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AI产品PRD结构设计

📚 共计 30 章节
01
AI产品经理的自我修养
AI产品经理与传统产品经理的区别、必备技能树、AI产品生命周期概览。
自我认知技能树
02
市场分析与机会识别
行业趋势分析（Gartner曲线）、竞品分析框架、用户痛点挖掘方法。
市场竞品
03
问题定义与价值主张
定义清晰的AI问题、MVP（最小可行产品）思维、价值主张画布。
MVP价值
04
技术可行性评估
数据可行性、算法可行性、算力与成本评估、技术风险识别。
技术风险
05
PRD核心要素总览
PRD的受众、PRD的标准结构、PRD的版本管理。
PRD结构
06
用户故事与场景分析
用户画像构建、用户旅程地图、用户故事编写（INVEST原则）。
用户场景
07
数据需求文档（DRD）
数据源识别、数据采集方案、数据标注规范、数据质量指标。
数据DRD
08
模型需求文档（MRD）
模型选型依据、模型评估指标（准确率、召回率、F1等）、模型输入输出定义。
模型MRD
09
评估指标与成功标准
业务指标（DAU、留存率）、模型指标（AUC、LATENCY）、AB测试设计。
指标AB测试
10
功能与非功能需求
功能清单（Epic/Story）、性能需求（响应时间、吞吐量）、安全与隐私需求。
功能非功能
11
交互设计与用户体验
AI产品的交互特殊性、反馈机制设计（置信度展示）、异常状态处理。
交互体验
12
系统架构与接口设计
AI服务架构（推理服务、训练服务）、API接口定义、数据流图。
架构接口
13
项目排期与资源规划
里程碑规划、资源估算（人力、算力）、依赖管理。
排期资源
14
风险管理与应急预案
技术风险（模型不收敛）、数据风险（数据漂移）、业务风险（ROI不达预期）。
风险预案
15
PRD评审与迭代
评审流程、常见问题应对、PRD迭代策略。
评审迭代
16
案例实战：智能客服PRD（一）
项目背景与目标、用户场景分析。
智能客服实战
17
案例实战：智能客服PRD（二）
数据需求与模型需求。
智能客服数据
18
案例实战：智能客服PRD（三）
功能需求与交互设计。
智能客服功能
19
案例实战：智能客服PRD（四）
架构设计与排期风险。
智能客服架构
20
案例实战：智能推荐系统PRD（一）
业务目标与用户画像。
推荐系统画像
21
案例实战：智能推荐系统PRD（二）
召回与排序策略需求。
推荐系统召回
22
案例实战：智能推荐系统PRD（三）
评估指标与AB测试。
推荐系统AB测试
23
案例实战：智能推荐系统PRD（四）
数据管道与实时性要求。
推荐系统实时
24
案例实战：计算机视觉PRD（一）
场景定义与数据采集。
计算机视觉数据
25
案例实战：计算机视觉PRD（二）
模型选型与精度要求。
计算机视觉模型
26
案例实战：计算机视觉PRD（三）
边缘部署与性能优化。
计算机视觉部署
27
从PRD到技术方案
PRD如何驱动架构设计、PRD与开发团队的协作。
技术方案协作
28
从PRD到测试用例
PRD如何转化为测试用例、验收标准定义。
测试验收
29
AI产品落地后的监控与迭代
模型监控（数据漂移、概念漂移）、A/B测试持续化、PRD的持续更新。
监控迭代
30
课程总结与进阶路径
AI产品经理的成长路径、推荐资源（书籍、课程、社区）、结业项目建议。
总结进阶
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