AI 在五个平台串出 5 条攻击链，我把系统安全验收清单重写了一遍（外部链接，新标签页打开）
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画业务流程图前，先明确未知事项，避免把尚未确认的规则画成确定流程。
从 AI 自动画界面出发，讨论界面生成能力变化后，产品经理与开发者的工作如何调整。
把 104 分钟录音整理成可以排期的需求表，关注从会议记录到需求交付的转换。
对比同一时期 Google 与 OpenAI 的新模型，讨论产品经理如何选择值得关注的指标。
围绕 GPT-6.1 Sol 与 DevDay 的三个变化，整理产品经理可以关注的问题。
记录在公司审批流中加入 AI 合同检查的实践，关注提交前如何发现合同问题。
老板给了我一句需求：给询盘加个 AI 识别。真正落到产品上，先要回答什么时候分析、判断错了谁来改，以及改完能不能检查 AI。
竞品调研交给 AI 后，第一版结果堆满了官网宣传语。真正能用于产品决策的调研，需要先把范围、任务和判断标准收紧。
这个系列写到第五篇，继续整理项目管理与协作场景中可以直接使用的 Prompt。
一个询盘到底算一次还是几次？统计看板最难的部分，不是页面长什么样，而是先把口径和计算规则数清楚。
把一句“询盘加个 AI 识别”拆成 6 个需要明确的产品决策。
AI 评审 PRD 只会说“整体不错”？把评审变成可以发现问题、给出依据的过程。
AI 犯过的错，如果只在当次对话里修正，下一次还会重来。把错误留下来，才能让协作规则逐步变得可靠。
整理数据分析与复盘场景的 Prompt，让 AI 参与分析时有明确的问题、口径和复盘路径。
AI 画原型时容易把页面堆在一起。先把结构、用户路径和页面职责说清楚，结果才更接近可用原型。
AI 写 PRD 的问题不只是废话多，还包括重点反复提和前后逻辑不一致。需要用明确的结构和检查规则约束输出。
竞品分析与评审场景的 Prompt 清单，帮助把资料搜集变成可以比较、可以判断的输入。
PRD 与设计场景的 Prompt 清单，覆盖从需求表达，到方案整理和设计检查。
需求分析场景的 Prompt 清单，帮助把一句模糊需求拆成可以讨论和验证的问题。
AI 时代，产品经理的能力结构正在变化：有些工作被压缩，有些判断和协作能力反而更重要。
给 AI 设定一套持续工作的规则，让它不仅能配合完成任务，也能在必要时指出问题、反驳错误判断。
把产品经理日常工作拆成清晰的 AI 协作步骤，让原本需要几个小时的工作更快得到第一版结果。
功能清单很容易变长。真正难的是确认：谁遇到了问题，为什么现在要解决？
把范围缩小，让每一个动作都能得到真实反馈。
官方文档：如何将内容网站构建成可以独立托管的静态页面。