Vibe Coding。起因是Reddit上一个帖子，一位网友分享了自己在谷歌面试AI产品经理时，被要求现场进行“Vibe Coding”的经历，帖子下面一堆PM表示“完全没听说过这是啥”。
这事儿引起了产品增长专家Aakash Gupta的注意，他专门写了篇文章，断言：Vibe Coding，将很快成为PM面试的主流环节。
其实在过去的几个月里，我接触了不少正在求职的产品经理朋友，其中有几位在面试一些大的互联网公司时，都遇到了这种全新的面试形式。作为一个亲历了从传统PM到数据驱动PM转变的过来人，我深知这种变化背后的深层含义：我们正在迎来AI原生产品经理时代。
什么是Vibe Coding？
定义与核心理念
Vibe Coding本质上是指使用AI辅助的编程工具和原型设计工具来快速构建产品原型。这不是传统意义上的编程，而是通过自然语言与AI工具对话，快速将产品想法转化为可交互的原型。
主要工具类别包括：
AI编程工具：
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Cursor：估值已达26亿美元，被誉为"增长最快的SaaS产品"
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Windsurf：号称"世界上最先进的AI编程助手"，月费10美元，比Cursor的20美元更具性价比
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Replit：提供多种定价层级的云端开发环境
AI原型设计工具：
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v0：Vercel推出的AI原型工具
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Bolt：在原型设计领域表现突出，"能快速构建美观的用户界面"
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Lovable：3个月内从0增长到1700万美元年收入
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Base44：6个月内增长到25万用户，月利润18.9万美元
三种主要面试形式
通过与多位经历过此类面试的同行交流，我总结出了三种典型的Vibe Coding面试形式：
类型1：45分钟原型设计挑战 这是Google印度AI PM面试中最常见的形式。面试官会给出明确指令："使用任意Vibe Coding工具创建某个功能的版本。"题目通常围绕三大类展开：
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为现有产品设计新功能
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为知名产品设计改进功能
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从零开始构建全新产品原型
类型2：产品设计+原型制作组合 时长30-60分钟，更加综合性的考察。例如"为视障用户设计Google地图"或"为Facebook设计约会功能原型"。这类面试既考察传统的产品设计能力，也测试快速原型实现能力。
类型3：作业形式的深度考察 类似Netflix、Stripe等公司采用的形式。给出宽泛的产品设计题目，要求提交完整的产品设计方案加上可交互的原型链接。
如何面对趋势
PM角色的根本性变化
从我的观察来看，产品经理这个角色正在经历自5年前从输入指标转向输出指标以来的最大变革。AI时代的产品经理需要具备三个核心能力：
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深度参与AI功能构建：不再是简单的需求传达，而是要深入理解AI模型评估体系、训练数据质量等技术细节
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高杠杆任务聚焦：利用AI工具处理重复性工作，将精力集中在战略思考和用户洞察上
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快速想法验证：通过AI原型工具快速验证产品假设，加速迭代循环
工具效率的革命性提升
在我最近的一次产品设计工作中，使用传统的PRD（产品需求文档）方式与开发团队沟通一个复杂的用户流程，来回讨论了3天才达成一致。而当我改用AI原型工具制作了一个可交互的demo后，团队在15分钟内就完全理解了我的设计意图。
正如行业专家所说："AI原型工具正在悄然重新定义前瞻性组织中PM的角色定位"。这种效率提升不是渐进式的改良，而是颠覆性的变革。
实战框架
关键差异
基于我对多位面试者经历的观察和分析，成功的候选人通常具备以下特质：
成功因素：
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结构化的思维框架，不急于动手制作
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快速学习和适应AI工具的能力
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在时间压力下保持清晰的逻辑思维
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能够清楚阐述每个设计决策的产品逻辑
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平衡产品思维与技术实现的能力
常见失败原因：
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缺乏结构化思考，上来就开始做原型
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对AI工具不熟悉，大量时间浪费在工具学习上
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过度关注技术实现，忽略了产品本质
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时间管理混乱，无法在规定时间内完成
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无法清晰表达设计思路和决策逻辑
应对框架
经过反复总结和实践，我形成了一套适用于所有Vibe Coding面试的标准化框架：
第一阶段：问题理解与定义（5分钟）
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明确目标用户画像和核心需求
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识别关键痛点和机会点
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确定产品成功的衡量指标
第二阶段：解决方案设计（10-15分钟）
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头脑风暴多种可能的解决路径
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基于用户价值、技术可行性、商业价值三维度评估方案
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选择最优方案并清晰阐述选择理由
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规划核心功能模块和用户操作流程
第三阶段：快速原型实现（15-25分钟）
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根据自己的熟悉程度选择合适的AI工具
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聚焦核心功能，避免过度设计
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保持原型简洁但功能完整可演示
第四阶段：展示与讲解（5分钟）
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从用户角度演示完整的产品体验
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解释关键设计决策的产品逻辑
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讨论后续优化和迭代的方向
应急策略
如果在面试中突然遇到Vibe Coding环节而完全没有准备：
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保持冷静和学习心态：坦诚表示这是新接触的形式，但展现出强烈的学习意愿和适应能力
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选择相对简单的工具：如果没用过专业工具，可以选择界面相对友好的工具如Bolt或v0
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突出产品思维：即使技术实现不够完美，确保产品逻辑和用户体验设计清晰合理
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边做边沟通：持续向面试官说明你的思考过程，让他们理解你的产品思维
常见陷阱
典型错误案例分析
错误1：直接跳入制作环节 很多候选人一接到题目就急于开始制作原型，没有先进行用户需求分析和产品策略思考。这样做出来的原型往往缺乏产品逻辑支撑。
错误2：技术细节过度沉迷 花费大量时间调试代码或完善视觉效果，而忽略了产品的核心价值主张和用户体验设计。
错误3：时间分配严重失衡 把所有时间都用在制作上，没有预留充足的时间进行展示和解释，导致无法完整表达设计思路。
错误4：工具选择不当 选择了功能强大但复杂的工具，结果大部分时间都在学习工具操作，无法专注于产品设计本身。
分级练习题库
入门级题目（适合初学者）：
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为健身房设计会员预约管理系统
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创建一个支持团队协作的待办事项应用
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为本地咖啡店构建在线订购和配送界面
中等难度题目（考察综合能力）：
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为视障用户群体设计智能导航应用
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创建支持远程团队高效协作的工作平台
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设计面向老年人的智能家居控制系统
高级挑战题目（测试创新思维）：
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为电商平台设计基于AI的个性化推荐系统界面
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创建支持多语言实时翻译的全球视频会议平台
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设计沉浸式AR购物体验的移动应用原型
思考与建议
拥抱变化，主动适应
作为产品经理，我们一直在适应行业的快速变化。从最初的功能导向，到后来的数据驱动，再到现在的AI原生，每一次转变都要求我们更新技能栈和思维模式。
Vibe Coding面试的兴起反映了一个更深层的趋势：产品经理正在从需求传达者转变为解决方案的创造者。在AI工具的赋能下，我们有机会更直接地将想法转化为可体验的产品，这大大缩短了从概念到验证的周期。
平衡产品思维与技术实现
虽然Vibe Coding强调了技术实现能力，但我们不能忘记产品经理的核心价值依然在于：深度理解用户需求，设计合理的解决方案，平衡各方利益。技术工具只是手段，产品思维才是根本。
在我的实践中，最成功的原型往往不是技术上最复杂的，而是最能准确传达产品价值和用户体验的。保持这种平衡将是未来AI时代产品经理的核心竞争力。
持续学习，保持敏锐
AI工具的发展速度极快，今天的最佳实践可能在几个月后就会过时。作为产品经理，我们需要保持对新工具和新方法的敏感度，持续更新自己的技能组合。
建议每位产品经理都应该：
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定期体验和学习新的AI原型工具
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在日常工作中尝试用AI工具来辅助产品设计
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关注行业内关于AI原生产品管理的最新讨论
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与技术团队保持密切沟通，理解AI技术的发展趋势
写在最后
Vibe Coding面试的出现，不是为了淘汰谁，而是标志着PM角色的再一次进化。它要求我们从“文档撰写者”进化为“产品创造者”，用更直接、更高效的方式将想法变为现实。
它的核心，依然是我们产品经理安身立命的根本：深刻的用户洞察、严谨的产品逻辑和清晰的商业判断。AI工具，只是我们表达这些思想的新画笔。
所以，别再焦虑了。从今天起，花点时间去玩一玩v0.dev、Cursor这些新工具，把它们纳入你的产品武器库。
拥抱变化，拿起工具，下一个在AI时代游刃有余的超级产品经理，就是你。