一、行业认知篇：AI 时代的AI产品经理

1. 开篇讨论

2. AI技术在产品管理中的应用前景

3. AI 时代产品经理的挑战与机遇

4. AI 赋能产品经理的核心技能

5. AI 产品经理的职业发展路径

6. AI辅助产品经理职责与能力模型分析

7. 使用AI工具快速构建行业知识图谱

8. 基于AI的产品生命周期管理策略

9. 案例分析：传统产品经理转型 AI 产品经理

10. 讨论：基于公司产品现场分组并定义讨论课题

二、软件入门篇：国内外各类大模型介绍及使用技巧

1. 国内大模型概述及使用技巧

2. 国内主流大模型的介绍

(1) 豆包

(2) 文心一言

(3) 讯飞星火

(4) 智谱清言

(5) 通义千问

(6) 月之暗面

3. 国内大模型的使用案例分享

4. 国外大模型概述及使用技巧

5. 国外主流大模型的介绍

(1) Chat GPT 3.5&4.0

(2) --Claude

(3) --Gemini

(4) --L Lama

6. 国外大模型的使用案例分享

三、技能实操篇：AI产品的正确操作方法及课程实践

1. 四种情况下提问 AI 的方式

(1) 情况一：你不知道，AI 知道

(2) 情况二：你知道，AI 也知道

(3) 情况三：你知道，AI 不知道

(4) 情况四：你和 AI 都不知道

(5) 演练：学员通过入门理解AI工具用法及讨论

2. 10个使用AI工具的典型场景分析

(1) 生成模式、对话模式

(2) 翻译模式、情感分析模式

(3) 编辑模式、转化模式

(4) 模仿模式、模拟模式

(5) 推荐模式、反问模式

3. 如何“调教”AI 工具

(1) 使用分隔符区分要求和资料

(2) 给 AI 一些示例

(3) 告知 AI 如何处理边界情况

(4) 指定完成任务的步骤

4. 老师分享的秘密小技巧

(1) 如何正确创建提示词

① 了解Prompt的重要性

② Prompt的定义和作用

③ 为什么Prompt对AIGC的输出结果有重要影响

④ 创建有效Prompt的技巧

1) 提供足够的上下文信息

2) 使用清晰明确的语言

3) 避免含糊不清或模糊的询问

4) 使用封闭式问题以获得特定的答案

⑤ 实例演示和练习

⑥ 常用的提示词框架：

1) 通用提示词框架

2) APE框架

3) ICIO框架(部分框架简略，老师将基于实际工作场景调整)

(2) 如何与AI进行有效互动

① 理解AI的反馈机制

② AI如何理解并处理输入

③ AI如何生成反馈

④ 技巧和策略

⑤ 持续提供上下文

⑥ 利用AI的"无记忆"特性进行互动

⑦ 判断何时进行追问，何时重新提供Prompt

⑧ 实例演示和练习

(3) 追问的技巧

① 何时需要进行追问

② 分析AI的回答是否满足需求

③ 评估是否需要更深入或更详细的信息

④ 如何有效地进行追问

1) 提供与之前相关的上下文

2) 明确指出需要追问的信息点

3) 使用封闭性问题来获取具体答案

⑤ 演练：券商行业工作场景实例演示和练习

四、效能提升训练营：

运用AIGC提升效能的典型场景实践（注意：本章将基于实际内部学员调研及反馈，做出必要的实践场景调整。）

1. 场景1【AI产品规划策略分析】

(1) 使用AI工具快速梳理公司业务的规划要素

(2) 用AI构建产品规划流程SOP

① 如何用AI为C/B/G端产品树立清晰的定位

② AI辅助产品定位与差异化策略制定

③ 演练：使用AI工具进行市场机会识别

④ 案例：某CRM产品定位分析与拆解

⑤ 如何设定产品指标与目标

⑥ 案例：利用数据驱动的方法来制定产品策略

⑦ 演练：以小组为单位，现场基于自身业务分享AI规划策略心得，总结发言。

2. 场景2【行业与市场分析】

(1) 本章核心--使用AI工具快速建立行业认知

(2) 洞察行业的能力为何如此重要？

(3) 洞察行业的核心价值

(4) 经验分享：用1周时间快速洞察行业的核心秘籍

① 秘籍1：快速掌握核心分析框架

② 秘籍2：高效搜集行业情报

③ 秘籍3：敏捷思考及输出总结

(5) 通常分析一个行业，主要分析什么？

(6) 如何用AI驱动的行业信息获取与分析

(7) AI辅助产业链分析

(8) 利用AI萃取和分析公开数据库

(9) AI在行业分析报告生成中的应用

(10) AI 驱动的市场调研与竞争分析

(11) 互动讨论：分组探讨 AI 对目标行业的影响，并思考产品发展方向

3. 场景3【用户研究与画像构建策略】

(1) AI用研新应用：自动化用户画像生成、情感分析、竞品分析

(2) 利用机器学习进行用户行为分析

(3) AI辅助产品经理制定访谈计划

(4) 用AI批量生成问卷

(5) AI分析用户反馈并梳理成关键结论

(6) 案例：AI驱动的B端/C端用户画像构建

(7) 演练：基于 AI 工具，完成目标用户用户画像构建

4. 场景4【AI需求分析实践】

(1) AI技术在需求获取和排序中的应用

(2) 案例研究：AI如何帮助确定产品需求的优先级

(3) 互联网产品需求分析与AI辅助

(4) AI工具在需求优先级评估中的应用

(5) 需求验证与AI辅助的最小化可行性产品

(6) 案例分析:使用AI工具进行需求分析全流程

(7) 演练--各组议题产品梳出产品需求优先级

5. 场景5【AI产品设计与用户体验优化】

(1) 利用AI工具进行交互设计和用户体验测试

(2) AI在高保真原型设计中的应用

(3) 案例学习：使用AI工具进行用户体验的迭代改进

(4) AI 辅助的产品原型设计

(5) 推荐工具：AI 原型设计工具 (e.g., Uizard, Figma AI)

(6) 实战演练：利用 AI 工具快速生成产品原型，提高设计效率

(7) AI 辅助的产品需求文档 (PRD) 编写

(8) 推荐工具：AI 写作助手 (e.g., Copy.ai, 彩云小译)

(9) 实战演练：利用 AI 工具快速生成 PRD 文档，提高撰写效率

(10) 互动：分组利用 AI 工具完成产品原型设计，并进行产品 PRD 编写

6. 场景6【AI助力行业数据分析过程经验分享】

(1) 如何做数据分析

(2) 数据采集和数据处理，交给AI来干

(3) 如何让 AI 基于字段给出分析方向

① 信息陈述类分析

② 字段关系类分析

(4) 业务数据的几个常见分析方法

① 趋势图

② RFM 分析

③ 漏斗转化分析

④ 波士顿矩阵分类

⑤ 三维数据交叉分

(5) 案例：使用行业研报数据做出分析与提炼

(6) 案例：使用Excel表做数据分析并总结关键步骤

(7) 演练：数据问题输入AI，获取数据分析结果

7. 课程复盘

(1) 学员分享：未来如何计划在自己的工作中使用AI提效

(2) 课程总结与寄语