最近一周能有几十个人来咨询Ai产品经理如何转行，他们大部分有共同的困惑点就是不知道如何着手。

这也很容易理解，万事开头难嘛

因为不知道咋办，所以 很焦虑，然后就开始疯狂买课、刷视频、收藏一堆资料——两周之后什么都没做，反而更焦虑了。

所以今天不聊虚的。

我给你一份7天行动清单，精确到每天干什么。你照着走，一周之后你会清楚三件事：AI产品经理到底做什么、你现在缺什么、下一步往哪走。

建议先收藏，对着做。

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Day 1 认知校准：别急着学，先搞清楚这个岗位到底干嘛

很多人对AI产品经理有个误解，以为是"懂技术的产品经理"。不是。

AI产品经理和普通产品经理最大的区别是——你做的决策里多了一个"模型能力"的变量。你要判断哪些问题适合用AI解决、用什么方案、模型能做到什么程度、用户能不能接受这个效果。

今天的任务：

① 去招聘平台搜"AI产品经理"，找10个真实JD，把出现频率最高的关键词抄下来。你会发现"项目经验"出现率远高于"Python"。

② 拿一张纸，左边写你现在的技能，右边写JD里反复出现的要求。重叠的部分是你的底牌，不重叠的就是你要补的。

我带过一个做新媒体运营的学员，她以为自己的运营经验跟AI毫不相关。后来我们发现，她做内容分发的经验跟AI推荐策略的逻辑是通的。她只是从来没从这个角度想过。

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Day 2 产品体感：用5个AI产品，像产品经理一样去用

不是让你去"体验"，是让你去拆。

很多人的喜欢都是在表层，觉得AI产品经理是很高大上的，有身份标签，

可能真正的工作内容并不一定适合你。所以接下来

这一天的任务：

① 用这5个产品各花15分钟：豆包、Kimi、通义千问、ChatGPT、文心一言。

② 每个产品回答三个问题：它解决什么问题？核心功能是哪几个？你觉得哪里做得好、哪里做得烂？

③ 把答案写下来，别只在脑子里想。写出来和想清楚是两回事。

之前有个做HR的姑娘跟我说，她用了一下午才发现，Kimi的长文本处理能力跟她的工作场景特别契合——批量分析简历。她之前只知道拿AI聊天，没想过AI可以帮她干活。

这就是产品体感。你得先会用，才能想清楚怎么设计。

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Day 3 概念扫盲：4个词，用自己的话说出来

AI领域概念多到爆炸，但入门阶段你只需要搞懂四个：

LLM（大语言模型）——AI的"大脑"，能理解和生成文字 Agent（智能体）——能自己规划任务、调用工具干活的AI RAG（检索增强生成）——让AI先查资料再回答，减少胡说八道 Prompt（提示词）——你跟AI说话的方式，决定它给你什么结果

今天的任务：

① 用自己的话，每个概念写一句话解释。不要复制粘贴，不要百度百科。你能用自己的话说出来，才说明你真懂了。

② 想一个场景：如果你要做一个"AI帮你写周报"的产品，这四个概念分别在哪里起作用？

不用深挖原理，入门阶段知道"是什么、用在哪"就够了。很多人卡在这一步，非要啃论文，结果三天就放弃了。

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Day 4 Prompt实战：写5个Prompt，每个改3遍

Prompt工程是AI产品经理的基本功。不是玄学，是结构化表达。

今天的任务：

① 写5个不同场景的Prompt：

• 让AI总结一篇长文
• 让AI分析一份数据
• 让AI帮你写一封商务邮件
• 让AI扮演面试官跟你做模拟面试
• 让AI帮你拆解一个产品的功能设计

② 每个Prompt写完之后，先用AI跑一遍，看结果。然后改，再跑。改3轮。

你会发现第一版和第三版的质量差距巨大。这个差距，就是Prompt工程的全部秘密。

有个做传统电商运营的学员，第一天写的Prompt跟聊天一样，AI给的答案也是废话。第三天他能写出结构化的Prompt，让AI输出带格式、带分析框架的内容。他说这个变化让他突然理解了——AI产品经理的本质，就是把模糊需求翻译成AI能听懂的指令。

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Day 5 产品拆解：选一个AI产品，像PM一样拆开它

今天的任务：

① 选一个你常用的AI产品，完成一份产品拆解：

• 用户是谁？核心场景是什么？
• 用户的使用路径是什么？（从打开到完成任务的每一步）
• 核心功能有哪几个？哪个是"啊哈时刻"？
• 背后大概用了什么技术？（不用精确，能推测就行）
• 如果是你来改进，你会加什么功能？砍什么功能？

② 写成一页纸，别超过一页。PM的功力在于把复杂的事说简单。

这个练习看着简单，但它训练的是你作为产品经理最核心的能力——观察、拆解、判断。

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Day 6 动手搭Agent：用低代码平台做出一个能跑的东西

这一天是最重要的。

前面五天都是输入，今天开始输出。

今天的任务：

① 用扣子（Coze）或者Dify，搭一个简单的AI Agent。不用写代码，拖拽就能做。

② 给它一个具体任务：比如"帮我每天总结行业新闻"、"分析我的消费记录给出建议"、"根据我的简历生成面试题"。

③ 跑通它。哪怕很粗糙，哪怕结果不完美。让它能跑起来。

为什么这一天最重要？

因为大厂面试AI产品经理，最常问的一句话是："你做过什么？"——不是说你看过的课、读过的文章，而是你亲手做出来的东西。

一个能跑的Agent，哪怕再简单，也比100节课的笔记有价值。

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Day 7 差距分析：把前面6天的成果拼起来

今天的任务：

① 拿出Day 1写的技能对比表，加上Day 2到Day 6你做完之后的感受，回答三个问题：

• 我现在最大的优势是什么？
• 我最大的短板是什么？
• 接下来3个月，我应该把精力放在哪？

② 写一份"个人转型计划"，不超过500字。

③ 如果你发现Day 6的Agent你搭不出来，或者Day 7你不知道gap在哪——这很正常。自己摸索和有人带，效率差十倍。

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以上7天，是我带过上百个学员之后总结出来的最小可行路径。

每天大概花1-2小时，一周就能从"完全懵"变成"知道自己在哪、该往哪走"。

说实话，这份清单你照着做，已经比80%想转AI的人强了。大部分人连第一步都没迈出去。

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但我也得说句实话。

7天能帮你建立认知，但真正做出能写进简历的项目，需要更系统的训练。

我们做的事就是解决这个问题。

三个老师，都是现役大厂AI产品经理。Leah在阿里做过AI客服和数字人，Jaden在百度阿里做过AI搜索和AIGC，我做了十年产品经理，也在带求职陪跑。

两个月时间，带你从零做出自己的AI Agent项目。不是看课，是做项目。遇到卡点直接问，做错了有人帮你改。

之前有个做行政的学员，跟着走完了全程，最后拿到了一家AI公司的产品offer。她跟我说，面试的时候面试官问她Agent怎么搭的，她直接打开电脑演示——面试官愣了一下，说"你是所有候选人里第一个能现场演示的"。

这就是做过项目和没做过项目的区别。

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如果你想要完整的转型路线图（比这7天更详细的那种），可以来这里找我