第一季 · 26 篇 · 写给 AI PM 的工业级 PM 工作流手册 作者：蔡逸雯 · 公众号「蔡逸雯」
AI PM 的工作不是写需求，是定义边界 + 准备降级。
这是本季 26 篇的核心论断——AI 是概率系统，永远会失败，PM 的核心动作是定义边界（AI 能做什么 / 不能做什么）+ 准备降级（错了怎么办）。这正是 60 年质量工程传统 FMEA 在 AI 时代的延伸。
- 在职 AI PM — 你已经在做 AI 产品，但工作流没系统化
- 想转型 AI 的传统 PM — 你有 PM 经验，但不知道 AI 时代该重学什么
- AI 产品团队 leader — 你要带团队走完 "AI Native PM" 的工作流升级
不适合：
- AI 工程师 / ML 算法工程师（技术深度只到 PM 必须懂的边界）
- 0 经验的 PM 新人（先看传统 PM 入门书）
- 纯学术研究者
📖 前言 · 00-关于本专栏
- 6 个崩塌点——AI 时代 PM 工作流为什么必须重构 ⭐ 开篇
- 从做功能到做能力
- AI 产品需求来源不再是用户访谈
- 该 AI 化 vs 不该 AI 化判断框架
- Agent 能力边界 4 类硬规则
- 业务方需求评审 SOP + 5 信号打分卡
- AI Native 团队 3 种模式 ⭐ B 端漏斗发动机
- 终章——个人 Native 化 vs 公司 Native 化
📚 参考资料索引 · 27-references（95 条引用 · v1.1 · 持续补充中）
| # | 工具 | 篇 |
|---|---|---|
| 1 | 5 信号需求评审打分卡 + 5 句反问模板 | 06 |
| 2 | PRD 4 加 2 砍骨架模板 | 11 |
| 3 | Eval 章节 5 要素模板 | 12 |
| 4 | Bad Case 4 级 + Microsoft RAI 矩阵 | 14 |
| 5 | CFO 成本卡片模板 | 15 |
| 6 | 7 个 Claude Code 实战 prompt | 17 |
| 7 | Pre-launch Eval 5 大类 checklist | 19 |
| 8 | 4 种降级场景 + 3 句话术 | 22 |
| 9 | 4 场景协作剧本 + 看 trace 5 字段速查 | 23 |
- 综合原创：PRD 4 加 2 砍（"砍 2" 是反共识——业内只讲加什么，没人讲砍什么）
- 本土洞察：个人 Native 化 vs 公司 Native 化两条独立赛道（全球 blindspot）
- 角度原创：8 年质量工程视角（FMEA / 概率思维 / 知道何时停止）
- 方法论原创：5 信号打分卡 / 4 场景剧本 / 看 trace 最小集 / CFO 成本卡片
8 年质量工程出身（QA → 测试架构师 → PM）。这给了 3 个独有的 framing：
- FMEA 视角看 PRD —— 失败模式分析是质量工程 60 年传统，引入 AI PRD 是新组合
- 概率系统的可观测性 —— 用"分布"而非"均值"看 AI 输出，是质量工程师本能
- "知道什么时候停止" —— 降级勇气是质量工程师最难的判断力
本专栏部分内容由作者与 Claude Opus 4.7（1M context） 协作完成——
- AI 辅助：案例核查 + 业内引用整理 + 文字润色
- 作者原创：核心观点 + 框架结构 + 8 年质量工程视角 + 本土洞察
- 责任承担：所有商业判断 + 内容定稿 + 责任全由作者承担
为什么主动披露：这本专栏教 PM 用 Claude Code 重构工作流（第 17 篇）——作者自己用 Claude 协作写专栏，就是这套工作流的最佳示范。
本仓库引用的业内案例、报告数据、KOL 观点、模型数据均来自公开来源，属评论性引用（fair use）。提及的公司名（Anthropic / OpenAI / Notion / Cursor / Lovable / Microsoft / Klarna / Air Canada / DPD 等）、产品名、商标归各自权利人所有，本专栏不构成代言或商业合作。
模型版本号与数据：使用 2026-Q2 业内快照（Claude Opus 4.7 / GPT-5.5 / Gemini 3.1 Pro / DeepSeek V3.2 / Kimi K2.6 等），3-6 个月内必须以厂商官方 model card 为准——本仓库不为这些精确数字背书。
完整参考资料 URL 清单见 27-references.md。
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- 第二季预告：Context Engineering / Memory / Multi-Agent / Agent OS——预计 2026-Q3 首发
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第一季完结 · 第二季 2026-Q3 见