在人工智能领域，产品经理的角色变得越来越重要，尤其是在理解和应用AI技术方面。本文讨论了AI产品经理在编写有效的prompt（提示词）方面的重要性，这对于确保AI模型能够准确理解和执行特定任务至关重要。

之前有同样想在AI领域创业的朋友有问过我，我的Ai产品经理是自己请，还是打算自己上。如果亲自操刀就会耽误一些时间，毕竟还是要了解AI和互联网产品经理之间的区别和技能。现阶段请人还可能会遇到不专业的，毕竟自己面试没有经验，主要初创阶段资金也不够理想。

我是这样做的，我是一边面试AI产品经理一边了解基础面的一些知识，另外prompt的工作不需要全职，请一个兼职即可。

在经历那么多天的面试以及学习，我招到了一个学习能力比较强的小伙伴一起来做产品方案。而在学习过程中我被割过韭菜，主要是两个方面，市面上的课程对真实项目的操刀可能很少，甚至比不过一些动手能力强的UP主。另外一方面就是讲的东西都是网上能搜到的。

所以这里说个题外话，也就是说如果你想要学到多一点实际项目经验，内部技术细节啊，产品架构等等，这是不太可能的，毕竟市面上能用的Ai 产品都没几个，大部分是套个agent框架壳子就完事了。

当然，我也求助了国外的一些朋友，国外项目的保密性会更严重，总的来说目前没有一个标准说你的需求文档该怎么写才是对的，你的项目技术选型怎么才是对的。都没有一个标准，只要你团队能理解你的需求是什么就可以了。

那怎么才能让你的团队快速理解你的需求，我认为不是需求文档而是提示词工程。

在此之前我写了需求文档，用原型标注，场景说明等等，做出来的东西的准确率很低而且有一些场景完全理解不到位，本质原因是开发者没办法理解到位。

上个月我们是如何解决这个问题的？细化需求文档。正是这样的思维让我们白搞了一个月。实际上prompt 提示词工程才是验证需求的基础，在这个过程当中你需要把角色以及它所要做事情用文字描述清楚，并且规范边界。

这是个比较难的事情。

难在全文字描述。

但是难也要做。

prompt你可以理解为定义的IO输入输出，是基于某个场景下的，这个很依赖你的模型对中文的理解能力，所以说我们的技术为什么选Qwen的原因。

而且Prompt可以很好的去验证你的想法，还有你的场景经验。

就拿我现在做消费医疗来说，如果对场景和传统的业务需求不理解，也就是行业know and how的事情，如果不理解根本写不出很好的prompt出来，即使写出来你的Ai产品输出的结果也是乱七八糟的。

把prompt写清楚并不是一个0门槛的事情，需要的是资深传统经验的老炮，这也是AI产品经理的核心价值。