廣東
如果你在面試的時候被問：
此刻大火的 Skills，你怎么看？
或者：
如果用 Agent 來解決 XX 場景的 XX 問題，你會怎么做？
你會如何應答？
這兩個應該此刻以及接下來幾個月 AI 產品經理這個崗位，必問面試題。
反過來，對求職者來說，這倆問題也可以用來驗證求職公司是否在正確的方向上、有沒有跟得上趨勢、是不是真的懂 AI。
(如果這倆問題一個都沒問，就說明，emmmm，負責人大概率離線了……或者還沒完成 2025 年的 KPI？)
如果你對這兩個概念，有非常深的理解，那么你可以直接去投簡歷了；
但如果只是知道這兩個詞、看著大家“炒作”干著急，那么此刻起，請把搞透它們作為你轉崗 AI 產品經理的目標。
以這個為終點去學習、準備轉崗跳槽，搞懂即是高薪！
為什么這兩個概念重要
再再再次一句話介紹Skills：一個使用 SOP 提示詞來引導大模型通過學習參考資料或者執行預設腳本完成特定任務的能力包。
它包含了 AI 產品經理必知必會的三個關鍵能力：
- 提示詞工程：需要能夠通過提示詞引導、約束大模型完成指定任務；
- 上下文工程：在不影響大模型完成任務質量的情況下，極致壓縮為模型提供的上下文
- Tool_Use：為大模型提供工具和調用支持，并被大模型正確的使用。
這個 Skills 一般是配置在 Agent 類產品上的。
這里的 Agent 可以被翻譯為智能體，但不是 Dify、老 Coze 那種 Workflow，而是一種能夠自主分析任務、制定計劃、調用工具、審視任務完成情況的“智能”體。
什么叫「審視」？看截圖：
這是我讓 K2.5 在 Kimi-CLI 中幫我設計《AI 產品經理轉崗學習路線圖》時它的一部分工作過程。
它明明已經按照要求使用信息圖技能繪制了一個路線圖，但是它非要使用 Chrome-MCP 看看自己繪制的東西行不行，看完以后竟然還不滿意要重新設計一個……
這就是所有企業在 2026 年一定會花比部署 Dify 更多人力和財力去做的事情：搭建企業專屬的 “Manus”，把優秀員工的最佳實踐包裝成 Skills 賦 gàn 能 diào 其他員工。
Agent 的本質可以用三句話總結：
- LLM Makes The Loop；
- LLM in The Loop；
- LLM Ends The Loop
作為 Skills 的使用者，設計它比搭一個 Skills 對 AI 產品經理的要求要高一些。
以終為始的成為 AI 產品經理，怎么做？
下面是剛剛提到的 K2.5 糾結數輪后交付的學習路線圖。
以終為始的成為AI產品經理
如果你從現在開始準備，春節后金三銀四找工作正合適！
大概時間節奏(按照還在上班、每天 1 小時左右學習時間)：
現在開始：3 天時間把 AI 大模型的生態位上的業務類型和企業應用開發大模型的范式學習一下，對整個行業有個全面的認知，也知道自己可以在哪些方向找工作。簡單說就是把下面兩張圖搞明白。
《AI產品經理轉崗實訓營》課程截圖2月初：一周時間把大模型的底層原理搞明白，包括："大模型的訓練過程，帶來了什么影響"、"大模型是如何推理回答問題的，帶來了什么影響"、"大模型的應用場景、開發方式和能力邊界"、"大模型的測評維度和選型策略"
《AI產品經理轉崗實訓營》課程截圖春節前后：一個月左右時間把提示詞工程(含API調用和 Function Calling)、RAG、Dify 和微調四個大模型產品設計的核心技能掌握好。這是成為 AI 產品經理的關鍵，不止要能知道熟悉概念，必須能上手實操。我在課程里有帶教如下幾個項目，練完足夠勝任面試了。
《AI產品經理轉崗實訓營》實訓項目3 月初：最后再花 2 周左右時間提升一下 AI 產品在具體場景落地的“軟實力”，以更扎實的應對垂直行業領域的面試的要求。包括具體場景賦能可行性分析、競品拆解和 AI-PRD 撰寫能力。以下是我直播帶教過的一些具體項目：
《AI產品經理轉崗實訓營》實訓項目
如果你報名參加我的《AI 產品經理轉崗特訓營》，效率會更高一些：
- 完善體系化的知識，按順序學習即可，每節課 20 分鐘左右，非常適合通勤學習
- 雙周直播作業點評&答疑，確保你沒有知識盲點，同時督促學習進度
- 雙周實戰項目手把手直播帶教，歷史 25 節 + 專為金三銀四設置的場景突擊項目
- 學習交流群、內推渠道、面試真題解析……
目前已有北京、上海、杭州、深圳、廣州、長沙、寧波、南京等10+ 城市的數十位同學完成了轉崗。
沖一波，2026年的大模型只會比 2025 更瘋狂！
在大模型真正企業落地的元年，踩中風口，扶搖直上！
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