专业知识库 · AI 产品经理

这里住的是 AI 产品经理岗位相关的权威资料与方法论存量。AI PM 在工作流程 SOP 第 5 步跑方法论时，优先从这里调用——不是临时现搜。

1. 为什么要有这个库

1.1 避免临时搜索

临时搜索的三大问题： - 重复做功：每个项目都重新找一遍同样的论文 - 质量漂移：同一个方法论，这次用 Wikipedia，下次用抖音科普，不一致 - 溯源缺失：临时搜的东西往往记不住 source URL，后续无法审计

1.2 支撑"每段判断必附引用"的硬约束

AI PM 的红线之一是"无引用判断不允许出现在正式文档"。专业知识库是这条红线的底座库——没有这个库，AI PM 的引用就是空话。

1.3 CKO 回写的落脚点

CKO 蒸馏时的"路径 A 岗位方法论更新"就回写到这个库的 方法论/ 子目录。这个库越厚，AI PM 越强。

2. 谁往这里写

来源 动作 落档位置
数据扒取部（被动任务） 按 AI PM 点菜单扒权威源 源_学术/ · 源_标准/ · 源_巨头/
CEO 本人（B 档来源） 有书的电子版、机构账号时一次性导入 源_用户提供/
CKO（蒸馏回写） 项目蒸馏过铁律 1 成熟度闸后的方法论 方法论/
数据扒取部（主动任务） 每日订阅里的学术新闻、论文更新 源_学术/_新鲜/ (30 天后归档)

3. 组织结构

专业知识库/
│
├── 方法论/                              · CKO 蒸馏写入的"怎么做事"规则
│   ├── JTBD方法论.md                   · Jobs to be Done
│   ├── AARRR海盗指标.md                · Dave McClure
│   ├── 精益创业_Build-Measure-Learn.md · Eric Ries
│   ├── Kano模型.md                     · 功能分类五分法
│   ├── RICE评分.md                     · 优先级排序
│   ├── 用户5层漏斗.md                  · 认知→接触→注册→激活→留存
│   ├── 竞品三层架构.md                 · 表层/中层/底层
│   ├── 模型选型三层框架.md             · 底座/Prompt/Agent
│   ├── 大厂PRD三阶段评审.md            · 立项/方案/上线
│   ├── SWOT.md
│   ├── TAM_SAM_SOM.md
│   ├── 用户旅程地图.md
│   ├── 服务蓝图.md
│   ├── 业务流程图_泳道图.md
│   ├── AB实验设计.md
│   └── _变更日志.md                    · CKO 回写追加
│
├── 源_学术/                             · 论文 / 祖师书（T1–T2）
│   ├── HCI/                            · CHI / UIST / CSCW
│   │   ├── nielsen_usability_heuristics.pdf
│   │   └── norman_design_of_everyday_things.pdf
│   ├── LLM_Agent/                      · NeurIPS / ICML / ACL / EMNLP
│   │   ├── react_agent_paper.pdf
│   │   └── chain_of_thought_paper.pdf
│   ├── 认知心理/                       · Kahneman / Fogg / Hooked
│   │   ├── kahneman_thinking_fast_slow.pdf
│   │   └── fogg_behavior_model.pdf
│   └── _新鲜/                          · 每日订阅的最新论文（30 天后归档）
│
├── 源_标准/                             · T3
│   ├── W3C/
│   ├── IETF/
│   ├── ISO/
│   ├── 个保法/                         · 中国
│   └── GDPR/                           · 欧盟
│
├── 源_大学/                             · T4
│   ├── Stanford_HCI/
│   ├── MIT_Media_Lab/
│   └── CMU_HCII/
│
├── 源_巨头/                             · T5
│   ├── Google_Research/
│   ├── Meta_AI/
│   ├── OpenAI_Blog/
│   ├── Anthropic/
│   └── ByteDance_Tech_Blog/
│
├── 源_咨询/                             · T6
│   ├── Gartner/                        · B 档（用户订阅）
│   ├── McKinsey/                       · 公开部分
│   ├── Forrester/                      · B 档
│   └── IDC/
│
├── 源_用户提供/                         · B 档来源
│   ├── books/                          · CEO 的电子书
│   ├── courses/                        · 买过的课程讲义
│   └── reports/                        · 机构账号拿到的报告
│
└── _索引.md                             · 按主题组织的快速查表

4. 每份资料的元数据规范

4.1 必填字段（无元数据不准入库）

每份资料必须有以下元数据（写在文件 frontmatter 或独立 _meta.md）：

---
title: {资料标题}
author: {作者}
year: {年份}
source_url: {来源 URL}
tier: {A / B}
authority_level: {T1–T7}
collected_at: {YYYY-MM-DD}
collected_by: {数据扒取部 / 用户提供 / CKO 回写}
tags: [方法论, AI, HCI]
summary: {一句话摘要}
---

4.2 权威金字塔（T1–T7）

级别 描述 示例
T1 顶会论文 / 祖师书 CHI / NeurIPS / Kahneman《思考快与慢》
T2 学术期刊 / 博士论文 JMIS / MIT 博士论文
T3 标准组织 / 政府统计 W3C / ISO / 世界银行
T4 顶级大学课程 Stanford CS 247 / MIT 6.813
T5 科技巨头官方 Google Research Blog / OpenAI
T6 咨询公司 / 行业分析 Gartner / Forrester / McKinsey
T7 认证课程 / 培训机构 PMI / Scrum Alliance

底线：AI PM 的正式判断至少引用 T5 及以上。T6 仅用于市场数据补充。T7 仅用于方法论参照。

5. 用法

5.1 在 SOP 第 5 步中的调用顺序

  1. 先看 方法论/ 里是否有现成的方法论可用
  2. 有 → 直接引用
  3. 没有 → 看 源_学术/ 有没有对应领域的论文
  4. 还没有 → 点给数据扒取部扒新源
  5. 扒完后 → CKO 评估是否值得升级进 方法论/

5.2 _索引.md 的用法

按主题组织，例如：

## 用户研究
- JTBD 方法论 → `方法论/JTBD方法论.md`
- Kahneman 双系统 → `源_学术/认知心理/kahneman_thinking_fast_slow.pdf`

## AI 能力
- ReAct Agent → `源_学术/LLM_Agent/react_agent_paper.pdf`
- Chain of Thought → `源_学术/LLM_Agent/chain_of_thought_paper.pdf`

6. 红线

7. 维护节奏