AI摘要
扩展版，包含数十个资源：定义、课程、指南、报告、工具和逐步教程
第一步：基本概念
首先，了解“什么是 AI 产品经理”。
接下来，对于大多数产品经理来说，深入学习统计学、Python 或损失函数没有意义。
相反，应该理解一些基本定义：神经网络、变换器和大规模语言模型（LLMs）。
此线程中的所有链接均免费提供，线程结束时会给出链接
[可选] 如果你想深入了解，推荐你查看一个互动式的 LLM 可视化
[可选] 最后，作为 AI 产品经理，你很可能会与 LLMs 合作，因为它们是最具成本效益的。
但为了防万一，这里列出了你可能会遇到的 8 个术语，由 LinkedIn 上的生成 AI 进行解释（找到并关注他们）：
第二步：提示词工程
我推荐从专门为产品经理策划的资源开始：
- 产品经理的 9 大高 ROI ChatGPT 使用案例
- 产品经理终极 ChatGPT 提示库
- 来自 AI 代理架构的 “十一条 AI 代理提示原则”
[可选] 其他通用的免费资源：
- GPT-4.1 提示指南
- Anthropic 提示工程
- Google 提示工程
- 超棒分析：Claude 4 的系统提示分析
- Anthropic 提示生成器：改进或生成任何提示
- Anthropic 提示库：现成的提示
- 免费互动课程：Anthropic 提示工程
第三步：模型微调
使用这些平台来实验训练和验证数据集以及诸如周期（epochs）之类的参数。不需要编程：
- OpenAI 平台（从这里开始，我最喜欢的）
- Hugging Face AutoTrain
- LLaMA-Factory（开源，允许你训练和微调开源 LLMs）
第四步：RAG（检索增强生成）
根据定义，RAG 需要一个数据源和一个 LLM。而且有很多可能的架构。
所以，与其研究人工名称，我建议你通过以下资源来实践学习 RAG：
- 如何构建一个没有编码的 RAG 聊天机器人：一步一步的简单练习
- 查看 AI 代理架构中的“三个必备的代理性 RAG 架构”点。
第五步：AI 代理与代理工作流
AI 代理是通过实践学习的最佳主题。
迄今为止，我最喜欢的工具是 n8n，它允许你：
- 使用拖放界面创建复杂的工作流。
- 容易地与数十种系统（Google、Intercom、Jira、SQL、Notion 等）集成。
- 创建和协调可以使用工具并连接任何 MCP 服务器的 AI 代理。
你可以从以下指南开始：
- 产品经理的 MCP：如何在 10 分钟内自动化 Figma → Jira（史诗、故事）（Claude 桌面）
- 产品经理的 J.A.R.V.I.S：使用 n8n 和任何 MCP 服务器自动化一切
- AI 代理架构：包含 n8n 示例的终极指南
[可选] 以下是我最喜欢的免费通用指南和报告：
- Google 代理助手：专注于构建生产就绪的 AI 代理
- Anthropic 构建有效的代理
- IBM 代理流程自动化
第六步：AI 原型设计与构建
这里列出了许多工具，但实际上，Lovable、Supabase、GitHub 和 Netlify 是你需要的 80%。你可以再添加 Stripe。无需编程。
以下是四个实用的教程：
- AI 原型设计：产品经理的终极指南
- 如何快速构建带 AI 的 SaaS 产品（无需编程）：介绍
- 如何使用 Lovable 构建全栈应用（无需编程）
- 带 Stripe 支付的无代码 B2C SaaS 模板
第七步：基础模型
我最喜欢的模型（2025年5月28日）：
- Claude 用于编码（尽管有些人声称 Gemini 更好）
- ChatGPT 用于其他所有用途（最近有所改变）
第八步： AI 评估系统
你可能拥有最先进的架构。但真正的问题是：你的产品是否真的有效？
评估是最关键的要素。这也是产品经理的任务。
一份免费的详细指南：
第九步：其他 AI 资源
以下是我在过去几个月中特别有用的几个 AI 产品经理资源：
- AI PRD：由 Miqdad Jaffer（OpenAI）提供的免费 PRD 模板
- Anthropic MCP 服务器：Anthropic 官方集合
可选资源：
- 超棒的生成 AI 指南（GitHub）：更新、新闻和材料
- ChatLLM：使用所有 LLM，只需 $10/月订阅（我没有合作关系）
- MCP[.]so：最大的 MCP 服务器集合
- microsoft/markitdown：用于将文档转换为 Markdown（如果你的 LLM 需要处理文档）
原文地址：https://www.productcompass.pm/p/ai-product-management-learning-roadmap