在 AI 最擅長的文字領域,比如知識庫上,用 AI 來進行優化,更是有明顯的提升。這篇文章,我們來看看作者分享的數個場景,在你的工作流上,有沒有更好的提高。
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痛點與破局
人人都是產品經理社區從誕生那天起,其實本質上就在做一件事——為產品經理這個職業不斷構建一個“可學習、可借鑒、可復用”的知識庫。
十五年的堅守,讓社區沉淀了大量來自一線產品經理分享的文章:從項目中如何拆需求、做取舍、推進落地,到被反復驗證的產品方法論框架,再到基于行業、用戶與技術變化的洞察。
但平臺上的這些文章,只是這個“知識庫”中可見的一部分,還有大量有價值的內容是散落在社區之外的,沒有好的載體來承載,使用上也不夠高效。
比如 PRD 模板、行業報告這些,過去我們嘗試過網盤、在線文檔等形式來承載,但經常面臨網盤鏈接失效、文件發到社群后過期被清理等問題。
對于我們來說,這意味著經常需要重復翻找和轉發資料,對于用戶而言,把資料下載到本地或收藏鏈接后,由于缺少好的檢索方式,后續要使用也很麻煩,找不到了又會讓我們再發一次。
我們在想:AI 時代,內容社區究竟需要怎樣的能力,才能更好地激活這些內容?
基于這個想法,在對比多種方案后,我們最終選擇在騰訊 ima 上打造了 這個「人人都是產品經理知識庫」,它既可以支撐多種形態的內容承載,又可以通過 AI 能力提升我們知識庫的使用效率。
知識庫里有什么?
在騰訊 ima 首頁點擊進入「知識庫廣場」,然后搜索“人人都是產品經理”就可以找到我們搭建的知識庫:
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在整理知識時,我們以產品人的學習路徑和真實工作需求為線索,將多年的內容沉淀劃分成了四類:
1. 產品工作全流程工具箱
這塊基本將產品經理日常工作中需要寫的文檔都給模板化、工具化,包括項目總結報告模板、BRD/MRD/PRD、需求管理模板、調研報告等,對于新人來說“拿來就能用”。
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2. 產品必備的周邊能力學習資料
除了產品方法論本身,我們也整理了營銷、運營、增長、用戶洞察等“產品周邊能力”。這些周邊內容常常能帶來意想不到的啟發:
- 看到一個增長案例,會反推自己產品的路徑;
- 讀到一份運營策略,會突然想到更合理的指標;
- 看了幾篇營銷拆解,就明白方案里缺了什么。
多一個視角,多一條思路。
這些內容,正是用來打開你思考邊界的。
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3. 行業前沿報告
在 AI 快速演進的當下,大部分產品人都在思考自己的產品該如何結合 AI 。因此,我們在這個模塊里重點整理了 AI 領域的前沿內容,包括:大模型工具的使用手冊、AI 在各行業的落地案例、AI 應用全景白皮書等,幫助大家在判斷方向、理解趨勢、設計方案時,有更扎實的底層認知支持——從宏觀趨勢到具體落地,都能找到參照:
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不過,內容被歸類、放置好,并不意味著它就能自動產生價值,“整理好資料”只是第一步。
真正關鍵的是——這些沉淀在實際的工作場景里,究竟能不能被順暢地調動、組合、復用?
也正是帶著這個問題,我們在 ima 知識庫內做了一輪真實場景體驗,看看把內容放進 ima 知識庫后,會發生什么變化。
把社區內容放進 ima 知識庫后,有什么樣的新體驗?
我們拿了下面幾個產品人日常使用社區的典型工作場景體驗了一輪。結果發現:同樣的內容,放在 ima 知識庫里,體驗確實不一樣,下面我們逐一看看。
場景一:做新功能時進行借鑒參考
在這個場景里,過去大家通常是到社區里搜“從 0 到 1 設計 xxx ”,讀完多篇文章后,再把要點手動記錄到自己的筆記中,方便進行產品設計時綜合考慮。
過去我們能做的,是通過專題頁把相關文章盡量聚合到一起,讓大家“找內容”更方便。但內容真正的提煉、總結和應用,仍靠大家自己去處理。
現在,通過「人人都是產品經理知識庫」,大家打開知識庫后可以直接提問,比如提問“如何設計一個觸達系統”,ima 知識庫的「智能問答」就會結合我們知識庫里的內容,將同行分享的實踐經驗、最新的行業案例、相關領域的產品調研報告,以及騰訊公眾號優質文章等可信的內容源,可以很大程度地降低 AI 的幻覺,直接生成一個結構化的設計方案:
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同時,在問答內容中,也可以看到內容的出處,如果大家希望對相關內容進行更深入的了解,也可以將鼠標移到有數字標識的問答片段上,會自動出來一個原文信息展示卡片,點擊后就可以直接查看原始內容:
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借鑒完功能設計方法后,大家下一步肯定是想輸出自己的方案了,在內容使用這個環節上,之前大家是需要自己手動去梳理功能結構圖還有 PRD 的。
現在的話,大家可以直接將知識庫生成的內容轉成腦圖,也可以選擇創建成筆記或導出到騰訊文檔,在此基礎上,進行二次編輯的時候就會省事很多。
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在這個場景里,可以明顯感受到,可信信源 + AI 智能問答 + 內容編輯能力,直接打通了從知識查詢、搜集、總結到使用的全過程。
場景二:寫調研報告
寫產品調研報告是另一個典型的“高投入”工作:既要向外搜集行業、市場、政策、技術趨勢,還要結合自身產品和業務情況,最終形成一份有可行性、可落地的報告。
之前社區能提供的幫助,主要還是在內容層上面給大家提供最新的行業趨勢報告,以及同行的最新實踐,現在,通過「人人都是產品經理知識庫」,結合 ima 知識庫的「任務模式」,我們可以直接一句話就生成最終的調研報告。
什么是任務模式?可以理解為在ima 知識庫中引入了一個可以理解復雜任務、自主拆解步驟、調用工具并完成整套流程的智能 Agent。
我們進入知識庫后,需要在對話框的左下角先切換到“任務模式”,然后直接用一句話發出指令,比如輸入“幫我寫一篇 AI 智慧營銷產品調研報告,我想了解這些產品如何進行 Al 落地”,同時,我也把一個產品介紹材料作為附件提供給了它,方便它寫出的內容相關性更強:
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輸入后,ima 知識庫會先去理解指令的真實意圖,這個是在測試的時候我們比較驚喜的地方,可以看到它會沿著提問的問題,主動確認報告的目的,以及詢問關心的內容側重點:
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完成內容補充后,在正式開始前,它還會跟我進行最終確認,確保理解正常:
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整個交互過程非常像與一位經驗豐富的同事協作:先確認需求,再分步驟推進。
在點擊開始,它會調用包括精讀、全網搜索、知識庫查詢、內容生成等工具,一步步完成任務,并在執行時自我監測和修正,最終輸出一個可以直接使用的結果:
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這個能力是我們在 ima 上印象最深刻的:傳統的知識庫往往止步于內容的分類存儲,而 ima 則讓知識庫具備了輸出成果的能力。在寫報告時,所有資源都能即調即用,這正是我們要實現的終極目標——激活沉睡的內容資產,讓知識真正流動起來。
場景三:讀 AI 行業報告
前兩個場景更多集中在“內容產出”的場景上:做新功能、寫調研報告。
但對于產品經理來說,保持對行業趨勢的敏感度同樣重要,尤其是在 AI 快速演進的當下——每一次模型能力的突破,都可能顛覆既有的產品范式,帶來新的用戶體驗模式。因此,不少產品人都會定期閱讀行業趨勢報告,關注最新的方向、機會與變化。
過去大家閱讀趨勢報告的方式通常都是逐頁閱讀,但這極耗精力。
現在,通過「人人都是產品經理知識庫」在 ima 知識庫上的能力,這個過程會變得不太一樣。
在打開一份行業趨勢報告后,可以先調用文檔伴隨助手,讓它先對全文進行智能總結,把信息給提煉出來,這樣就能提前獲取概覽,鎖定自己感興趣的內容章節:
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當然,也有另外的方式,也可以直接讓它生成這個報告的腦圖,看起來也會更加直觀清晰:
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除了上面兩種新的閱讀方式外,還可以用播客的方式來聽報告。
相比很機械的 TTS 方式,ima 知識庫可以讓我們根據習慣來選擇不同的音色、語速,甚至選擇“多人對談”式的播讀方式,生成的語音內容有明顯的停頓、節奏與情緒表達,更像在聽一位熟悉行業的同事娓娓道來,而不是聽機器讀稿:
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這讓行業趨勢的學習從“必須坐下來讀”變成了“隨時可以聽”。通勤時、散步時、吃飯時,甚至做家務時,你都能讓這份趨勢報告“講給你聽”,以一種更輕松、更沉浸的方式吸收內容。
在這個場景中,知識也不再是靜態的,而是可被理解、被提煉、被講述的內容。
在測試這些典型場景的過程中,我們還意外發現了 ima 知識庫的另一個能力——知識庫廣場。
這里聚合了來自不同領域的優質知識庫,也可以和我們構建的產品經理知識庫形成一個可以互相啟發的“知識網絡”,更好地滿足大家的工作需要。
比如,當垂直行業的產品經理在做市場調研時,往往既需要產品方法論,也需要行業趨勢、產業鏈、政策等信息。過去需要到處找,現在通過 ima 知識庫就能把這些內容自然地組合在一起。
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從工具到工作方式:每位產品人都值得擁有自己的知識庫
在 ima 上搭建這個知識庫之前,我們的初衷其實很簡單:解決那些文章之外的內容,究竟該放在哪里、又該如何真正被用起來的問題。
然而,隨著知識庫逐漸成形,我們意識到:這件事已經遠遠超出了“換一個內容承載容器”的范疇。
從前面的場景可以看出,在知識庫的加持下,產品人的工作方式悄然發生了變化。
也正是這種變化,讓我們開始追問——在 ima 上做知識庫,真正改變的是什么?
從前,知識被保存、收藏、記錄下來后,每次使用都需要人工去翻找、提煉、拼接,才能組合成最終的輸出;
而現在,ima 可以在具體的任務里把這些沉淀動態地提取、結構化、重組,直接生成可用的內容框架。
換句話說,它改變的不是“內容的存放方式”,而是知識從獲取到應用的整條工作流。
這一點,也讓我們看到一個更大的可能:如果社區的知識能被這樣激活,那么個人、團隊、企業的知識,也完全可以。
試著想象一下,當你把自己的項目經驗、設計原則、行業認知逐步沉淀到騰訊 ima 知識庫中,它們也會獲得新的生命力:
- 在新項目中可以被反復復用;
- 在不同任務里能被自動組合與重新激活;
- 在關鍵決策時提供方向和判斷依據;
- 不再依賴“記得住”,而是隨時“調用得出”。
當這些內容積累到一定規模,你擁有的就不再是一堆散亂的文件、鏈接和收藏,而是一個真正隨你成長、能替你思考、能為你工作的「第二大腦」。
我們期待,每位產品人都能讓這樣的積累真正運轉起來——讓知識不再沉睡,現在掃碼進入「人人都是產品經理知識庫」,我們為你準備的干貨直接成為你的工作助力吧~
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