RESEARCH · SYSTEMS · JUDGEMENT

# 把产品判断，
做成可运行的系统

原生智能研究关注一个命题：AI 如何进入真实工作流。我们把第一现场的上下文变成资产，把模糊判断变成可运行、可验证、可复盘的系统——AI 不会自动替代产品经理，而会重新定义产品经理。

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19 / 92能力模块 / 能力项 4条核心研究方向 L0—L4能力成长路线
01 / CORE THESIS

## 整个研究只围绕一个命题：
AI 正在把产品经理推向 Builder。

先说明这一身份为何成立，再说明 AI 如何进入本职工作，最后落到 AI Coding 的实操闭环。未来更强的 PM，不是更会写文档的人，而是能把问题定义、上下文组织、原型验证和系统构建连成一条闭环的人。

AI 不会自动替代产品经理，但会重新定义产品经理。

能力不是被取代，而是被上移。当 AI 已经能帮你写材料，它迟早会帮你把判断跑起来——研究的目标，是让这条迁移路径可被训练、可被验证。

WHY

#### 为什么是原生 AI PM

职业入口已经和 AI 产品、流程治理、智能体平台、AI 评测绑定在一起，AI 化是默认工作方式，而非岗位名称。

HOW

#### AI 如何进入本职工作

PRD、原型、会议、评审都不再只是产出物，而是上下文的生产过程。

NEXT

#### 为什么走向 AI Coding

当 AI 已经能帮你写材料，它迟早会帮你把判断跑起来，验证不再依赖他人实现。

DO

#### 到底要练什么

不是学语法，而是练项目卡、任务卡、验收标准、验证步骤和复盘卡。

02 / RESEARCH

## 研究档案：被真实问题推动的构建痕迹

让研究可信的不是身份标签，而是这些真实的系统构建。以下是核心研究方向与成果索引，每一项都来自一线工作流中反复验证的问题。

RP-042025
Chrome / 上下文

### James 超级助理：页面旁的上下文智能体

一个活在页面旁边的 Chrome 插件：读取当前页面，按 Skill 分析，支持追问与附件，把 AI 从聊天框拉回业务页面，让模型获得真实的第一现场。

Chrome 插件上下文读取 Skill 分析 HITL
RP-032024–2025
评测 / 机审

### ALT 智能评测平台：从实验工具到机审主链路

从 0.1 版本推进到 1.0：补齐机审场景，接入文件用印、公司治理、采购接收、诉讼收案、审计、基审等链路，把评测从工具变成可治理的产品能力。

AI 评测机审链路质量校准流程治理
RP-022025
云端 Agent

### idea lab agent：云端 Agent 的能力编排框架

围绕云端 Agent 层设计 19 个能力模块、92 个能力项，并规划 HITL 确认卡片、Canvas 双面板与 Skill 市场，建立监听、编排与上下文持续处理的产品框架。

云端 Agent 能力编排 HITL 确认 Skill 市场
RP-01长期 / Ongoing
流程 / 资产

### 流程资产 Skill 化：从归档到可编排

把流程资产从「梳理、归档、查阅」推进到「识别、提炼、封装、编排、评测、迭代」，让组织里的隐性流程成为可被 AI 连续执行的能力。

流程治理资产封装可编排迭代评测
03 / CAPABILITIES

## 能力体系：让 AI 参与产品工作的每一个环节

原生 AI 研究的第一原则——先让 AI 干本职工作。重点不是「AI 帮我省时间」，而是「AI 参与了产品工作的每一个环节」，并能在边界内连续交付。

AI Workflow · AI 进入本职工作的五个环节

PRD

#### AI 写初稿

背景、目标、范围、流程、权限、指标先由 AI 生成，人来校准边界。

PROTOTYPE

#### AI 先画结构

不停留在静态页面，而是把场景、状态、异常与确认机制推出来。

MEETING

#### AI 整理现场

会议纪要不只是记录，而是保留任务、争议、风险与追问。

REVIEW

#### AI 准备材料

AI 先出版本，人负责判断优先级、验收、责任边界与风险。

RECAP

#### AI 参与复盘

把跑偏原因沉淀成方法卡，让下一次协作更稳。

Engineering Minimum · 做 AI Coding 至少要补的八个工程常识

Repo

代码仓库与项目结构，知道 AI 在哪个项目里改东西。

Branch

分支、提交、合并，知道怎么保留可回退路径。

FE / BE

前端、后端、接口边界，知道问题发生在哪一层。

Data

数据模型、数据库、迁移，知道真实数据怎么流动。

Env

本地、测试、生产环境差异，知道为什么本地能跑线上不一定能跑。

Test

单测、冒烟、关键路径验证，不相信「看起来完成」。

Deploy

构建、发布、回滚，知道系统如何被别人访问。

Log

日志、错误、监控、定位，知道出问题时怎么追。

04 / PHILOSOPHY

## 研究信条：上下文是原材料，人是边界

很多 AI 不好用，不是模型弱，而是它没有第一现场。没有上下文，AI 只能猜；有了上下文，AI 才能参与产品工作。而要让产品被真正使用，研究还必须回答关于人的问题。

#### 不要直接让 AI 写结论

需求材料一上来就让 AI 写 PRD，看似快，实际上会把缺失信息包装成确定结论。

AI 会补全，但补全不等于理解。模糊需求会被放大成更大的返工。

#### 先让 AI 理解真实问题

录音、转写、纪要、争议、追问、反复解释，都是产品资产。

先提取角色、场景、痛点、矛盾、未说明事项，再进入 PRD 与原型。

Human Side · AI 产品经理也要研究人

#### 信任

用户什么时候愿意让 AI 自动做？需要什么证据、解释与可追溯的过程？

#### 控制感

用户什么时候觉得 AI 越界？哪些动作必须先确认，哪些可以默认执行？

#### 责任

出了问题责任如何归属？系统怎样提示置信度、风险与人工兜底？

05 / APPROACH

## 能力上移：从使用者到 Builder 的五级路线

AI Coding 是产品经理能力边界的一次上移。优秀的 AI PM 会越来越接近 Builder，但不是用工程身份替代产品身份。

L0

#### 传统 PM

自己写 PRD、画原型、组织评审。

L1

#### AI 辅助 PM

用 AI 写初稿、总结会议。

L2

#### AI 工作流 PM

需求、原型、评审、复盘嵌入 AI。

L3

#### AI 产品 PM

理解智能体、工具调用、评估与信任设计。

L4

#### AI Coding PM

把产品判断变成可运行原型与局部系统。

06 / LIVE LAB

## 实践方法：用三步把需求变成可执行上下文

准备真实需求材料，让 AI 先理解工作，再进入设计与实现。重点不是立刻写代码，而是把需求整理成 AI Coding 能连续执行的上下文。点击即可复制提示词。

PROMPT 01

#### 只分析，不写代码

    请阅读这份 PRD，先不要写代码。请分析：
    1）目标用户是谁；
    2）核心场景是什么；
    3）需求里有哪些不清楚的边界；
    4）如果要做成可运行原型，应该拆成哪些任务；
    5）第一版最小闭环是什么。

PROMPT 02

#### 整理项目卡与任务卡

    请把上面的需求整理成：一张项目卡、3-5 张任务卡。
    每张任务卡必须包含：
    目标、输入、输出、执行边界、验收标准、风险点。
    不要写泛泛建议，产出要能直接交给 AI Coding 执行。

PROMPT 03

#### 先做低风险原型

    基于项目卡和任务卡，请先生成一个低风险原型方案。要求：
    不连接真实生产数据；用 mock 数据；优先完成主流程；
    列出需要人工确认的风险；完成后给出本地验证步骤。

#### 现场练习顺序

一轮完整练习的推进节奏，建议带着最近一份真实 PRD 进行。

1. 把最近一份 PRD 或需求材料放进来。
2. 第一轮只让 AI 分析，不允许写代码。
3. 第二轮整理项目卡与任务卡。
4. 第三轮只做低风险原型方案。
5. 最后补一张复盘卡：哪里跑偏，下次如何改。

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