圈友们好，我是来自杭州的To B产品经理，公司主要服务服装行业的品牌方和ODM制造商。今年是我做AI产品的第2年，目前在公司主要负责智能体的搭建与应用。过去两年，我的核心工作是把AI逐步引入到服装产业的业务环节中，探索如何通过智能体来提升设计、制造与营销的效率。
这份分享，我将结合自身角色，总结AI在产品经理工作中的 6大应用场景——从日常调研、需求拆解、方案设计，到落地验证与复盘，展示AI如何在不同环节发挥价值。
同时也分享一些实战成果：
搭建了 5个面向B端服装行业的智能体，覆盖图案、面料、款式、搭配和营销场景，上线一个月累计消耗4亿多token；
在客户侧，已支持 10+品牌与制造公司试点落地，帮助设计环节平均提效 40%；
在内部工作中，通过AI工具替代重复性流程，团队日均产出提升 30%+。
希望我的复盘能给同样在探索AI+行业的朋友一些启发。
第一部分：产品经理的工作，哪些我在与AI协作：
我会将我的AI协作实践，归纳为以下六大类：
提炼总结，逆向工程：从竞品和优秀案例中发现“黄金公式”。
案例分析，策略生成：解构成功案例，为我所用，输出定制化方案。
方案思辨，自我进化：通过“AI辩论赛”模式，产出高质量的产品方案。
高效输出，多工具协同：利用“流水线”组合拳，快速搞定PPT。
规范沉淀，高质量交付：结合“外部记忆”和“分类处理”的PRD输出体系。
其他零碎使用：
产品使用文档输出、产品文案输出、翻译、视频脚本输出等等；
业务知识的了解，扮演设计师等角色进行沟通
数据分析
接下来，我会逐一展开，分享每个场景下的具体做法和心得，重点梳理PRD输出模块
第二部分：AI协作实战详解
提炼总结：让AI不做创造者，做“规律的发现者”
我的场景： 智能体需要迭代产品中的Prompt增强模块时，在看到lovart同样输入的时候由于有了prompt增强模块，他的效果好了很多，所以想要所以选择我去一个个爬出对应的输入，让AI去逆向总结对应的prompt；
为了更好的阅读体验，来飞书看吧：
https://m3x18800kh.feishu.cn/wiki/XkJzwpvLbikKpukUw7SczrDenGc
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