过去一年里，我已经全面All in AI：把所有关于我上下游的工作都交给了AI同事。
这个改变不仅仅是知识储备，而是杠杆使用。
我们正在从“与 AI 聊天”的时代，迈向“用 AI 构建”的时代。
到了 2026 年，使用这个杠杆会无限放大我们的自身能力。
这篇文章，我不做流行术语的堆砌，而以个人亲身实践，把2025年我额昂必须掌握的 9 大 AI 能力讲明白。
它们为何重要、如何落地、常见坑位，以及我在一线的实战心得。
1. Prompt Engineering：把提示当成规格说明书
Prompt 不再是“随口一问”，而是“可执行的规格”。
语法是自然语言，但要求像写设计文档一样严谨。
高手和新手的差距在于上下文给得是否完整、约束是否明确、过程是否可控。
2025 的关键点是 Chain-of-Thought（链式思考）：不是给一个指令就等结果，而是引导模型按步骤推理、解释取舍、生成中间产物。
它让复杂任务（调试、分析、规划）变得可控。
常用的结构化提示模板：
- 角色与目标：明确“你是谁、要达成什么”。例如“你是资深增长分析师，目标是评估X渠道的真实增量”。
- 上下文与约束：提供数据来源、已知结论、必须遵守的边界（如不访问外部网络、不编造）。
- 过程与中间输出：要求逐步推理，先给框架、再填结论，最后输出可执行清单。
- 格式与质量标准：定义输出格式（JSON/Markdown表格），以及评估维度（覆盖率、准确率、反例说明）。
2. AI Agents：把工作流程交给“智能体”
Agent 能自主拉取信息、调用工具、决策分支并执行任务。
相信在 2026 将会进入 Agent-to-Agent（A2A）互动；
你的日程 Agent 和客户的预订 Agent 直接沟通协商；
你的内容 Agent 和审校 Agent互相交接，形成稳定流水线。
落地建议：
- 从窄域、可监控的流程开始：如周报生成、会议纪要、日志归档。
- 人机协作而非全自动：关键节点设置“human-in-the-loop”。
- 可观测性优先：给 Agent 上日志、追踪和回放，定位失败与幻觉点。
- 权限最小化：工具调用和数据访问按最小权限配置，防止“越权跑飞”。
3. 数据与 RAG：让 AI 先“查资料”再回答
RAG（检索增强生成）的本质是把你的私有知识（文档、工单、代码、图表）变成模型可用的“上下文”。
你无需成为数据工程师，但要掌握最基本的索引、切片、元数据、刷新策略。
应关注的三个指标：
- 检索命中率（Recall）：用户问题能否找到正确片段。
- 上下文相关性（Precision）：喂给模型的片段是否真的有关。
- 时效性（Freshness）：知识库更新与索引刷新是否在 SLA 内完成。
常见坑：资料质量差（碎片化、过时）、无结构元信息（作者、版本、日期等），以及把“RAG”当万能钥匙。
我的经验是，先做一次文档整理，再上 RAG，效果提升会非常明显。
4. Fine-Tuning 与 SLMs：为真实业务定制与取舍
微调（Fine-Tuning）让模型适配你的语气、流程、术语；小模型（SLMs）带来更低成本和更快响应。
在真实场景里，我们往往组合使用：用大模型处理复杂推理，用小模型做常规判断与分类。
决策框架：
- 先问：检索与提示能否解决？微调是“最后手段”，而非起点。
- 选择 SLM 的场景：高并发、低延迟、边缘端或隐私数据。
- 成本与体验平衡：把每次调用的“成本/答复”作为核心指标。
- 品牌与合规需求：需要统一口径与风格时，再考虑微调。
5. 多模态 AI：文本、图像、视频、音频协同
AI 已能同时理解和生成多种媒介。这对产品经理是巨大红利：快速原型、自动QA、数据可视化解释都能提速。
几个好用的玩法：
- “草图→代码”：手绘页面草图拍照上传，让 AI 生成初版前端。
- “截图→问题定位”：上传报错界面，AI指出可疑交互与样式问题。
- “音视频→结构化纪要”：把用户访谈转写并自动归类痛点与机会。
经验提醒：多模态的强大也意味着数据敏感度更高。涉及客户截图、录音时，务必做好脱敏与授权管理。
6. 用 AI 写代码：从“Coder”转向“Reviewer”
Copilot、Cursor 等工具让工程效率发生结构性变化。
不是“程序员失业”，而是语法重要性下降、架构与逻辑权重上升。
对产品经理而言，这是加速验证与迭代的好时代。
我常做的事：
- 用 AI 生成原型脚手架与接口样例，快速跑通端到端。
- 为核心逻辑写“可判定的验收标准”，让模型辅助生成单测。
- 把老旧模块交给 AI 做安全重构，再由工程师做最终评审。
不要忽视合规：明确模型的代码出处与许可证，管控仓库访问权限，标注AI生成片段，便于审计与回滚。
7. AI Product Thinking：从“酷炫”回到“价值”
会用 AI 很重要；知道该把 AI 用在哪更重要。
很多团队迷恋“加个聊天框”，却无法证明真实价值。
作为产品经理，你要建立一套决策与度量框架。
我在团队里推的“AI价值方程”：
价值 ≈ 任务频次 × 单次时长 × AI节省比例 × 真实采用率 − 风险成本
- 问题选择：优先高频、耗时、规则较清晰的任务。
- 工作流设计：宁可简单稳定，也不要炫技复杂。
- 成本核算：把“每次回答成本”做成看板，随时优化。
- 降级与兜底：任何AI功能都要设计可降级的手动路径。
我们不需要更多聊天机器人；我们需要能省钱或赚钱的解决方案。
8. AI Evaluation：高别AI幻觉
AI检测、AI评审这些不容忽视。
你需要把评估系统化，把模型的表现量化。
Evals 的目标是回答三个问题：是否答对、是否答全、是否安全。
实战做法：
- 构建黄金集（Gold Set）：真实用户问题与标准答案。
- 多维指标：准确率、覆盖率、幻觉率、拒答率、成本/答复、延迟。
- LLM 评审＋人工抽检：让模型打分，但定期人工校准与纠偏。
- 鲁棒性测试：对抗样例、提示注入、防编造，做回归评估。
9. Safe & Privacy：安全&隐私
AI 越强，安全与合规越重要。
公司需要能把创新与治理兼顾的人。你至少要懂：
- Guardrails：敏感话题过滤、风控规则、越权拦截。
- Privacy：数据最小化、脱敏、访问审计、用户同意管理。
- Security：Prompt Injection 防护、上下文隔离、供应商尽调。
- 伦理与公平：偏见识别、群体影响评估、透明度与解释性。
实操建议：建立 AI 使用政策、红线清单、模型与数据台账，关键流程留痕可审计。能在评审会上讲清风控闭环的人，往往是整屋子里最值钱的。
2026年行动清单
如果你2025年还没有开始关注以上9大技能，那么下面我给你提供一份2026开年90天执行清单：
前30天：掌握结构化 Prompt；选一个窄域任务（周报/纪要）做成小 Agent；做一次工作文档整理，为 RAG 准备数据。
30-60天：上线RAG原型；建立基础 Evals 看板（准确率、成本/答复、延迟）；引入多模态原型（草图到代码）。
60-90天：确定是否需要微调或引入 SLM；完善安全与合规流程；把 AI 功能纳入产品指标体系与迭代节奏。
请立即选择你的杠杆
你不需要一夜之间把 9 项能力全练满，但不能对它们置之不理。
从 Prompt 开始，再用一个小 Agent 自动化一件微小但稳定的任务。
不要惊慌 “AI 将取代人类”的危言耸听，而是“会 AI 的人”取代“不会 AI 的人”。
我们真正的护城河，是能把技术变成业务杠杆、把风险变成可控边界。
2026 已经在路上，你会站在哪一边？
留言告诉我，你准备先上手哪一个能力，关注我！我会继续分享更具体的落地清单与工具选型。