对AI感兴趣的朋友，希望系统了解AI通识？产品经理/大学生们，希望转型或入门AI产品经理？

从深度、广度、体系化、可实操性等多方面来说，这份《AI产品经理的实操手册》，可能是你最值得参考的“AI知识库”了——

一、3个核心价值

1，全：汇总过去7年半的星球内容（包含AI日报）和公开AI干货，总计3000+篇、28万字。

从AI日报、到AI周报、到AI季度资料包、到这次的实操手册，相当于我们做了三次的萃取聚合！

2、方便查找：基于12年AI背景整理的体系化目录（目录即认知！）+飞书搜索功能，应该是够用了；如果还找不到，可以单独微信问我（加V：hanniman721）。

3、及时更新：之前旧版的实操手册，是PDF形式，这次换用“飞书知识库”（链接形式），不仅大家方便使用，还将更新频率，从“年”提高到“月”！

可以说，大家终于有了一个筛选、查询AI内容的入口了，值得收藏。

二、七大章节及使用说明

第一章 AI产品经理和AI产品方法论

第二章 AI产品通识

第三章 AI技术通识

第四章 AI产业通识

第五章 AI资源工具严选

第六章 AI产品经理的职业发展和实操方案

第七章 成长的底层逻辑

除了手册首页的初步说明（下图）

还有3点特别建议——

1、下面4个章节，几乎囊括了过去1、2年，业内所有最精华的深度硬核AI干货，千万别错过了

1）第一章“AI产品经理和AI产品方法论”里的「1.2.1 AI-native」小节（56篇）

以及「1.2.4 做（AI）设计」、「1.2.5 （AI）商业化」两个小节的最新更新部分。

如果你能全部刷完，一定会加强对AI的深度认知，并直接有助于本职AI工作的。

2）“第三章 AI技术通识”的 「3.2 大模型」小节，特别是其中的「3.2.1 核心原理」（图6），有最深度的LLM本质认知。

3）“第四章 AI产业通识”的「4.1 AI产业现状」小节，有最重要的66篇AI产业认知。

4）“第七章 成长的底层逻辑」，其中的「7.3.3 PM成长」和「7.3.4 AI PM成长」

2、可挑选自己正在从事领域的章节内容，针对性地吸收。

除了搜关键词，主要是在“第二章 AI产品通识”里找，里面有30多个领域分类。

3、“现在最好用的 XX AI 工具，有推荐的吗？”，可进入“第五章 AI资源工具严选”的「5.1 AI产品工具」小节

其中涵盖了通用大语言模型、AI视频工具、AI文字工具、AI图像工具、AI语音工具、AI办公提效（含AI编程），5大类、25小类，共计100+个AI工具产品，共计6.3万字！

差异化核心价值，是这里有真正的“严选”。

i，每个细分领域，只推荐少数几个真正“值得用”的AI产品工具（不赚广告费、不“既当运动员又当裁判员”）

ii，每个推荐产品介绍，包含具体推荐人（产品经理）+推荐理由+使用场景+详细攻略。

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一、大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

二、如何学习大模型 AI ？

🔥AI取代的不是人类，而是不会用AI的人！麦肯锡最新报告显示：掌握AI工具的从业者生产效率提升47%，薪资溢价达34%！🚀

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

 

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

*   大模型 AI 能干什么？
*   大模型是怎样获得「智能」的？
*   用好 AI 的核心心法
*   大模型应用业务架构
*   大模型应用技术架构
*   代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
*   提示工程的意义和核心思想
*   Prompt 典型构成
*   指令调优方法论
*   思维链和思维树
*   Prompt 攻击和防范
*   …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

*   为什么要做 RAG
*   搭建一个简单的 ChatPDF
*   检索的基础概念
*   什么是向量表示（Embeddings）
*   向量数据库与向量检索
*   基于向量检索的 RAG
*   搭建 RAG 系统的扩展知识
*   混合检索与 RAG-Fusion 简介
*   向量模型本地部署
*   …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

*   为什么要做 RAG
*   什么是模型
*   什么是模型训练
*   求解器 & 损失函数简介
*   小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
*   什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
*   Transformer结构简介
*   轻量化微调
*   实验数据集的构建
*   …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

*   硬件选型
*   带你了解全球大模型
*   使用国产大模型服务
*   搭建 OpenAI 代理
*   热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
*   在本地计算机运行大模型
*   大模型的私有化部署
*   基于 vLLM 部署大模型
*   案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
*   部署一套开源 LLM 项目
*   内容安全
*   互联网信息服务算法备案
*   …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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