AI时代产品经理核心能力:从翻译到定义
作者：微信文章本篇来自X上的一篇推文，作者是谷歌的高级AI产品经理，介绍了AI时代下产品经理职责的转变。（原文地址：https://x.com/Saboo_Shubham_/status/2008742211194913117）问题重塑、语境能力（AI协同能力）、判断和审美将成为核心能力。文中提到的产品经理和AI协同的方法非常棒，可以直接拿来使用。但文中也存在非常大的盲区。因为作者自己有研发能力，所以可能忽视了架构稳定性和技术债。AI确实能让创意快速落地，但有过vibe coding经验的朋友们都知道。这样跑出来的程序有多么的不稳定，虽然AI能帮我们快速跑通MVP，但也可能会带来技术债务，而且是越迭代越多。但，毫无疑问的是，「知道什么值得做」一直都是重中之重。而如何和AI合作，也一定将成为产品经理的一个核心能力。
正文产品正从翻译到问题塑造
过去，产品经理的工作本质是翻译。你对接客户，梳理痛点，设计产品写需求文档，然后将其移交给开发。你的价值体现在「翻译」这层工作里。如今，AI能够根据定义良好的问题直接生成代码。产品的工作重心发生了转移，你的重点不再是「翻译」，而是要把需求梳理得足够明确，让 AI可以直接执行。
过去从需求分析到产品上线可能要经历数周，现在你只需要写出带有明确约束条件的问题陈述，交给AI，1小时内就能审阅代码。产品落地极大的加快，并且还在不断的加快。开发周期从季度、月、周，变成了现在的「创意持续部署」。研发能力不再是瓶颈，而是「知道什么值得做」的能力。
新核心技能1）问题重塑 Problem shaping顶尖产品一直擅长此道，以前这只是产品的众多技能之一。而现在，它是核心技能。
你能不能把一个个模糊的客户痛点，拆解成足够清晰、让单个或多个 AI 智能体都能执行的具体任务？你能不能识别出那些真正影响产品方向的约束条件？你能不能清晰定义 “产品成功的标准”？需求文档变成了边界清晰、定义明确的待解问题。
2）语境构建 Context Curation这是最被低估，却也是最高效使用AI的PM必备的技能。AI产出的质量与你输入的上下文质量成正比。我刚开始用 AI的时候，给的指令都很模糊，比如「帮我做一个客户反馈数据仪表盘」。产出的东西虽然技术上可行，但却完全跑偏。它不理解我们的用户，不理解约束条件，也不理解我们对「好产品」的定义。
现在，我会在启动任何项目前，先整理好一份完整的需求上下文文档。经过不断实践，我找到了真正关键：具体的用户画像：不是抽象的用户角色模板，而是真实的细节。他们是谁、在意什么、什么会让他们放弃、什么能吸引他们的注意。用户痛点描述：直接引用用户在电话沟通、工单反馈或销售记录里的原话，而不是经过你加工提炼的表述。这样能让 AI聚焦于真实的用户痛点，而非抽象的需求。成功案例参考：团队公认设计优秀的案例，可以是自己过往的产品、竞品或相关领域的产品。用 “展示” 代替 “描述”，更直观易懂。过往失败经验总结：那些通常只存在于团队成员脑子里的经验，你们尝试过哪些方案、为什么会失败。影响方案的关键约束：不是罗列所有约束，只保留那些会真正改变最终产品形态的核心条件。可落地的衡量标准：具体的、可观测的指标，而不是模糊的描述。现在我让AI做产品原型，它都不是从零开始的。它清楚我们的目标用户是谁、真实诉求是什么、好的产品是什么样的，也知道哪些方案已经被验证不可行。正因为输入的信息足够具体，输出的结果才能贴合需求。
3）评估力与品味（Evaluation and Taste）品味常被低估。但当智能体能快速批量产出时，品味就成了最重要的东西。
这个原型真的解决用户痛点了吗？它能覆盖那些关键的边缘场景吗？这个版本是我们应该正式发布的版本，还是仅仅是一个能跑通的半成品？这件事比听起来难得多。AI常常会给出一些「看似没问题」，但实际上完全偏离核心需求的东西。你需要通过大量实践，才能培养出这种判断力。这里没有捷径可走：你必须亲自参与产品搭建、评估、迭代，才能分清「技术上可行」 和「好到可以发布」之间的区别。ps：确实，而且这种判断决策你无法假手于人，更无法让另一个AI给你决策。因为AI根本无法理解，在你所处的特定业务场景中，针对你的目标用户而言，到底什么样的方案才算好。
思维模式的转变现在我是这样看待产品开发的：旧模式：产品经理确定开发方向 → 写需求文档 → 移交开发 → 验收 → 迭代优化新模式：产品经理确定开发方向 → 与 AI协作搭DEMO → 评估 → 快速迭代 → （当原型符合预期后）移交开发上线。新时代的产品经理，不再只是传递需求的中间人。他们会亲自参与产品的第一轮迭代，从可用的产品中获取真实反馈，而不是依赖幻灯片或原型设计稿。研发的角色也随之转变，从「需求的执行者」变成「产品优化和落地的合作者」。这彻底改变了你和产品之间的关系。你不再是描述需求后，被动等待最终结果；而是实时、直接地参与产品形态的塑造。用迭代思维做产品：允许第一个版本不完美。不要在动手前就试图在脑子里把所有细节都想清楚。给 AI提供充足的需求上下文，让它先出一个粗略的初稿，看看结果如何，再针对性调整、迭代优化。从 「这个方案不对，因为……」中获得的经验，远比一开始就试图覆盖所有边缘场景要多。我经常让AI同时生成两三种完全不同的解决方案，亲自试用后再判断哪种方案更合适。以前这么做成本极高，现在不过是一个下午，让几个 AI 智能体并行工作就能完成的事。延长需求探索的模糊期：传统产品经理的本能，是尽快把模糊的需求固化成清晰的需求文档。而新的工作本能是，在需求探索阶段，主动保持这种模糊性。不要过早敲定最终方案，先让 AI帮你探索更多可能性，再做出最终决策。
入门实践
如果你是还没适应这种工作模式的产品经理，可以从以下步骤开始：1.选一个真实的小痛点：不要选空想的需求，就选你现在正在烦恼的问题，如一份需要手动整理的报表、一个繁琐重复的工作流程，或者一个你一直想做却没做的产品原型。2.写提示词前，先花 30 分钟整理需求上下文：参考上面提到的 “需求上下文整合” 部分，把关键信息都梳理清楚。3.把需求交给 AI，观察产出结果。不要期待一步到位，把它当作一个起点。针对结果给出反馈，引导 AI 调整，反复迭代。4.重复十次:针对不同的问题、不同的复杂程度，反复练习。你会慢慢摸索出技巧:什么样的需求描述有效、哪些上下文信息最重要、如何评估 AI 的产出。这种直觉，就是新时代产品经理的核心竞争力。能脱颖而出的产品经理，是那些对问题理解足够透彻，以至于「正确的解决方案」在他们和 AI眼中都显而易见的人。我会根据不同的任务，在 AI Studio、Cursor、Antigravity 和 Claude Code 之间切换使用。但相比纠结用什么工具，更重要的是养成每天和 AI协作的工作习惯。最后，想送给所有产品经理一句话：如果你的工作，只是把用户需求转化为给研发看的文档，那本质上只是一个可被自动化的流程。但如果你的工作是 “足够深入地理解问题，让正确的解决方案自然浮现”，那你的价值会比以往任何时候都更高。AI的出现，会把这种理解能力放大，让产品落地的速度远超任何传统团队。每个产品经理都该问自己一个问题：当「需求翻译」这个环节消失后，你剩下的核心价值是什么？对于顶尖的产品经理来说，答案就是那些真正重要的东西：对问题的深度理解、对用户的共情能力、精准的判断能力、独到的产品审美。
这些能力一直是产品经理工作的一部分，而现在，它们正在成为工作的全部。
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