最近好多朋友跟我吐槽，说做了几年产品，每天重复着同样的工作，看不到成长的方向。

说实话，我之前遇到类似问题时，也是一脸懵逼，那种感觉别提多难受了。

后来我琢磨出了这 5 个套路，现在分享给你们，保证比那些职场鸡汤好使一百倍。

主动规划：别等老板给你画饼

我其实很纳闷，很多顶着产品经理的头衔，总是等着老板上司安排工作，不推一下就不动的那种。

每到升职加薪时，又嫌弃公司看不到自己的付出。我说实话，老板又不是你爸妈，凭什么要为你的职场负责？

还有个产品朋友和我吐槽，每天工作就是接需求、写文档、跟进度，一年下来除了画图更快了，啥东西都没学到。后来我跟他说，你得学会给自己定目标啊！比如这个月学会数据分析，下半年搞懂什么是 AI。

具体怎么做？其实很简单。每个月给自己定 1-2 个学习目标，然后多在工作中实践学到的知识。

职场中如果有大腿抱，晋升加薪分分钟的事。——好夕雷

俗话说名师指路，少走几年弯路。记得一定要定期跟上级，聊聊你的职业规划和工作困惑（别等年终总结才想起来，那会黄花菜都凉啦

相信我，大部分人别说年度计划，周计划都懒得弄。记住学习规划、请教前辈这两个关键动作，你只要做了就已经超过 90% 的人了。

推进落地：想法再好，不落地就是扯淡

如何将脑中图景，搬入现实中来，是作为产品经理的一项必备能力。——好夕雷

老实讲，很多产品经理就败在执行力上，想得太多做得却很少。

这个我深有体会。以前我也是那种想法特别多的人，今天想做个新功能，明天想优化个流程，但就是懒得动手。

后来我发现，产品经理最大的价值不是想法多，而是能把想法变成现实的能力。

我现在有个习惯，任何想法我都会第一时间记录，并且想好了就开始行动，哪怕只是写个简单的方案。

顺便分享我 3 个推进落地的方法/技巧：

• 学会把大目标拆成小任务，这还是从我老板学来的（我一开始也不懂，规划版本总想啥都塞进去

• 找到关键干系人，提前沟通，达成共识（过来人告诉你，共识有时候比干活还重要！

• 给任务设定明确的节点和交付物（没工作证明的活，老板看都看不到，干了也白干。。

能力精进：不要只是原型仔

我面过太多的产品经理，工作三五年还只会写 PRD 和画原型。一聊到数据分析就懵逼，一说到技术方案就推给开发，这种原型仔不用等公司裁员，迟早也会被 AI 淘汰。

说个扎心离谱的，现在连 10 后都会用 AI 写代码了。

作为过来人，我的建议是

• 一定要掌握快速学习的能力，这是每个产品经理的必备技能

• 每个月至少读 2-3 本产品相关书籍，并尝试将知识用起来

• 定期复盘自己的能力短板或思维盲区，让 AI 给你提升路径和规避建议

别告诉我没时间学，刷抖音的一半时间拿来充电，有什么东西学不会？

精力管理：别把自己当超人

这个我必须说，因为我之前就踩过这坑。记得我刚做产品时，总觉得自己非常 NB，什么都想做什么都想尝试，结果搞得自己特别焦虑，效率还特别低。

产品经理的工作本来就很杂，如果不会管理精力，很容易陷入忙碌无效的状态。你是不是也遇到过？每天都很忙，但回头一看好像啥都没干。

我现在的做法是

• 每个时间段，只专注 1-2 件重要的事

• 把琐碎的事情集中处理（比如抽空回个无聊微信

• 一定要学会说不，别什么需求都接

• 定期工作复盘，抽象提炼成自己的方法论

说实话，精力管理比时间管理更重要，因为你的注意力才是最稀缺的资源。

还有，做产品记得定期删抖音，那玩意真的时间黑洞。。

多维思考：跳出产品看产品

产品的本质，在产品之外。——好夕雷

最后一个，也是最重要的。很多产品经理容易陷入功能思维，总是想着如何优化产品。

我之前也是这样，天天琢磨用户体验、堆砌更多功能，但从来不想这个产品在公司有什么价值。反思后发现，核心是缺少了多维思考的能力。（话说这也是公众号的来源，时刻提醒自己多思考）

什么是多维思考？

之前看老王的清华产品课，提到一个概念叫 π 型人才。简单来说，就是拥有一专多能、多元思维的复合型人才。

可以说，一名各项能力 60 分左右的 π 型产品经理，一定胜过专职的 80 分产品、研发或运营。 他不但能避免拿着锤子找钉子的笑话，还可以很好地完成跨学科知识的融合运用。

做互联网产品，最心累的是，看着研发资源，投入到一些无关紧要的垃圾需求中。——好夕雷

举个例子，当你遇到了一个需求时，业务方反馈说某功能的评价率太低了只有几十个，问产品能开发什么功能，帮忙拉高下评价数。

如果是一个只懂堆功能解决问题的产品经理，脑子里可能只有产品方案，接完需求这时该画原型了。

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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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