学习路径

总览

Level 1: AI 基础认知
    ├── LLM 工作原理
    ├── 主流模型对比
    └── AI 能力边界

Level 2: AI 工具实践
    ├── Prompt Engineering
    ├── AI 辅助工作流
    └── AI 产品体验

Level 3: AI 产品方法论
    ├── AI 需求分析
    ├── AI 产品设计模式
    └── AI 产品评估

Level 4: 实战与进阶
    ├── 案例拆解
    ├── 项目实践
    └── 行业洞察

Level 1: AI 基础认知

目标：建立对 AI 技术的基本理解，能与工程师有效沟通。

• [ ] 了解大语言模型（LLM）的基本原理
• [ ] 对比主流模型（Claude、GPT、Gemini 等）的特点
• [ ] 理解 Token、上下文窗口、Temperature 等核心概念
• [ ] 认识 AI 的能力边界和常见幻觉问题

Level 2: AI 工具实践

目标：熟练使用 AI 工具提升日常工作效率。

• [ ] 掌握 Prompt Engineering 基础技巧
• [ ] 使用 AI 辅助需求分析和竞品调研
• [ ] 用 AI 生成 PRD、用户故事等产品文档
• [ ] 体验 10+ 款 AI 产品，积累产品感觉

Level 3: AI 产品方法论

目标：能独立设计 AI 驱动的产品功能。

• [ ] 掌握 AI 产品的需求分析框架
• [ ] 学习常见的 AI 产品设计模式
• [ ] 理解 AI 产品的评估指标体系
• [ ] 设计人机协作的产品流程

Level 4: 实战与进阶

目标：具备从 0 到 1 打造 AI 产品的能力。

• [ ] 完成至少一个 AI 产品/功能的完整设计
• [ ] 建立个人的 AI 产品方法论体系
• [ ] 持续跟踪 AI 行业动态和前沿研究
• [ ] 输出和分享自己的知识沉淀