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学习与实践系统 · 2026
AI 产品经理成长系统
AI product management practice OS
把 AI 产品知识变成“学习—实践—评测—复盘—作品”的持续成长闭环。
能力路径示意
A PRACTICE, EVERY DAY.把知识，
把知识，
变成做过的事。
01学习
02实践
03评测
04复盘
OVERVIEW / 项目概览
这次实践，围绕什么展开？
这套系统通过能力地图、优先级、实战闭环、原子 Skill、评测用例和健康检查，让每个 P0/P1 模块最终形成作品、决策或可验证证据。
- 项目阶段
- v1.0 运行中
- 参与角色
- 能力模型 / Skill 工作流 / 证据治理
- 时间
- 2026
- 关键词
- AI PM / Obsidian / Agent Skills / Evaluation
01 / PROBLEM
把资料转化为真实岗位任务。
传统知识库容易停留在收藏与解释。系统把目标改为：每个关键模块都必须转化为可评测任务、决策记录、项目切片或作品证据。
02 / SYSTEM
用先修关系、优先级和实战闭环组织成长。
能力地图覆盖 AI 场景、需求与 PRD、RAG/Agent、评测、数据增长和治理等方向；S1—S8 端到端工作流把问题定义、方案、原型、评测和复盘串联起来。
- P0/P1/P2 区分岗位基础、进阶和专项能力
- 8 个原子 Skill + 1 个端到端 Workflow
- 新材料先进入收件箱，未经核验不进入课程主干
03 / EVALUATION
Skill 必须经过触发与边界测试。
系统为原子 Skill 建立注册表和 18 个触发评测用例，并通过周复盘、月度健康检查和变更日志保持知识主干可维护。
04 / BOUNDARY
让知识体系持续连接真实能力。
当前可证明的是能力模型、实践系统和评测机制已经建立；岗位水平仍需要用真实项目结果、面试反馈和业务交付持续校准。
VALIDATION & REFLECTION
让结果有迹可循。
6核心能力线
8P0 原子 Skill
18触发评测用例
可核查证据
知识库、能力地图、实践闭环、Skill 注册表、评测用例与健康报告均已建立，并持续映射到真实项目证据。
个人贡献
设计能力分层、学习路径、S1—S8 实战闭环、原子 Skill、触发评测与知识健康机制。
下一步
将五个真实项目映射到能力证据，补充面试反馈与业务结果，持续校准能力雷达。