diff --git a/wiki/concepts/FeatureList.md b/wiki/concepts/FeatureList.md new file mode 100644 index 00000000..8bde401d --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/FeatureList.md @@ -0,0 +1,63 @@ +--- +title: "FeatureList" +type: concept +tags: [产品经理, 需求管理, AI协作] +sources: [不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南] +last_updated: 2025-12-18 +--- + +## Aliases +- Feature List +- 功能列表 +- 需求功能表 + +## 定义 + +**FeatureList**（功能需求列表）是一种层级式产品需求结构化文档，用于在编写正式 PRD 之前构思和梳理产品框架。与传统脑图本质相同，但以表格形式呈现，便于与大模型协作迭代。 + +## 核心用途 + +1. **分层分类**：梳理各个功能模块的分层、分类是否合理 +2. **功能点完整性**：检查某细分模块的功能点是否全面、划分是否合理 +3. **优先级评估**：评估每个功能点的优先级 + +## FeatureList 表头示例 + +| 模块 | 二级功能 | 三级功能 | 四级功能 | 优先级 | 备注 | +|------|----------|----------|----------|--------|------| +| 英雄管理 | 基础信息维护 | 名称维护 | - | P0 | - | + +## 与大模型协作的工作流 + +``` +产品经理 → 提供FeatureList模板 + 自然语言需求框架描述 + ↓ +Gemini/Claude → 按模板输出层级式功能点 + ↓ +产品经理 → 审核并追问关键业务问题 + ↓ +Gemini/Claude → 输出终版FeatureList + ↓ +产品经理 → 进入PRD阶段 +``` + +## 核心原则 + +**人负责"想"，大模型负责"写"** + +- 产品经理只需用只言片语描述需求（"做什么"） +- 大模型负责补全边界场景定义、通用规则描述、严谨的行文格式 +- 不要期望大模型"一句话需求就出完美文档"——这不现实 + +## 常见问题与解决 + +| 问题 | 解决方案 | +|------|----------| +| 表格格式导出到Excel错行 | 点击"导出到Google表格"，再复制出来 | +| 大模型用制表符代替真正表格 | 直接把制表符文本贴回去，告诉它改成表格 | +| 只输出到二级功能，漏掉优先级字段 | 严厉指出问题，它会立即修正 | + +## Connections +- [[PRD生成工作流]] ← 使用 ← [[FeatureList]] +- [[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] ← 来源 ← [[FeatureList]] +- [[Mermaid]] ← 协同工具 ← [[FeatureList]] diff --git a/wiki/concepts/PRD生成工作流.md b/wiki/concepts/PRD生成工作流.md new file mode 100644 index 00000000..34379e71 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/PRD生成工作流.md @@ -0,0 +1,77 @@ +--- +title: "PRD生成工作流" +type: concept +tags: [产品经理, AI协作, 文档自动化] +sources: [不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南] +last_updated: 2025-12-18 +--- + +## Aliases +- AI辅助PRD生成 +- 大模型写PRD +- 产品需求文档生成 + +## 定义 + +**PRD生成工作流**是作者提出的一套利用大模型（Gemini/Claude等）辅助生成产品需求文档的三步骤方法论，核心是"人负责想，大模型负责写"。 + +## 三步工作流 + +### 第一步：FeatureList构思需求 + +**目标**：在写PRD之前，用层级式功能表梳理产品框架 + +**方法**： +- 提供FeatureList模板给大模型 +- 用自然语言描述产品需求框架（只说"做什么"，不说"怎么做"） +- 回答大模型追问的关键业务问题 +- 迭代修正直到得到满意的FeatureList + +**产出**：结构化的功能需求列表 + +### 第二步：Mermaid画逻辑图 + +**目标**：用可视化图表辅助理解复杂业务逻辑 + +**常用图表类型**： +| 图表类型 | 用途 | 适用场景 | +|----------|------|----------| +| ER图 | 描述数据结构 | 数据库表设计、字段关联 | +| 时序图 | 描述工作流 | 业务流程、多角色交互 | +| 甘特图 | 描述时间计划 | 项目排期、里程碑 | +| 泳道图 | 描述跨角色流程 | 复杂业务流程分工 | + +**工具**：大模型生成Mermaid代码 → 飞书文档插入「文本画图」组件 → 实时预览图表 + +**技巧**：遇到名词理解不一致时，给大模型提供一段能正确生成期望效果的Mermaid代码示例，它会快速学会 + +### 第三步：分页面逐一描述生成PRD + +**核心原则**：一个页面一个页面地口述需求 + +**方法**： +1. 提供PRD写作指南 + 简单PRD示例作为模板 +2. 描述每个页面的功能需求（不包含边界情况等细节） +3. 大模型负责补全边界场景定义、通用规则描述 +4. 对后台需求，可同时生成HTML代码作为可交互原型 +5. 直接指出大模型的问题，严厉调教（它一教就会，不会再犯） + +**PRD → HTML迭代**：把旧HTML扔给大模型，描述修改内容，自动生成新版HTML和差量PRD + +## 效率提升 + +- 原本1-2天的文档工作 → 大模型10分钟完成 +- 工作中大部分文本类工作可被大模型胜任 +- HTML原型可直接用于演示，无需设计师 + +## 未来展望 + +> "用图文传递信息一定是有损的。智驾都端到端了，需求实现不能端到端吗？" + +作者认为，未来可能不再需要PRD文档，产品经理与agent疯狂对话获取结果，直接交付给下游研发。 + +## Connections +- [[FeatureList]] ← 前置步骤 ← [[PRD生成工作流]] +- [[Mermaid]] ← 工具依赖 ← [[PRD生成工作流]] +- [[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] ← 来源 ← [[PRD生成工作流]] +- [[AI时代产品经理能力重构]] ← 上位概念 ← [[PRD生成工作流]] diff --git a/wiki/concepts/Passive-Learning.md b/wiki/concepts/Passive-Learning.md new file mode 100644 index 00000000..60d37997 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/Passive-Learning.md @@ -0,0 +1,40 @@ +--- +title: "Passive Learning" +type: concept +tags: [学习方法, 知识管理, AI应用] +sources: [7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier] +last_updated: 2026-04-23 +--- + +## Definition +一种将零碎时间转化为学习时间的认知策略——在驾驶、运动、家务、通勤等手脑分离的场景中，通过音频内容（播客、有声书、AI 生成的对话）被动接收信息，无需主动阅读或专注屏幕。 + +## Core Characteristics +- **场景适应性**：适合手脑无法专注的被动场景 +- **内容载体**：以音频为主（播客、语音摘要、AI 对话） +- **注意力要求**：低——作为背景内容接收，无需主动操作 +- **知识密度**：可高可低，取决于内容来源 + +## Typical Scenarios +| 场景 | 活动类型 | 适配内容 | +|------|----------|----------| +| 驾驶 | 通勤 | 新闻、行业动态、技术概览 | +| 运动/健身 | 体能活动 | 深度播客、教育内容 | +| 家务清洁 | 体力劳动 | 书籍摘要、技能教程 | +| 通勤 | 公共交通 | 专业领域深度内容 | + +## Implementation via AI Tools +- **[[NotebookLM]] Audio Overviews**：将任意文档（PDF、文章、视频字幕）转换为双 AI 主持的对话播客，支持 Deep Dive / Brief / Critique / Debate 等风格定制 +- **[[Podcastfy]]**：开源播客生成工具，整合 100+ LLM 和多种 TTS 引擎，支持多语言 +- **[[Daily YouTube Digest]]**：将 YouTube 视频转录并生成音频摘要 + +## Related Concepts +- [[Second Brain]]：被动学习的内容来源——积累文档，通过 AI 生成播客 +- [[Personal Knowledge Base (RAG)]]：被动学习内容的生产端 +- [[Source-Grounding]]：AI 生成学习内容的准确性保证机制 +- [[播客生成]]：技术实现手段 + +## Key Insight +> "This audio format is perfect for passive learning because you can consume complex information during times that would otherwise be downtime." — NotebookLM 使用经验文章 + +传统观念认为"学习需要专注时间"，但被动学习通过重新定义"注意力分配"，将原本浪费的碎片时间（驾驶、运动）转化为认知输入，显著扩大了个人每日有效学习容量。 diff --git a/wiki/concepts/Source-Grounding.md b/wiki/concepts/Source-Grounding.md new file mode 100644 index 00000000..4490d3e9 --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/Source-Grounding.md @@ -0,0 +1,34 @@ +--- +title: "Source-Grounding" +type: concept +tags: [RAG, AI可靠性, 事实核查] +sources: [7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier, google-神级生产力工具-所有-github-开源平替都找到了] +last_updated: 2026-04-23 +--- + +## Definition +一种 AI 回答约束机制——将 LLM 的知识库严格限定于用户提供的可信文档范围，确保输出内容完全可溯源、可验证、无幻觉。 + +## Core Mechanism +- **知识边界限定**：AI 仅能访问指定文档集合，无法依赖训练数据中的泛化知识 +- **引用驱动**：每个答案附带精确引用（原文片段 + 位置），支持一键回溯核实 +- **零幻觉保证**：因为输出严格来自文档片段，消除了 LLM 自由生成时产生幻觉的风险 + +## Trade-offs +| 优势 | 局限 | +|------|------| +| 答案有据可查 | 无法回答文档外的问题 | +| 无幻觉 | 依赖文档质量 | +| 支持精确核实 | 知识边界受限 | + +## Related Concepts +- [[RAG]]：更宽泛的知识检索增强，Source-Grounding 是其严格子集 +- [[Source Citation]]：引用机制，Source-Grounding 的实现手段 +- [[Personal Knowledge Base (RAG)]]：依赖 RAG 技术栈提供文档检索能力 + +## Source Examples +- [[NotebookLM]]：Source-Grounding 的标杆实现，NotebookLM 的核心技术理念 +- [[OpenNotebook]]、[[SurfSense]]、[[Podcastfy]]：NotebookLM 开源平替，继承 Source-Grounding 约束 + +## Why It Matters +通用大模型（如 Gemini、ChatGPT）面临的核心问题是"幻觉"——模型可能自信地给出看似合理但错误的信息。Source-Grounding 通过将回答严格限定于可信文档，从根本上消除了这一风险，尤其适用于法律文档审核、医学信息查询、技术文档分析等高精度要求的场景。 diff --git a/wiki/concepts/超级个体.md b/wiki/concepts/超级个体.md new file mode 100644 index 00000000..cc188cfb --- /dev/null +++ b/wiki/concepts/超级个体.md @@ -0,0 +1,64 @@ +--- +title: "超级个体" +type: concept +tags: [一人公司, 个人品牌, AI生产力] +sources: [不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南] +last_updated: 2025-12-18 +--- + +## 定义 + +**超级个体**（Super个体/Solopreneur）指能独立完成从创意构思到产品交付全流程的个人，通过 AI 工具杠杆放大个人产能，实现过去需要团队才能完成的工作。 + +## 核心洞察 + +> "超级个体之所以是超级个体，不是因为AI，而是因为他们本来就掌握'把一件事做对'的方法和能力。" + +作者观察到：在当前 AI 能力下能用好 AI 的人，大概率本身就具有在某个领域做到八九十分的能力，只是因为需要横向扩展，所以 AI 帮助他们在其他领域拉到六七十分。 + +## 关键能力 + +1. **把事情做对的方法论** + - 提问能力：能清晰描述问题和约束 + - 判断能力：对模糊信息有辨别力 + - 模块化思维：能将复杂任务分解为可管理的模块 + - 流程化能力：能建立可重复执行的工作流程 + +2. **AI 杠杆能力** + - 知道何时使用 AI + - 能准确评价 AI 输出质量 + - 能通过迭代调教 AI 达到期望水准 + +## 与 AI 的关系 + +``` +超级个体特质 + ↓ +更容易用好AI + ↓ +横向扩展到其他领域 + ↓ +进一步放大优势 +``` + +``` +能力六十分及以下 + ↓ +用不好AI + ↓ +被工具化 + ↓ +嵌入到AI的某个流程中 +``` + +## 扩展阅读 + +- [[一人公司]]：超级个体的商业模式实践 +- [[个人品牌]]：超级个体的个人影响力建设 +- [[AI时代产品经理能力重构]]：产品经理向超级个体的进化路径 + +## Connections +- [[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] ← 核心洞察 ← [[超级个体]] +- [[一人公司]] ← 关联 ← [[超级个体]] +- [[个人品牌]] ← 关联 ← [[超级个体]] +- [[AI时代产品经理能力重构]] ← 关联 ← [[超级个体]] diff --git a/wiki/entities/NotebookLM.md b/wiki/entities/NotebookLM.md index 43b7f3a8..1520e1a9 100644 --- a/wiki/entities/NotebookLM.md +++ b/wiki/entities/NotebookLM.md @@ -2,12 +2,12 @@ title: "NotebookLM" type: entity tags: [product, ai, google, productivity] -sources: [google-神级生产力工具-所有-github-开源平替都找到了] +sources: [google-神级生产力工具-所有-github-开源平替都找到了, 7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier] last_updated: 2026-04-23 --- ## Overview -NotebookLM 是 Google 推出的 AI 笔记助手，核心特点是严格基于用户上传的文档范围进行回答，并能提供精准的原文引用。其最出圈的功能是**播客生成**，能将复杂资料一键转换为逼真的双人英语对话播客。 +NotebookLM 是 Google 推出的 AI 笔记助手，核心特点是**严格基于用户上传的文档范围进行回答**（[[Source-Grounding]]），并能提供精准的原文引用。其最出圈的功能是**播客生成**（[[Passive-Learning]]），能将复杂资料一键转换为逼真的双人英语对话播客。 ## Aliases - Google NotebookLM @@ -15,8 +15,18 @@ NotebookLM 是 Google 推出的 AI 笔记助手，核心特点是严格基于用 ## Core Capabilities - **文档问答**：基于上传文档的精准回答，带原文引用 -- **播客生成**：多角色对话音频生成，支持收听学习 +- **播客生成（Audio Overviews）**：多角色对话音频生成，支持 Deep Dive / Brief / Critique / Debate 等风格定制，适合 [[Passive-Learning]] 场景 - **多模态输入**：支持 PDF、网页、音频、YouTube 视频 +- **Source-Grounding**（来源锚定）：AI 严格限定于可信文档范围回答，确保无幻觉、可溯源 + +## Daily Life Use Cases（来自用户实测） +1. **信息积压处理**：将未读 PDF/文章/视频上传，AI 自动消化，通过问答提取要点 +2. **播客笔记**：Audio Overviews 将文档转为双 AI 主持的对话播客，适合驾驶/健身等被动学习 +3. **快速成为多主题专家**：上传专业领域文档，通过辩论式播客深入学习（Batman/Star Wars/Jupiter/Marine Corps 等） +4. **编程辅助**：上传官方文档，通过对话实时学习，提供引用回溯 +5. **项目管理中枢**：将零散研究、想法、会议记录整合为结构化路线图 +6. **版本对比**：对比 App 更新、新闻稿、长文档差异，列出变化并附带引用 +7. **法律文档审核**：租约/合同分析，每个答案附引用，可一键回溯原文核实（Premium 核心卖点） ## Key Parameters - 免费使用 diff --git a/wiki/index.md b/wiki/index.md index b144d924..2294f582 100644 --- a/wiki/index.md +++ b/wiki/index.md @@ -4,6 +4,8 @@ - [Overview](overview.md) — living synthesis ## Sources +- [2026-04-22] [不会Gemini的产品经理真的要被淘汰了 | 附保姆级PRD生成指南](sources/不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南.md) +- [2026-04-22] [7 ways I use NotebookLM to make my life easier](sources/7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier.md) - [2026-04-22] [Never write another prompt](sources/never-write-another-prompt.md) - [2026-04-22] [一语点醒梦中人](sources/一语点醒梦中人.md) - [2026-04-22] [Best 7 news API data feeds - AI News](sources/best-7-news-api-data-feeds-ai-news.md) @@ -411,9 +413,7 @@ - [2026-04-18] [系统提示词构建原则](sources/系统提示词构建原则.md) — (expected: wiki/sources/系统提示词构建原则.md — source missing) - [2026-04-18] [github-上-5000-人收藏的-vibe-coding-神级指南](sources/github-上-5000-人收藏的-vibe-coding-神级指南.md) — (expected: wiki/sources/github-上-5000-人收藏的-vibe-coding-神级指南.md — source missing) - [2026-04-18] [how-to-get-the-rss-feed-for-any-youtube-channel](sources/how-to-get-the-rss-feed-for-any-youtube-channel.md) — (expected: wiki/sources/how-to-get-the-rss-feed-for-any-youtube-channel.md — source missing) -- [2026-04-18] [3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1](sources/3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1.md) — (expected: wiki/sources/3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1.md — source missing) -- [2026-04-18] [不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南](sources/不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南.md) — (expected: wiki/sources/不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南.md — source missing) -- [2026-04-18] [7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier](sources/7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier.md) — (expected: wiki/sources/7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier.md — source missing) +- [2026-04-18] [3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1](sources/3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1.md) — Anthropic 官方 Claude Skills 仓库介绍，Skills 作为 AI 应用新范式的核心价值，流程工程 vs 提示词工程 - [Your-AI-Isn-t-Stupid---It-Just-Needs-a-Better-Harness--Lychee-Technology-Engineering-Blog](sources/Your-AI-Isn-t-Stupid---It-Just-Needs-a-Better-Harness--Lychee-Technology-Engineering-Blog.md) — (expected: wiki/sources/Your-AI-Isn-t-Stupid---It-Just-Needs-a-Better-Harness--Lychee-Technology-Engineering-Blog.md — source missing) - [Expose-hermes-agent-as-an-OpenAI-compatible-API-for-any-frontend](sources/Expose-hermes-agent-as-an-OpenAI-compatible-API-for-any-frontend.md) — (expected: wiki/sources/Expose-hermes-agent-as-an-OpenAI-compatible-API-for-any-frontend.md — source missing) - [zk-steward](sources/zk-steward.md) — (expected: wiki/sources/zk-steward.md — source missing) @@ -813,6 +813,7 @@ - [external配置](concepts/external配置.md) - [Failover](concepts/Failover.md) - [Feature-Flag](concepts/Feature-Flag.md) +- [FeatureList](concepts/FeatureList.md) - [File-System-First-UI](concepts/File-System-First-UI.md) - [File-Watcher](concepts/File-Watcher.md) - [FinOps](concepts/FinOps.md) @@ -893,6 +894,7 @@ - [Pain-Point-Mining](concepts/Pain-Point-Mining.md) - [Paper-Abstract-Batch-Fetching](concepts/Paper-Abstract-Batch-Fetching.md) - [Parallel-Agent-Execution](concepts/Parallel-Agent-Execution.md) +- [Passive-Learning](concepts/Passive-Learning.md) - [passkey](concepts/passkey.md) - [Pay-as-you-go](concepts/Pay-as-you-go.md) - [Penetration-Testing](concepts/Penetration-Testing.md) @@ -904,6 +906,7 @@ - [PMDelegationPattern](concepts/PMDelegationPattern.md) - [pmset](concepts/pmset.md) - [Policy-as-Code](concepts/Policy-as-Code.md) +- [PRD生成工作流](concepts/PRD生成工作流.md) - [Pre-Build-Validation](concepts/Pre-Build-Validation.md) - [Predictive-Maintenance](concepts/Predictive-Maintenance.md) - [Private-Cloud](concepts/Private-Cloud.md) @@ -968,6 +971,7 @@ - [SOCKS5代理](concepts/SOCKS5代理.md) - [Software-Assurance-Maturity-Model](concepts/Software-Assurance-Maturity-Model.md) - [SOUL.md](concepts/SOUL.md.md) +- [Source-Grounding](concepts/Source-Grounding.md) - [SSE-Server-Sent-Events](concepts/SSE-Server-Sent-Events.md) - [StackSets-Deployment-Visibility](concepts/StackSets-Deployment-Visibility.md) - [Startup-MVP-Pipeline](concepts/Startup-MVP-Pipeline.md) @@ -1077,6 +1081,7 @@ - [设备直通](concepts/设备直通.md) - [语义搜索](concepts/语义搜索.md) - [账号隔离](concepts/账号隔离.md) +- [超级个体](concepts/超级个体.md) - [跨境支付](concepts/跨境支付.md) - [软链接策略](concepts/软链接策略.md) - [输入-处理-输出模型](concepts/输入-处理-输出模型.md) diff --git a/wiki/log.md b/wiki/log.md index b6176d14..c66e4014 100644 --- a/wiki/log.md +++ b/wiki/log.md @@ -1,3 +1,31 @@ +## [2025-12-18] ingest | 不会Gemini的产品经理真的要被淘汰了 | 附保姆级PRD生成指南 +- Source file: AI/不会Gemini的产品经理真的要被淘汰了 附保姆级PRD生成指南.md +- Status: ✅ 成功摄入 +- Summary: 产品经理Kira2red分享大模型（Gemini）辅助PRD生成的保姆级教程——三步工作流：①用FeatureList构思需求框架（大模型生成层级式功能表）、②Mermaid画逻辑图（ER图/时序图/泳道图辅助理解）、③分页面逐一描述生成PRD+HTML原型。核心方法论："人负责想，大模型负责写"，可缩短文档工作时间90%以上。深层洞察：未来可能不需要PRD文档，产品经理需进化为"超级个体"，核心能力是市场洞察而非写文档。 +- Concepts created: [[FeatureList]], [[超级个体]], [[PRD生成工作流]] +- Entities updated: [[Gemini]]（关联本文工作流） +- Source page: wiki/sources/不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南.md +- Notes: + - 更新 index.md Sources 部分（在首位插入新条目） + - 更新 overview.md AI Tools & Prompt Engineering 小节（补充AI辅助PRD生成条目） + - Vibe Coding Concept 已存在（无需新建） + - FeatureList、超级个体、PRD生成工作流为新创建 Concept + - 无内容冲突 + +## [2026-04-23] ingest | 7 ways I use NotebookLM to make my life easier +- Source file: AI/7 ways I use NotebookLM to make my life easier.md +- Status: ✅ 成功摄入 +- Summary: NotebookLM 7种日常生活场景实测：①处理信息积压（PDF/文章/视频上传，AI自动消化）；②播客笔记（Audio Overviews适合驾驶/健身被动学习）；③快速成为多主题专家；④编程辅助（提供引用回溯）；⑤项目管理中枢（作者一年做出6个App）；⑥版本对比（App更新/新闻稿/长文档差异分析）；⑦法律文档审核（租约/合同，每答案附引用）。核心机制：Source-Grounding——AI严格限定于可信文档，确保无幻觉。 +- Concepts created: [[Source-Grounding]], [[Passive-Learning]] +- Entities updated: [[NotebookLM]]（补充7种用法、Source-Grounding引用、Passive-Learning引用） +- Source page: wiki/sources/7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier.md +- Notes: + - 更新 index.md Sources 部分（替换 expected 占位条目）和 Concepts 部分（新增2个条目） + - 更新 overview.md AI Tools & Prompt Engineering 小节（补充 NotebookLM 7种用法条目） + - NotebookLM Entity 页面已存在，更新 sources 字段和内容 + - Source-Grounding 和 Passive-Learning 为新建 Concept 页面 + - 冲突检测：未发现与其他 Wiki 页面存在明显内容冲突 + ## [2026-04-24] ingest | Never write another prompt - Source file: AI/Never write another prompt.md - Status: ✅ 成功摄入 diff --git a/wiki/overview.md b/wiki/overview.md index f8c63eac..4d977355 100644 --- a/wiki/overview.md +++ b/wiki/overview.md @@ -94,6 +94,8 @@ Key concepts: [[国家中小学智慧教育平台]], [[tchMaterial-parser]], [[C ### AI Tools & Prompt Engineering Covers Claude Code, Claude Code Templates (npx 一键安装 Skills/Agents/MCP via `npx claude-code-templates@latest --skill= --yes` from aitmpl.com), OpenCode, [[Cursor]], [[Trae]], Gemini CLI, Vibe Coding, [[RAG]], multi-agent workflows, NotebookLM, Nano Banana prompting, and video generation tools. +**Claude Skills 范式**（[[3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1]]）：Anthropic 官方 Skills 仓库（github.com/anthropics/skills，3.2 万收藏）将 Claude.ai 网页版的生产级能力原封不动拆解展示，包含办公自动化（Word/PDF/PPT/Excel）、开发者工具箱（MCP Server/自动化测试/Artifacts 构建）和创意类 Skill。核心洞察：**Skills = 说明书 + SOP**，将反复执行的有固定流程的任务拆解为 AI 能理解、能复用、能自动执行的一套流程。Claude Skills 的爆发标志着从「提示词工程」向「流程工程」的范式转变——最有价值的不是 Prompt 写得最花，而是能把业务流程沉淀成 SOP 并交给 AI 稳定执行。Vibe Coding 的尽头也是 Skills。三大 Skill 聚合站（skillsmp.com、aitmpl.com/skills、claudemarketplaces.com）可"拿来主义"直接使用；3 款高产开源 Awesome-Claude-Skills 仓库（ComposioHQ/VoltAgent/BehiSecc）提供系统性灵感。 + **Claude Prompt Library**（[[useful-prompt-lib]]）：Anthropic 官方提示词库，收录 64+ 款专业化提示词，覆盖开发工具（Python Bug Buster、Code Consultant、Git Gud）、效率工具（Data Organizer、Review Classifier、CSV Converter）、创意工具（Storytelling Sidekick、Culinary Creator）、营销工具（Babel's Broadcasts 多语言推文、Polyglot Superpowers 互译）、教育工具（Meeting Scribe、Lesson Planner、Socratic Sage）等 10+ 领域。TikTok 跨境电商推荐三剑客：Babel's Broadcasts（10 种语言产品发布）、Review Classifier（评论自动化分类）、Data Organizer（非结构化文本→JSON，对接 n8n 工作流）。 **LLM / RAG / AI Agent 三层架构**：基于 [[llms-rag-ai-agent-三个到底什么区别]] 的系统梳理，AI 应用的三层架构： @@ -109,6 +111,8 @@ Covers Claude Code, Claude Code Templates (npx 一键安装 Skills/Agents/MCP vi **NotebookLM 开源平替生态**：基于 [[google-神级生产力工具-所有-github-开源平替都找到了]] 的系统梳理，Google [[NotebookLM]] 作为 AI 笔记助手标杆，支持文档问答和播客生成两大核心能力，GitHub 上已形成完整的开源替代生态：[[OpenNotebook]]（14.6k Stars，全功能本地化，支持 16+ AI 提供商和本地模型）是 Star 最高的平替；[[SurfSense]]（11.4k Stars）定位为 NotebookLM + Perplexity + Glean 的综合替代，支持语义+全文混合搜索和团队 RBAC；[[Podcastfy]] 专注播客生成，整合 100+ LLM 和多种 TTS 引擎；[[NotebookLlama]]（LlamaIndex 官方项目）展示文档转播客的完整技术链条；[[PageLM]] 聚焦教育场景，提供康奈尔笔记和间隔重复闪卡；[[InsightsLM]] 采用 Supabase + N8N 低代码架构，支持完全离线部署。该生态覆盖从"全功能替代"到"垂直聚焦"的不同需求层次。与 [[Personal Knowledge Base (RAG)]]（文档检索知识库）同属 AI 驱动的知识管理工具，但 NotebookLM 生态侧重"文档→对话/音频"的交互形态。 +**[[7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier]]**：NotebookLM 7种日常生活场景实测——①处理信息积压（将未读 PDF/文章/视频上传，AI 自动消化，用户通过问答提取要点）；②播客笔记（Audio Overviews 将文档转为双 AI 主持的对话播客，适合驾驶/健身等被动学习场景）；③快速成为多主题专家（将 Batman/Star Wars 宇宙资料或 Jupiter/Marine Corps 等专业领域文档上传，通过播客辩论式学习）；④编程辅助（上传官方文档，上下文学习，提供引用回溯）；⑤项目管理中枢（将零散研究、想法、会议记录整合为结构化路线图，作者用此法一年做出 6 个 App）；⑥版本对比（对比 App 更新、新闻稿、长文档差异，列出具体变化并附带引用）；⑦法律文档审核（租约/合同分析，每个答案附引用，可一键回溯原文核实）。核心机制：[[Source-Grounding]]——知识库严格限定于可信文档，确保答案有据可查。Premium 版提供更完整的功能。与 [[Second Brain]]（对话记忆捕获）同属个人知识管理，NotebookLM 侧重文档驱动的问答与音频交互。 + **[[custom-morning-brief]]**：基于 [[OpenClaw]] 的晨间简报自动化——每天定时（例 8AM）通过 Telegram/Discord/iMessage 推送结构化报告，内容涵盖：新闻研究（AI/创业/科技方向）、当日待办事项（集成 Todoist/Apple Reminders/Asana）、主动任务推荐（AI 自主思考可帮助完成的事项）、睡前完成的完整草稿（脚本/邮件/商业方案，而非仅标题）。核心洞察：**主动任务推荐**是整个系统最有价值的部分——AI 主动思考如何帮助用户，而非被动等待指令；完整草稿（full draft）比标题建议节省大量时间；用户只需发消息即可调整简报内容，无门槛个性化。与 [[self-healing-home-server]] 的 Morning Briefing 属同一模式的不同垂直场景。 **[[family-calendar-household-assistant]]**：基于 [[OpenClaw]] 的家庭日程协调与物资管理方案——聚合 5+ 个分散日历（工作/个人/家庭/学校/课外）生成每日晨间简报；通过环境消息监控（Ambient Message Monitoring）自动从 iMessage 中识别预约并创建日历事件（含行车时间缓冲）；维护家庭库存 JSON（冰箱/储藏室），支持照片 OCR 和小票识别更新；生成购物清单。核心洞察：**Ambient > Active**——Agent 在不被要求时主动行动才是最大突破；Mac Mini 是该场景的最优硬件（iMessage 集成 + 始终在线）。与 [[Custom Morning Brief]] 属同一晨间简报模式的不同场景（个人 vs 家庭）。 @@ -143,6 +147,8 @@ Covers Claude Code, Claude Code Templates (npx 一键安装 Skills/Agents/MCP vi **Claude Code 调用方法**：[[claude-code调用方法总结]] 详细记录了 Hermes Agent 通过 `terminal` 工具调用 Claude Code 的两种模式——Print Mode（`claude -p`，适合绝大多数任务）和 TMUX 交互模式（适合超长任务）。核心参数包括 `--permission-mode bypassPermissions`（跳过所有权限确认）和 `--add-dir`（加载 SKILL.md）。关键结论：当任务需要 Claude Code 的 Skill 时，应使用 `terminal` 调用 `claude -p` 而非 `delegate_task`。 +**AI辅助PRD生成**：[[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] 展示了大模型在产品经理工作流中的实战应用——通过 FeatureList 构思框架 → Mermaid 逻辑图辅助理解 → 分页面逐一描述生成 PRD+HTML 原型，可缩短文档工作时间 90% 以上。核心方法论：人负责"想"（创意决策），大模型负责"写"（格式补全）。 + **[[autonomous-game-dev-pipeline]]**：基于 [[OpenClaw]] 的 AI Agent 全自动教育游戏开发流水线——每小时轮询队列产出 1 款儿童 HTML5 游戏，通过 "Bugs First" 优先策略（先修 bug 再做新功能）、Round Robin 年龄组均衡分配、纯 HTML5/CSS3/JS 无框架技术栈，实现单人维护 41+ 款游戏。核心工程纪律：同步 master → feature branch → conventional commits → PR merge，每次交付自动更新 CHANGELOG 和队列状态。核心价值：**每 7 分钟产出 1 款游戏或 1 个 bugfix**，单人可管理完整产品线。与 [[content-factory]] 同属 Agent 自动化内容生产，但前者侧重多 Agent 协作链，本方案侧重单人 Agent 的高纪律性流水线。 **[[aionui-cowork-desktop]]**：基于 [[AionUi]] 的 OpenClaw 桌面可视化 + 远程救援方案——通过 AionUi 的 Cowork 工作空间，用户可直接看到 OpenClaw 读写文件、运行命令、浏览网页，而非仅终端日志；内置 OpenClaw 部署专家，通过 Telegram/WebUI 远程诊断修复（`openclaw doctor`），解决"OpenClaw 挂了且不在机器旁"的困境；统一 MCP 配置一次，全局同步到 OpenClaw + 12+ 其他 Agent。与 [[Self-Healing-Home-Server]] 的远程修复场景关联，[[Multi-AgentHub]] 共享同一多 Agent 并行管理理念。 diff --git a/wiki/sources/3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1.md b/wiki/sources/3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1.md new file mode 100644 index 00000000..3bcd7709 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/3-2-万人收藏的-claude-skills-才是-ai-这条路上最值得研究的一套范式-1.md @@ -0,0 +1,52 @@ +--- +title: "3.2 万人收藏的 Claude Skills，才是 AI 这条路上最值得研究的一套范式！" +type: source +tags: [claude-skills, anthropic, ai-agent, workflow-engineering] +date: 2026-01-08 +--- + +## Source File +- [[AI/3.2 万人收藏的 Claude Skills，才是 AI 这条路上最值得研究的一套范式！ 1]] + +## Summary（用中文描述） +- 核心主题：Anthropic 官方 Claude Skills 仓库的核心价值，以及 Skills 作为 AI 应用新范式的意义 +- 问题域：AI 应用从「提示词工程」向「流程工程」的范式转变 +- 方法/机制：Skills = 写给 Claude 的"说明书" + "SOP"，将反复执行的有固定流程的任务拆解为 AI 能理解、复用、自动执行的一套流程 +- 结论/价值：Claude Skills 是 AI 这条路上最值得研究的一套范式；最有价值的不是 Prompt 写得最花，而是能把业务流程沉淀成 SOP 并交给 AI 稳定执行 + +## Key Claims（用中文描述） +- Anthropic 官方 Skills 仓库（github.com/anthropics/skills）收藏数突破 3.2 万，它将 Claude.ai 网页版的真实生产级能力原封不动地拆解展示 +- Skills 本质是官方在教"怎么像我们一样开发 AI 应用"——包含办公自动化（Word/PDF/PPT/Excel）、开发者工具箱（MCP Server/Web 测试/Artifacts 构建/自动化验证）、创意类 Skill +- 除官方库外，还有 3 款高产开源 Awesome-Claude-Skills 精选仓库：ComposioHQ、VoltAgent、BehiSecc +- 三大 Skill 聚合站（skillsmp.com、aitmpl.com/skills、claudemarketplaces.com）可"拿来主义"，内容多、更新快、有分类有搜索 +- Claude Skills 的爆发标志着从提示词工程迈向流程工程；Vibe Coding 的尽头也是 Skills + +## Key Quotes +> "Skills 就是一套你写给 Claude 的'说明书'和'SOP（标准作业程序）'" — 文章核心定义 +> "这个库本质上是官方在教你，'怎么像我们一样开发 AI 应用'" — 官方 Skills 库的核心价值 +> "未来真正有价值的，不是谁的 Prompt 写得最花、谁一次能生成最多内容。而是谁最懂业务流程、谁能把经验沉淀成 SOP、谁能把 SOP 交给 AI 稳定执行" — 文章核心洞察 + +## Key Concepts +- [[Claude Skills]]：将反复执行的有固定流程的任务拆解为 AI 能理解、能稳定复用、能自动执行的一套流程，是 AI 应用从「提示词工程」向「流程工程」转变的核心产物 +- [[Vibe Coding]]：AI 辅助编程的新范式，其尽头也是 Skills +- [[流程工程（Workflow Engineering）]]：相对于提示词工程的新阶段，关注将人类业务流程经验转化为可自动化执行的 SOP + +## Key Entities +- [[Anthropic]]：Claude Skills 官方仓库的发布方，将 Claude.ai 网页版的生产级能力原封不动地拆解展示给开发者 +- [[skillsmp.com]]：Skill 聚合站，提供大量社区 Skills 的直接复制使用 +- [[aitmpl.com]]：Skill 聚合站，内容多、更新快、有分类有搜索 +- [[claudemarketplaces.com]]：Claude Skill 市场，提供可搜索的 Skills 目录 +- [[ComposioHQ]]：Awesome-Claude-Skills 精选仓库的维护方之一 +- [[VoltAgent]]：Awesome-Claude-Skills 精选仓库的维护方之一 +- [[BehiSecc]]：Awesome-Claude-Skills 精选仓库的维护方之一 +- [[Claude Code]]：Anthropic CLI 编码代理，内置 Skill 能力，可通过 npx claude-code-templates 扩展技能库 + +## Connections +- [[Claude Code Skills]] ← extends ← [[Claude Skills]]（Claude Code Skills 是 Claude Skills 在 CLI 工具上的具体实现） +- [[Vibe Coding经验收集]] ← related_to ← [[Claude Skills]]（Vibe Coding 的尽头是 Skills） +- [[如何在项目里安装claude-code-templates-skills]] ← related_to ← [[Claude Skills]]（安装扩展 Skills 的方法） +- [[Google-5个-Agent-Skill-设计模式]] ← extends ← [[Claude Skills]]（Google 发布的 Skill 设计模式） +- [[Claude Code调用方法总结]] ← related_to ← [[Claude Skills]]（Claude Code 内置 Skill 能力） + +## Contradictions +- 无已知冲突内容 diff --git a/wiki/sources/7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier.md b/wiki/sources/7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier.md new file mode 100644 index 00000000..03995149 --- /dev/null +++ b/wiki/sources/7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier.md @@ -0,0 +1,53 @@ +--- +title: "7 ways I use NotebookLM to make my life easier" +type: source +tags: [AI工具, NotebookLM, 知识管理, 被动学习] +date: 2025-11-23 +--- + +## Source File +- [[raw/AI/7 ways I use NotebookLM to make my life easier]] + +## Summary（用中文描述） +- 核心主题：作者分享个人使用 Google NotebookLM 的 7 种日常生活场景 +- 问题域：信息过载时代，如何高效处理大量未读内容、学习新技能、管理项目 +- 方法/机制：利用 NotebookLM 的 source-grounding（来源锚定）特性——仅基于用户上传的文档回答问题，确保答案有据可查、可溯源、可信 +- 结论/价值：NotebookLM 的核心优势是"准确性优先"——将知识库严格限定于可信文档，扮演用户自定义的专属专家，可替代 Gemini 或 ChatGPT 处理许多日常任务 + +## Key Claims（用中文描述） +- NotebookLM 的 source-grounding 机制确保 AI 输出严格基于可信文档，杜绝幻觉 +- 将 PDF、文章、YouTube 视频等未读材料上传 NotebookLM，AI 自动完成阅读和理解，用户通过交互式问答获取核心内容 +- Audio Overviews（播客概览）将文档转换为双 AI 主持的对话播客，适合驾驶、健身等被动学习场景 +- 可将游戏文档、历史资料等非小说类内容作为学习材料，通过辩论式播客深入理解 +- NotebookLM 可作为编程学习助手：上传官方文档，通过对话实时学习，并提供原文引用 +- NotebookLM 可作为项目管理的"个人知识中枢"，将零散的研究资料、想法、会议记录整合为结构化路线图 +- 对比不同版本的 App 更新、新闻稿、长文档时，NotebookLM 可快速列出差异并附带引用 +- 法律文档（租约、合同）分析是 NotebookLM Premium 的核心卖点——每个答案都附带精确引用，支持一键回溯原文 + +## Key Quotes +> "The core magic behind this whole approach is called source-grounding. NotebookLM's entire knowledge base is strictly limited to the documents you specifically upload. This means the output it gives you is accurate and self-verified." — NotebookLM 的核心技术：来源锚定，知识库严格限定于上传文档 +> "NotebookLM will only take what is given and give you citations that show you where things are said." — 每个答案都附带引用，指向原文位置 +> "Every answer is accompanied by a precise citation. I can click this citation to instantly view and confirm the exact wording right there in the source itself." — 精确引用支持一键回溯原文核实 +> "This audio format is perfect for passive learning because you can consume complex information during times that would otherwise be downtime." — 播客格式非常适合被动学习，零碎时间也能消化复杂信息 +> "I made about six apps that are being leased by companies this year, which NotebookLM organized into goals for me." — NotebookLM 帮助作者将零散想法整理成可执行目标，一年做出 6 个 App + +## Key Concepts +- [[Source-Grounding]]：NotebookLM 的核心技术，仅基于用户上传的文档回答问题，确保答案有据可查、无幻觉 +- [[Audio Overview]]：NotebookLM 将文档内容转换为双 AI 主持的播客式对话，支持 Deep Dive / Brief / Critique / Debate 等多种风格定制 +- [[Passive Learning]]：通过音频形式（播客）在驾驶、运动、清洁等被动场景中学习复杂信息 +- [[Source Citation]]：每个答案附带精确引用，可一键跳转到原文位置核实 +- [[Custom Instructions]]（AI Host）：可为主持人 AI 指定角色和风格，如设定为"该主题的学生"进行学习 +- [[Project Roadmap]]：NotebookLM 将零散资料和想法整合为结构化项目路线图 + +## Key Entities +- [[NotebookLM]]：Google 开发的 AI 笔记助手，支持文档问答和播客生成两大核心功能，核心优势是 source-grounding 确保答案准确可信 +- [[Google]]：NotebookLM 的开发商 + +## Connections +- [[google-神级生产力工具-所有-github-开源平替都找到了]] ← extends ← [[7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier]]（本文是 NotebookLM 使用经验，开源平替文章系统梳理了 NotebookLM 生态） +- [[Personal Knowledge Base (RAG)]] ← related_to ← [[7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier]]（两者同属 AI 驱动的知识管理工具，RAG 更通用，NotebookLM 侧重对话+音频交互） +- [[Second Brain]] ← related_to ← [[7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier]]（两者同属个人知识管理，NotebookLM 侧重"文档→问答/音频"，Second Brain 侧重"对话记忆捕获"） +- [[Passive Learning]] ← extends ← [[7-ways-i-use-notebooklm-to-make-my-life-easier]]（Audio Overview 是被动学习的具体实现形式） + +## Contradictions +- 暂无发现与其他 Wiki 页面存在明显内容冲突 diff --git a/wiki/sources/不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南.md b/wiki/sources/不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南.md new file mode 100644 index 00000000..336d70eb --- /dev/null +++ b/wiki/sources/不会gemini的产品经理真的要被淘汰了-附保姆级prd生成指南.md @@ -0,0 +1,75 @@ +--- +title: "不会Gemini的产品经理真的要被淘汰了 | 附保姆级PRD生成指南" +type: source +tags: [] +date: 2025-12-18 +--- + +## Source File +- [[AI/不会Gemini的产品经理真的要被淘汰了 附保姆级PRD生成指南]] + +## Summary（用中文描述） +- 核心主题：AI大模型（Gemini/Claude等）如何重塑产品经理的工作流程，特别是需求文档（PRD）的生成效率革命 +- 问题域：产品经理在AI时代的能力重构、工作方式变革、以及是否会被淘汰的职业焦虑 +- 方法/机制：作者提出一套基于大模型的PRD生成三步法——①用FeatureList构思需求框架、②让大模型画逻辑图（ER图/时序图/泳道图）、③分页面逐一描述生成PRD+HTML原型。同时强调"想"必须由人完成，大模型只负责"写" +- 结论/价值：作者认为大模型可缩短产品经理90%以上的文档工作时间，但"不会用大模型"的产品经理面临被淘汰风险。更深层的洞察是：未来可能不需要PRD文档，产品经理需要向"超级个体"进化——核心能力不是写文档，而是市场洞察和把事情做对的方法论 + +## Key Claims（用中文描述） +- Gemini 3 Pro可缩短产品经理某些工作时间90%以上 +- 大多数场景下，All in AI是愚蠢的、懒惰的做法，但企业"贴身去用"看起来像是All in，可能是保持在线、积累认知的聪明做法 +- 超级个体之所以是超级个体，不是因为AI，而是因为他们本来就掌握"把一件事做对"的方法和能力 +- 原本只能做到六十分及以下的人，大概率永远"用不好AI"，而是被工具化，嵌入到AI的某个流程中 +- 市场洞察永远是创业者和产品经理最稀缺、也最重要的能力，技术服务于市场洞察，而不是技术领导市场洞察 + +## Key Quotes +> "你想的"永远需要你来完成，大模型只是负责把你脑海里的东西"写"下来。它跟你自己写的差别是，你可以只用只言片语描述需求，它来负责补全各种边界场景定义、各种通用规则描述、语言严谨的行文格式。" — 作者关于人机协作的核心方法论 + +> "不会用Gemini的产品经理真的要被淘汰了"，这句话不一定对，因为有可能"会用Gemini的产品经理还是会被淘汰"。" — 作者对耸人听闻标题的反思性修正 + +> "用图文传递信息一定是有损的。智驾都端到端了，需求实现不能端到端吗？" — 作者对未来产品经理工作流变革的前瞻性思考 + +> "原来我觉得那个临界点就算到来，也不会太近；现在我觉得我不应该做这个判断，我也没能力做这个判断。如果自己并非模型类产品的从业人员，那就贴身去用、悬置判断，等到质变发生的时候，我们能快速嵌入到漩涡中。" — 作者对AI发展的"理性乐观"态度 + +## Key Concepts +- [[Vibe Coding]]：用自然语言 + AI 工具完成编码工作的方法论，本文作者将类似思路迁移到产品经理的文档工作 +- [[FeatureList]]：层级式功能需求表，用于在写PRD之前构思产品框架，是作者与Gemini协作的起点 +- [[Mermaid]]：开源图表绘制工具，支持ER图/时序图/泳道图等，大模型可生成其代码后直接渲染为可视化图表 +- [[PRD生成工作流]]：作者提出的三步法——FeatureList构思 → 逻辑图辅助理解 → 分页面逐一描述生成PRD +- [[AI时代产品经理能力重构]]：产品经理需要掌握将大模型嵌入工作流的能力，而非仅依赖传统文档写作技能 +- [[超级个体]]：能独立完成从创意到交付全流程的个人，其核心竞争力不在于使用AI工具本身，而在于"把事情做对"的方法论 + +## Key Entities +- [[Gemini]]：Google开发的大语言模型家族，文章中主要使用的AI工具，被视为产品经理提效的核心工具 +- [[Gemini 3 Pro]]：Gemini系列的高性能版本，被作者用于实际产品需求文档生成 +- [[纯银]]（@vividlife）：文章中提及的犬声社区成员，分享了Gemini 3 Pro的使用体验和"只有提交真实需求，才能获得真实的触动"观点 +- [[Kira2red]]：本文作者，造车行业产品经理，通过亲身实践展示了大模型在PRD生成中的应用 + +## Connections +- [[AI时代产品经理能力重构]] ← 核心论点 ← [[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] +- [[FeatureList]] ← 来源 ← [[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] +- [[PRD生成工作流]] ← 来源 ← [[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] +- [[AI时代产品经理能力重构]] ← 关联 ← [[Vibe Coding]]（Vibe Coding在编码领域的类似实践） +- [[超级个体]] ← 核心洞察 ← [[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] +- [[Mermaid]] ← 工具依赖 ← [[不会gemini的产品经理真的要淘汰]] + +## Contradictions +- 无明显冲突 + +## 实战工作流细节 + +### 1. FeatureList阶段 +- 核心技巧：给Gemini提供表头模板，让它按照模板输出层级式功能点 +- 关键原则：只描述"做什么"，不描述"怎么做"，把"想"留给自己，把"写"交给大模型 +- Gemini容易犯的错误：表格格式导出到Excel错行、用制表符代替真正表格 + +### 2. 逻辑图阶段 +- ER图：描述数据库表结构和字段关系，用mermaid代码输出，飞书文档可直接渲染 +- 时序图：描述业务流程中各角色的交互顺序 +- 核心技巧：遇到名词理解不一致时，给Gemini提供正确的mermaid代码示例，它会快速学会 + +### 3. PRD生成阶段 +- 核心原则：一个页面一个页面地口述需求，复杂页面拆成几个状态分批沟通 +- Template + 调教：用PRD写作指南 + 简单PRD示例文件喂给大模型 +- 调教方法：直接指出问题，不要客气——"它比真人好的地方是一教就会，同样的问题几乎不会犯两次" +- HTML生成：对后台需求可同时生成HTML代码，直接作为可交互原型使用 +- 迭代维护：把旧HTML扔给Gemini，描述修改内容，自动生成新版HTML和差量PRD