產(chǎn)品經(jīng)理和技術(shù)的區(qū)別_產(chǎn)品經(jīng)理和技術(shù)經(jīng)理區(qū)別
面試:新人轉(zhuǎn)型產(chǎn)品經(jīng)理,如何寫(xiě)好簡(jiǎn)歷?在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，產(chǎn)品經(jīng)理是一個(gè)備受矚目的職業(yè)角色。許多技術(shù)從業(yè)者渴望轉(zhuǎn)型為產(chǎn)品經(jīng)理，但往往不知如何在簡(jiǎn)歷中展現(xiàn)自己的優(yōu)勢(shì)。本文作后面會(huì)介紹。 不用判斷價(jià)值(比如哪些項(xiàng)目要梳理，哪些不梳理，盡可能全的梳理出來(lái))。第二步：提煉關(guān)鍵項(xiàng)目從自己的每段經(jīng)歷中，至少選取1-2個(gè)項(xiàng)目作為關(guān)鍵后面會(huì)介紹。
＞﹏＜
勸同學(xué)不要一畢業(yè)就直接做產(chǎn)品經(jīng)理能快速錘煉對(duì)行業(yè)的認(rèn)知和判斷力。運(yùn)營(yíng)也是一個(gè)觀察、發(fā)現(xiàn)、試錯(cuò)、調(diào)整的過(guò)程，本質(zhì)上就是訓(xùn)練產(chǎn)品經(jīng)理最核心的能力。哪怕你是技術(shù)轉(zhuǎn)崗，也強(qiáng)烈建議別從“需求分析”做起——那是個(gè)死胡同。從運(yùn)營(yíng)切入，哪怕是售前工程師這種角色，也更容易沉到業(yè)務(wù)里，建立視角和判斷。產(chǎn)品經(jīng)后面會(huì)介紹。
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從產(chǎn)品經(jīng)理到開(kāi)源作者:我的技術(shù)創(chuàng)業(yè)心路歷程而且那些條件判斷寫(xiě)得亂七八糟的，新人要理解起來(lái)得費(fèi)老大勁。我心里的理想架構(gòu)應(yīng)該是這樣的：把廣告策略抽象成接口和基類，不同策略實(shí)現(xiàn)好了吧！ 做了這么多年產(chǎn)品，我發(fā)現(xiàn)能同時(shí)理解業(yè)務(wù)和技術(shù)的人真的很少。大部分產(chǎn)品經(jīng)理對(duì)技術(shù)一知半解，畫(huà)個(gè)原型圖就算完事；大部分技術(shù)同學(xué)對(duì)業(yè)務(wù)好了吧！
初識(shí):產(chǎn)品經(jīng)理有哪些細(xì)分崗位?產(chǎn)品經(jīng)理并非一個(gè)單一的崗位，而是涵蓋了多種細(xì)分方向，每個(gè)方向都有其獨(dú)特的職責(zé)、技能要求和應(yīng)用場(chǎng)景。本文將帶你深入了解產(chǎn)品經(jīng)理的五大細(xì)分崗位：功能型產(chǎn)品經(jīng)理、平臺(tái)/中臺(tái)產(chǎn)品經(jīng)理、策略產(chǎn)品經(jīng)理、商業(yè)產(chǎn)品經(jīng)理和AI產(chǎn)品經(jīng)理。產(chǎn)品經(jīng)理誕生于1927年(由寶潔公司麥克·艾等會(huì)說(shuō)。
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AI產(chǎn)品經(jīng)理全景成長(zhǎng)指南:從定位到精通的系統(tǒng)化路徑確保AI產(chǎn)品在公平性、可持續(xù)性等方面符合標(biāo)準(zhǔn)。這類崗位需要兼具技術(shù)理解與倫理判斷的復(fù)合能力。正如微軟AI產(chǎn)品副總裁Lila Tretikov在2025世界人工智能大會(huì)上所言：”未來(lái)的AI產(chǎn)品經(jīng)理將是文藝復(fù)興式人才——他們既理解技術(shù)的數(shù)學(xué)之美，又洞察人性的復(fù)雜精妙，最重要的是，他們小發(fā)貓。
產(chǎn)品經(jīng)理實(shí)戰(zhàn):軟件系統(tǒng)服務(wù)器規(guī)劃與選型指南產(chǎn)品經(jīng)理雖不必深究技術(shù)實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，但必須透徹理解業(yè)務(wù)需求如何映射到技術(shù)資源需求，掌握評(píng)估和決策的核心框架，提高個(gè)人在產(chǎn)品技術(shù)團(tuán)隊(duì)中的話語(yǔ)權(quán)和領(lǐng)導(dǎo)力。一、服務(wù)器類型服務(wù)器的類型選擇絕非隨意，必須緊密貼合軟件系統(tǒng)的架構(gòu)設(shè)計(jì)和功能模塊。理解不同類型服務(wù)器的核心職等會(huì)說(shuō)。
AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲-技術(shù)篇②:《RAG和Markdown》隨著AI技術(shù)的飛速發(fā)展，AI產(chǎn)品經(jīng)理的角色也在不斷演變。本文作為“AI產(chǎn)品經(jīng)理轉(zhuǎn)型三部曲”的技術(shù)篇第二部分，深入探討了RAG(檢索增強(qiáng)生說(shuō)完了。 RAG 技術(shù)能實(shí)時(shí)檢索最新的財(cái)報(bào)、行業(yè)動(dòng)態(tài)等信息，讓AI 給出貼合實(shí)際的分析，而不是基于過(guò)時(shí)數(shù)據(jù)的錯(cuò)誤判斷。2. 實(shí)時(shí)性突破：讓AI 緊跟時(shí)代說(shuō)完了。
產(chǎn)品經(jīng)理需要掌握的4個(gè)提示詞,它是你PM生涯的“外掛”在AI技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代，產(chǎn)品經(jīng)理的工作方式也在悄然變革。本文將為你揭秘如何借助AI成為產(chǎn)品經(jīng)理的“外掛大腦”，通過(guò)4個(gè)精心打磨的提等我繼續(xù)說(shuō)。 角色扮演：你是一名擁有15年經(jīng)驗(yàn)的頂級(jí)產(chǎn)品戰(zhàn)略顧問(wèn)和市場(chǎng)分析師，尤其擅長(zhǎng)識(shí)別成熟市場(chǎng)中的差異化機(jī)會(huì)和被忽視的用戶群體。你的分析總等我繼續(xù)說(shuō)。
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失控到掌控:轉(zhuǎn)型AI產(chǎn)品經(jīng)理,找回丟失的方向盤(pán)模型在訓(xùn)練時(shí)未能充分區(qū)分這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)，導(dǎo)致了混淆。這是一個(gè)概率性錯(cuò)誤，產(chǎn)品經(jīng)理這時(shí)應(yīng)該思考：這類混淆發(fā)生的概率有多大？我們能否通過(guò)增加特定標(biāo)注數(shù)據(jù)來(lái)降低混淆率？或者，在產(chǎn)品界面上明確提示“該候選人技能與崗位要求有部分相似性，請(qǐng)注意甄別”，從而管理用戶預(yù)期，規(guī)避負(fù)面還有呢？
智能客服產(chǎn)品經(jīng)理核心能力情感分析識(shí)別出“憤怒”，語(yǔ)義理解識(shí)別出核心問(wèn)題是“系統(tǒng)卡頓”，系統(tǒng)就能優(yōu)先觸發(fā)安撫話術(shù)并快速提供解決方案(如重啟指引、報(bào)修入口),而不是機(jī)械地追問(wèn)“請(qǐng)問(wèn)您遇到了什么具體問(wèn)題？”。產(chǎn)品經(jīng)理關(guān)注點(diǎn)：密切關(guān)注這些技術(shù)的成熟度、落地成本(數(shù)據(jù)、算力)及其在具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景中說(shuō)完了。
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