效率。

2、策略二：教导模型得出结论之前，先自己想办法解决问题

在要求模型做出判断或解决问题之前，可以先让模型尝试自己解决问题，然后与正确答案进行比对。这种方法有助于引导模型进行更深入的思考，提高其输出的质量。

3、策略三：要求模型提供引用

鉴于模型可能产生“幻觉”，即生成不准确或虚构的信息，要求模型提供引用或来源可以帮助校验信息的准确性。这不仅降低了错误信息的产生概率，也增加了输出内容的可信度。

三）参数设置

温度参数（Temperature）和Top-p参数可以用来控制生成文本的随机性和多样性。但注意，参数只能在API中进行设置。

temperature：采样温度，取值范围0.0—2.0。控制GPT输出的随机性。数值越大随机性越高。

top-p：置信度，取值范围0.0—1.0。取值越小置信度越高，置信度越高GPT输出的内容越严谨，可以结合具体场景同时使用 temperature以及top-p来共同调节模型输出细节。

四、提示词写作结构

这一部分是智谱AI解决方案技术总监柴老师提到的，主要是上下文、指令以及输入输出。

context上下文（可选）

a. 角色和任务：定义模型应扮演的角色（如顾问、教师）和要完成的具体任务。

b. 背景知识：提供与任务相关的背景信息或知识，帮助模型更好地理解和执行任务。

Instruction指令（必选）

a. 执行步骤：详细描述模型应执行的步骤或操作。

b. 思维链：指导模型如何逐步处理信息或问题。

c. 样例数据：提供一些具体的例子或案例，帮助模型理解任务的要求。

input data输入数据（必选）

a. 对话：提供对话内容，供模型参考或回应。

b. 文章：提供文章或文本内容，作为模型处理的基础。

c. 问题：提出具体问题，供模型解答。

output indicator输出指示（可选）

a. 输出的前缀：设定输出文本的起始部分或格式，引导模型以特定方式生成响应。

分享一个提到的案例，其实也没有那么复杂，描述清楚就好了。

五、提示词写作技巧👍

这一部分也是智谱AI的柴老师分享，非常赞👍

管理用户输入，通过模版来收集
管理用户输出，用JSON，与系统交互
细化场景，拆分指令，专注解决一类问题，提升输出效果
控制系统与大模型结合

1. 比如在做问诊系统时，大模型不直接和用户做多轮交互，需要这个外部系统和用户交互、提问，收集信息并汇总给大模型

多个大模型协同完成任务

1. 英语陪练场景，一个负责陪练对话，一个负责约束检查

切片，解决长文本输入的问题

六、学习资料

如果大家想要深入学习的话，可以看下小破站上吴恩达老师和智谱的分享，但想要写好一个提示词还是要实践、手搓、不断调试，可以看看后面的项目和我们一起实践起来呀！

如果本文对你有所启发，请点一点下方的“💡有启发”，告诉我呀😉

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AI 提效-产品经理如何利用 AI 工具，提高产品设计效率？

一、拥抱 AI 工具，提高效率的最佳选择

以下这个场景，是不是你那繁忙的周一早晨？你打开的笔记本电脑，日程表已经排满了本周的会议、产品方案 DDL 和临近的产品上线计划。你的眼睛在工作群聊的未读消息数字上停留了一会儿，深吸一口气，感受到了工作日熟悉的压力。

时间管理是我们每天的挑战，如何在有限的时间内完成繁重的任务、高效管理时间成为了关键问题。并且，在当今这个竞争激烈的商业环境中，这并不是一个低优先级的问题，而是为了生存下去，必需思考的问题。

在这个背景下，人工智能（AI）工具，如 ChatGPT、Midjourney，提供了前所未有的机遇。通过这些工具，产品经理们不仅能加快市场研究和决策过程，还能在产品设计方面获得新思路。那么，一个新问题来了：产品经理如何有效地利用这些 AI 工具来提升工作效率呢？

下图为小鲤总结的 AI 提效场景，在本节，我将和大家一起，从实际案例出发，探究 AI 辅助用户研究、产品设计等方面的具体应用，让大家更好地将 AI 工具融入日常工作流程。

二、AI 工具如何助力产品设计提效

一）AI 辅助产品设计全流程提效

在 AI 的浪潮下，我们的产品设计工作流正在经历一场重构，这种变革是全流程协同的。

大部分的基于文字的推理类工作都可以通过大型语言模型，如 ChatGPT 来完成，例如头脑风暴解决方案、撰写需求文档、宣传文案。而用户界面（UI）的创造则可以交给 AI 绘画软件；特殊任务也能由专门的 AI 工具处理，比如会议纪要可以由音频解析 AI 工具来完成。

具体而言，产品设计可以大致划分为这几个重要阶段——需求分析阶段、数据分析、产品设计、产品运营以及验证改良阶段。以下，我们将一起来畅想，AI 在每一个阶段，如何助力产品经理提升工作效率。

1、需求分析阶段

在需求分析的阶段，关键是收集和分析信息，产品经理需要进行深入的行业和市场研究，理解用户需求，分析业务流程，研究竞争对手，以及处理大量的数据，最终明确需要解决什么问题，以及用什么产品功能来解决问题。在这个过程中，AI 可以大幅提高分析效率。

1）行业 / 市场研究

工作内容：分析行业特性、市场现状、竞争环境等等。
AI 辅助：AI 总结行业报告，快速分析关键趋势和数据。

2）用户研究

工作内容：研究产品潜在或已有的用户，通过调查、访谈、问卷等方式，收集用户反馈和需求。
AI 辅助：AI 设计调研问卷、AI 分析调研结果、AI 分析用户画像、AI 分析用户体验地图、AI 分析用户使用场景（包括线下原有的场景和线上产品场景），帮助更好地理解目标用户群体。

3）业务研究

工作内容：研究产品的业务流程，理解不同角色和系统间的信息流动和交互方式。
AI 辅助：AI 绘制业务流程图，分析业务场景，帮助优化流程设计。

4）竞品分析

工作内容：分析国内外产品在市场、用户、产品、技术、营销等方面特性和各自优势，做到知己知彼。
AI 辅助：AI 撰写竞品调研、产品功能调研分析报告，提供深入对比与洞察，帮助更好定位自身产品。

5）确定产品目标

工作内容：基于行业 / 市场研究、用户研究、业务研究、竞品分析、数据分析结果，确定要解决什么问题，以及用什么产品功能来解决问题，并且目标用户群是谁。
AI 辅助：AI 辅助问题分析与定位，使用 5Why 等产品思维模型明确产品目标和功能。

2、产品设计阶段

产品设计阶段的核心在于将需求分析阶段的洞察转化为具体的产品设计，包括功能规划、交互设计、用户界面设计等。产品经理需要确保用户体验与业务价值的平衡，让功能设计满足用户需求，也符合业务目标。

1）功能设计与产品规划

工作内容：根据需求分析结果设计产品功能，确定需求优先级，规划迭代版本。
AI 辅助：AI 可以辅助功能设计的头脑风暴，拓展产品设计思维的边界。AI 可以进行需求优先级分析和 MVP 版本功能规划建议。

2）产品界面设计

工作内容：交互原型设计、UI 稿设计
AI 辅助：AI 绘制交互原型图、UI 稿，提供初步设计草图。

3）产品文案

工作内容：撰写产品界面上的文案、产品的宣传文案。
AI 辅助：AI 帮助润色产品文案，例如让规则类的文案更容易理解，让宣传类的文案更吸睛。

4）需求文档撰写

工作内容：详细描述产品功能的具体的实现方案，让团队成员都清晰明白需求内容。
AI 辅助：AI 可以根据初步的输入自动生成需求文档的草稿，包括用户故事、功能交互流程等，加速初步文档的撰写过程。同时，还可以利用 AI 进行文档检查，比如检测模糊或矛盾的需求表述，提供改进建议，确保内容的逻辑性和连贯性。

5）测试用例撰写

工作内容：为了把产品推上线成功落地，产品经理需要密切和研发、测试团队协作，解答研发同学在开发过程中对产品的疑惑、在测试阶段和测试同学一起仔细验收产品，确保产品按时上线且符合预期。
AI 辅助：AI 编写测试用例，辅助产品经理进行功能验收，特别是 AI 可以列举出异常 case，在主流程验收完成后，我们可以测试验收异常流程，确保产品功能整体的可用性。

3、产品运营阶段

在产品运营阶段，产品经理需要配合产品运营同学，进行运营推广活动，推动产品功能触达目标用户。

1）产品运营方案策划

工作内容：设计运营推广活动，让产品新上功能能触达目标用户。
AI 辅助：AI 撰写产品运营方案，根据需求背景、产品目标，设计分阶段的运营计划。

2）产品营销文案

工作内容：撰写有吸引力的营销文案，帮助产品吸引用户使用。
AI 辅助：AI 撰写产品营销文案。

4、效果复盘阶段

验证改良阶段的关键在于评估产品在市场中的表现，收集用户反馈，然后据此进行产品的不断改进和优化。产品经理需要持续监控产品性能，确保产品可以持续满足用户需求，并快速响应市场变化。

数据分析提效

工作内容：分析关键指标数据，产品使用现状及对业务影响。
AI 辅助：AI 工具在此阶段主要帮助产品经理进行高效的数据分析，AI 辅助 SQL 编写和数据分析，帮助识别产品潜在的问题和改进点，助力高效的产品迭代。

二）AI 辅助通用办公提效

除了产品设计外，AI 当然也能在广泛的办公场景中，帮助我们提效。比如：

1、AI 辅助做会议纪要：AI 可以实时转录会议内容，自动提取关键讨论点和决策。此外，AI 还可以帮助归纳和组织会议纪要，使其结构化、易于阅读。国内的产品“通义听悟”、“腾讯会议”，已经可以满足大家的需求。

2、 AI 辅助写周报、写复盘反思：AI 可以根据我们一周“流水账”一样的工作记录，帮助自动生成周报的结构化的基础架构，并且引导我们进行梳理和总结。

3、AI 辅助 PPT：AI 可以根据提供的大纲或文本内容自动生成专业的幻灯片布局，提供设计建议，

以上，我们详细畅想了 AI 工具在产品设计全流程中的潜在应用和可能带来的变革，接下来还将一同深入挖掘，探索这些工具如何在实际操作中发挥作用。我将详细介绍具体的应用策略和步骤，帮助你将这些前沿的 AI 技术有效地融入到产品设计和开发的各个阶段，以实现更高效、创新的产品设计实践。

如果本文对你有所启发，请点一点下方的“💡有启发”，告诉我呀😉

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产品设计 - 产品实战：AI 助力从 0 到 1 快速产出方案 | 上 - 功能设计

大家好，我是产品经理舟小鲤，本次共创作者之一，一名喜欢鼓捣各种工具的 B 端产品经理，～目前正在探索 AI 如何提升我们日常产品设计工作的效率，例如利用 prompt 封装一些产品设计技能，让 AI 帮我们打工。

📋 目录：本文篇幅较长，分为上下两篇，可查看目录，快速锁定感兴趣内容

上篇：

一、我为什么要用 AI 做产品设计

二、利用 AI 工具进行需求分析

一）需求分析

二）功能设计

下篇：

三、利用 AI 工具进行界面设计

即时 AI、墨刀 AI、Midjourney

四、结尾

AI 时代，每一项原有的工作都值得用 AI 重构一遍。那就先从我手头的产品工作开始吧～

产品经理是如何设计产品的呢？先请 ChatGPT（以下简称 Chat）给大家生成一个简单的产品设计的流程图～

（流程图生成方法：指示 Chat 输出 graph LR 语法的流程图，再使用 Mermaid.js 或飞书文本绘图生成流程图）

本文我们探讨的是需求分析和产品设计两个阶段，看看 AI 工具如何帮产品经理省省力，提提效 。我的 SOP 是——

1️⃣ 使用 ChatGPT 、NewBing 辅助进行需求分析和产品功能设计

2️⃣ 使用即时 AI、墨刀 AI 、Midjourney 辅助进行产品界面设计

一、我为什么要用 AI 做产品设计

最近小鲤有做一些从 0 到 1 小功能，产出需求 demo 的时间可能并不是非常充裕：团队希望快速产出方案，尽快拿着产品 demo 向用户进行调研，根据调研结果调整产品 demo 后，再推动产品进行需求评审、开发上线，以保证上线后的产品在功能和交互体验上都能满足用户的需求。时间紧任务重，AI 工具来帮忙 💪

本文小鲤将虚构以一个 CRM 客户关系管理系统中的“客户动态”小功能，和大家一起来探索 AI 工具如何辅助产品经理进行产品设计。先给我们的产品立个背景：假设我们是一家设计 CRM 系统公司，当前我们的 CRM 系统服务的企业是一家销售电子产品公司，这家公司的销售需要向感兴趣的客户销售他们的电子产品。

那么根据和业务团队的交流，我们可能了解到，“客户动态”这个小功能的需求大概是：

客户和销售人员产生联系后，会被录入到 CRM 系统中，销售人员需要通过了解客户的行为动态，例如在公司官网上浏览了哪些文章、有没有看企微私聊他的文章等等，来判断客户当前的兴趣、偏好和需求。

所以希望增加一个“客户动态”功能，抓取一些客户的线上数据，向销售人员展示客户的行为记录，例如客户有没有看销售人员发给他的文章，看了几分钟。

二、利用 AI 工具进行需求分析

一）需求分析

一般来说这样一个小功能设计的第一步是进行需求分析，判断这是不是一个“真”需求：

用户的需求是什么？
用户的痛点是什么？
产品有没有价值？有没有收益？

我们可以通过和业务团队沟通、阅读业务的资料文档、找用户实际聊聊来分析需求，也可以利用 Chat 来进行需求分析。

我们可以用「陈财猫」老师的 BROKE 框架来编写提示词。 BROKE 框架分为 5 个关键要点：

1）B（Background）：阐述背景

2）R（Role）：定义角色

3）O（Objectives）：定义目标

4）K（Key Result）：定义关键结果

5）E（Evolve）：试验并调整，改进。

其中 E（Evolve）这个环节不是直接编写在提示词中，而是对结果的一个迭代动作。如果发现第一次生成的答案效果不佳，我们可以尝试以下 3 种改进方法：

1）改进输入：观察答案的不足之处，尝试改进 BROK 中的提示内容

2）改进答案：直接指出 Chat 回答的不足之处

3）重新生成：Chat 的随机性可能会让你碰见低质量的答案，可以重新生成看看

下面我们结合 BROKE 框架编写“需求分析提示词”：

需求分析提示词框架
# 背景(Background)：
  阐述产品背景+需求背景（增加细节描述辅助 AI 理解）
# 角色(Role)：
  定义 Chat 的人设 
# 目标(Objectives):
  定义目标
# 关键结果(Key Result)：
  定义最终产出的关键结果。可以告诉 Chat 需要分析用户需求是什么，痛点是什么，产品的价值是什么，目标是什么，收益是什么。

我的最终 prompt：
# 背景：
  我们的产品使用对象是一家售卖电子产品公司，这家公司的销售需要向感兴趣的客户销售他们的电子产品。我的产品的目标用户就是这家电子产品公司的销售人员。我需要设计一个“客户动态页面”，大致的想法是给销售人员展示客户的行为记录，例如客户有没有看销售人员发给他的文章，看了几分钟。我们可以记录如下客户的行为：
  1）客户在公司官网注册后，可以获取客户在公司官网上的浏览信息，例如观看了哪些页面，在页面上的停留市场。
  2）销售提供企业微信转发文章给客户，可以获取到客户浏览了文章、以及浏览时长。
# 角色：
  现在你是一位工作 10 年的 CRM 产品领域的资深产品专家。
# 目标：
  我是一名刚入行的新受产品经理，我正在设计一个产品，需要你产品背景信息，给出设计建议。
# 关键结果：
  - 第一、这个销售人员目前在了解客户动态中的需求是什么，痛点是什么？
  - 第二、根据销售人员需求与痛点的分析，请回答这个“客户动态页面”的产品价值是什么，目标是什么？请判断是否是一个值得做的真需求？能带来哪些收益？
深呼吸，让我们一步一步地来思考。

Chat 生成的回答如下图，条理清晰，还给出了我不曾想到的价值：个性化的销售建议。

图：用户的需求和痛点分析

图：产品的价值、目标和收益分析

Chat 回答得不错，我们可以将结果记录在自己的文档作为需求文档撰写的素材。但答案略微有些长了，我们可以再让 Chat 提炼一下生成思维导图：指示 Chat 当前的角色是思维导图绘制专家，Chat 会自动生成 markdown 格式的代码。

我的 prompt 结构是：
现在你是一名思维导图制作专家，你需要提取我给你的文字中的关键标题信息，用思维导图的格式产出。我给你的内容是：xxx

再把 markdown 格式的内容输入 https://markmap.js.org/repl 工具，我们可以得到一个简短的需求分析思维导图：

经过上述的分析，我们可以确认，在是一个值得放手去干的需求。接下来，我们需要根据用户需求，设计产品功能点；在这个一个头脑风暴的阶段，我们可以让 Chat 给我们一些功能设计的点子💡

二）功能设计

1、竞品信息参考

在功能设计阶段，我们通常会参考一些竞品的设计，因为 Chat 免费的 3.5 版本暂时不能联网，我们可以通过 NewBing 询问竞品信息～

我的 prompt 结构是： 
# 背景： 产品背景+需求背景（增加细节描述辅助 AI 理解），输入内容和需求分析类似 
# 关键结果： 请分析当前有哪些产品已经实现了类似的功能呢？为我详细列举出产品名称、页面名称以及产品的介绍的链接。

NewBing 生成的回答如下，我们可以再根据 NewBing 推荐的网址进行深度的资料调研，也可以直接在 Google 产品官网。除了文本资料查询，还可以在 bilibili、YouTube 上查询产品视频。稍微知名一点的产品，可能都会在视频网站发布自己的官方介绍，或者有博主制作的介绍视频。例如，YouTube 上就有大量博主在教人如何使用 Salesforce（一款很值得学习的 SaaS 产品）。

查询国内的竞品信息相对容易，查询国外的竞品信息可能存在语言上的障碍，我们可以使用 Monica 这款插件为我们翻译网页（含中英对照）、总结 YouTube 视频中的摘要。

Monica 插件下载：https://monica.im/?c=GVTVN5FW

2、功能框架搭建

看过竞品之后，我们大概心里有个数，产品会往什么方向走，再让问问 Chat 有什么功能模块和功能点的建议。因为 Chat 有一定的记忆功能，此时下一个 prompt 我们可以省去人设指令：

我的 prompt：
根据你刚刚的回答，在"客户动态页面"中，应该包含哪些具体的功能，以期满足用户痛点和产品需求。请你详细为我罗列出功能模块和模块中包含的功能点。

Chat 的回答如下：

这时我们大概已经知道，需要客户动态列表页和客户动态详情页两个页面，以及两个页面中包含的模块和功能点。如果我们对功能点的细节存疑，还可以继续向 Chat 提问，例如我想了解“标签管理”的具体功能：

我的 prompt：
刚刚你有提到，有一个标签管理功能：允许销售人员为客户添加、编辑或删除标签，以便更好地组织和分类客户。那我们的产品需要为销售人员提供一套默认的标签，这个标签可能是哪些内容呢？

从 Chat 的回答，我们了解到，可以在产品兴趣、购买意向、销售阶段、服务需求、行业或领域五个方面给客户打标。

确定了功能点，在一般情况下，我们还需要对功能点进行优先级判断。这时我们可以让 Chat 进行优先级排序，告诉 Chat 用 MVP 思维判断刚刚功能的优先级。

我的 prompt 是：
现在我需要你根据 MVP 策略来帮我进行需求规划。MVP 思想背景：MVP （最小化可实行产品，Minimum Viable Product）是 Eric Ries 在《精益创业》中关于「精益创业」（Lean Startup）的核心思想，意思是用最快、最简明的方式建立一个可用的产品原型，通过这个最简单的原型来测试产品是否符合市场预期，并通过不断的快速迭代来修正产品，最终适应市场需求。 这个 MVP 要足够精巧，尽量以最小化的开发难度实现。
刚刚你罗列了产品所需的功能模块和功能点，如果这个产品要以 MVP 形式进行开发，你觉得第一个版本应该满足哪些必要的需求？你可以给我一个功能点的需求优先级列表，p0 代表 MVP 版本需要开发的功能点，p1 代表 1 期、p2 代表 2 期。现在，让我们一步一步地来思考。

OK，Chat 已经帮助我们确定了需求与功能点，下一步，我们需要把功能落实在产品界面上，将文字的功能，转化为图形界面。

附录-本文所用工具网址整理

产品及网址

ChatGPT：https://chat.openai.com/

NewBing：https://www.bing.com/new?icid=mscom_marcom_H1a_BingAI

Monica 插件：https://monica.im/?c=GVTVN5FW

即时 AI：https://js.design/ai

墨刀 AI：https://modao.cc/feature/ai

Midjourney：https://www.Midjourney.com

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AI 知识-提示词写作基础

开篇

一、大模型的基础知识

一）大模型是什么？

二）大模型为什么这么厉害

三）大模型能做什么

四）大模型不能做什么

二、认识提示词

一）提示词是什么？

二）提示词有什么问题

三）提示词工程/Prompt Engineer是什么？

一、提示词写作原则与策略

一）原则一：清晰而具体的指令

1、策略一：使用分隔符来清楚地表示输入的不同部分

2、策略二：要求结构化的输出

3、策略三：要求模型检查是否满足条件

4、策略四：少样本提示（few-shot prompt）

二）原则二：给模型思考的时间

1、策略一：指定完成任务所需的步骤

2、策略二：教导模型得出结论之前，先自己想办法解决问题

3、策略三：要求模型提供引用

三）参数设置

四、提示词写作结构

五、提示词写作技巧👍

六、学习资料

AI 提效-产品经理如何利用 AI 工具，提高产品设计效率？

一、拥抱 AI 工具，提高效率的最佳选择

二、AI 工具如何助力产品设计提效

一）AI 辅助产品设计全流程提效

1、需求分析阶段

2、产品设计阶段

3、产品运营阶段

4、效果复盘阶段

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