嘿，大伙听好了！总说信息越多AI越聪明？这就有点以偏概全了。真正决定生死的，往往是咱们得把这数据给分层管好，别让那些没用的破烂拖后腿。在这个到处是AI的时代，产品经理压力可大着呢，你不光得懂技术那堆黑话，还得把它变成用户爱用的东西。 “这个功能能做出来吗？”这种能看出个大概的本事，咱管它叫产品直觉。光靠灵感可不行，得靠经验和对工具的深入理解撑着。想练出来，光看书不行，得亲自去拆那些产品功能。 先把这事儿给拆开看看：任何AI功能说白了就四块——输入数据、调用工具、验证结果。好多人就是光顾着炫模型有多强，忘了后面这三块。强大的模型要是喂错了东西，或者没工具去执行，那就是个空壳子。 这时候咱们就得练眼力见儿：这四块里哪块最弱、哪块做得糙，一眼看个准。那些只会吐答案不会告诉你咋算出来的玩意儿最没用。反过来看“能动手的代理”，它才是干活的好手：能从任务拆解开始，全自动把活给干完。 Cursor 做的代理模式就像个透明同事，你能看见它怎么一步步走、哪步出错了。这种能动手的代理让AI不再是个纸上谈兵的家伙，而是能真解决问题的帮手。这种实实在在的操作能帮你摸透AI的脾气，知道它能干啥不能干啥。 你甚至能根据不同的活儿灵活调整它的执行方式。其实咱们开发的那两个app全是用Cursor写的，这时候你可能会觉得它就是个“月薪60美金的全栈工程师”。不过这想法可不对！ 别贪多嚼不烂，喂得太满反而让它变得笨重。有效的管理不是给它灌数据，而是分层来管，只让它看到跟这一茬事儿相关的关键信息。 比如三层管理法就行得通：核心信息层管那些必须的核心数据；辅助信息层放点辅助的参考数据；边缘层就放那些不怎么用的边角料。这样就能确保AI只看到它该看到的东西。 AI的强大可不在于它说得有多溜，而是它能不能真动手干活。比如能通过API去外部系统搞数据、改配置甚至干活。 等咱们评功能的时候心里得有杆秤：1. 看它能不能稳稳当当地调用外部系统；2. 看权限控制得严不严。很多AI看着特厉害，测试时也挺顺溜，但真跑起来那就是个无底洞。 用户输入乱七八糟的异常数据怎么办？验证机制这时候就派上用场了。它不光得查结果对不对，更得管整个过程能不能回滚。只有这机制建起来了，才能保证它在实际用的时候不出岔子。 说白了就是要反复拆解、实践、总结。你得多看看信息怎么管、工具咋调用、验证咋弄。只有攒够了经验，才能一眼看出一个功能能不能落地、到底能不能解决真问题。 当你能迅速把每一环的优劣都看明白了，你的直觉自然就敏锐起来了。到那时候你就能做出真正能落地的AI产品了！