如何用Skill做競(jìng)品調(diào)研？

競(jìng)品調(diào)研中AI的應(yīng)用并非萬能，過度依賴其抓取能力反而會(huì)陷入信息淺層的陷阱。本文揭秘從失敗案例到成功實(shí)踐的完整方法論，教你如何通過結(jié)構(gòu)化投喂用戶手冊(cè)、更新日志等核心材料，讓AI成為真正高效的分析助手。

———— / BEGIN / ————

當(dāng)時(shí)做競(jìng)品分析，我一開始的想法很豐滿——輸入競(jìng)品名稱，AI就能自動(dòng)去網(wǎng)上抓取他們最近1-2年的升級(jí)日志和財(cái)務(wù)報(bào)表，自動(dòng)給我分析出一份產(chǎn)品路線圖和戰(zhàn)略變化。

結(jié)果呢？它確實(shí)給我輸出了一篇洋洋灑灑的內(nèi)容。但仔細(xì)一看，基本全是基于網(wǎng)上公開的營銷軟文、發(fā)版通稿、甚至發(fā)布會(huì)公關(guān)稿拼湊出來的。對(duì)于產(chǎn)品底層究竟是怎么迭代的，幾乎沒有任何參考價(jià)值。

但有伙伴看完之后私信我：具體怎么喂？喂什么？Skill怎么寫？能不能展開講講？

所以今天這篇文章，就專門把這個(gè)話題掰開揉碎了聊。

先說一個(gè)殘酷的現(xiàn)實(shí)

做競(jìng)品調(diào)研這件事，產(chǎn)品經(jīng)理應(yīng)該都不陌生。

傳統(tǒng)的做法，大致是這樣一條鏈路：確定競(jìng)品范圍 → 收集競(jìng)品信息（官網(wǎng)、行業(yè)報(bào)告、用戶評(píng)價(jià)、用戶手冊(cè)）→ 整理競(jìng)品功能清單 → 分析產(chǎn)品路線圖 → 輸出競(jìng)品調(diào)研報(bào)告

這里面，最耗時(shí)的不是”分析”，而是”收集”和”整理”。

你可能要花兩三天時(shí)間，把北森、薪人薪事、飛書這些競(jìng)品的官網(wǎng)翻個(gè)遍，把他們的更新日志一條條扒下來，把用戶手冊(cè)里跟自己負(fù)責(zé)的模塊相關(guān)的章節(jié)截圖保存，最后才能開始真正有價(jià)值的分析工作。

所以當(dāng)我第一次嘗試用AI做競(jìng)品調(diào)研的時(shí)候，我的期待很簡(jiǎn)單：能不能把”收集和整理”這件事交給AI，讓我直接進(jìn)入”分析”環(huán)節(jié)？

事實(shí)證明，這個(gè)期待本身就沒問題。問題出在我對(duì)AI能力的誤判上。

第一次嘗試：讓AI自己去”調(diào)研”

我當(dāng)時(shí)的做法，現(xiàn)在回想起來，確實(shí)有點(diǎn)天真。

我建了一個(gè)Skill，輸入的內(nèi)容大概是這樣的：

“請(qǐng)分析以下競(jìng)品（北森、薪人薪事、飛書人事）最近兩年的產(chǎn)品迭代情況，包括：

1. 主要功能更新；

2. 產(chǎn)品戰(zhàn)略方向變化；

3. 對(duì)我們產(chǎn)品的啟示。”

然后我就等著它給我一份”競(jìng)品分析報(bào)告”。

它確實(shí)給了。而且給得很快，格式也很漂亮，有表格、有分類、甚至還有”戰(zhàn)略建議”。

但當(dāng)我逐條去驗(yàn)證的時(shí)候，問題就暴露了。

第一，信息來源不可靠。它引用的”北森2025年Q3更新”，實(shí)際上是北森公眾號(hào)的一篇營銷推文，標(biāo)題寫著”全新升級(jí)”，但內(nèi)容只是換了個(gè)UI皮膚。它卻把這個(gè)解讀成了”北森在重新設(shè)計(jì)核心交互架構(gòu)”。

第二，信息嚴(yán)重滯后。它引用的一些”最新動(dòng)態(tài)”，實(shí)際上已經(jīng)是半年前的舊聞了。對(duì)于SaaS產(chǎn)品來說，半年的迭代可能已經(jīng)翻天覆地。

第三，分析全是正確的廢話。”建議關(guān)注競(jìng)品的用戶體驗(yàn)優(yōu)化方向”、”建議加強(qiáng)移動(dòng)端能力”——這種話，不說我也知道。

說白了，它給我的不是”競(jìng)品調(diào)研報(bào)告”，而是一份”基于公開營銷信息的拼湊稿”。

那一刻我才真正理解了一件事：AI不是調(diào)研員，它沒有腿，跑不了你的市場(chǎng)。

它能做的，是基于你給它的信息或公開信息，進(jìn)行結(jié)構(gòu)化的分析和推理。但如果你給它的信息本身就是淺層的、片面的、甚至誤導(dǎo)性的，那它的分析再漂亮，也不過是”在沙子上建城堡”。

第二次嘗試：給它”真材實(shí)料”

踩完這個(gè)坑之后，我換了一個(gè)思路。

與其讓AI自己去網(wǎng)上”找”信息，不如我自己把信息找好，整理好，然后讓AI來幫我”消化”。

這個(gè)思路的轉(zhuǎn)變，看似退了一步，實(shí)際上是進(jìn)了一大步。

具體怎么做呢？

第一步，明確我需要什么信息，以及從哪獲取。

說實(shí)話，做B端SaaS的競(jìng)品調(diào)研，你真正需要的信息來源其實(shí)很有限，但每一個(gè)都很實(shí)在：

競(jìng)品官網(wǎng)的更新日志

——這是最直接的迭代信號(hào)。哪個(gè)模塊在持續(xù)更新、更新頻率如何、最近加了什么新功能，一目了然。需要登錄才能看到的部分，我手動(dòng)截圖保存

競(jìng)品的用戶手冊(cè)

——這是最被低估的競(jìng)品信息源。手冊(cè)里寫了什么功能、操作流程是什么、支持哪些配置項(xiàng)——這等于競(jìng)品把自己的”產(chǎn)品說明書”直接遞到了你手上。手冊(cè)里沒提到的功能，至少說明不是他們的重點(diǎn)

競(jìng)品的財(cái)務(wù)報(bào)表

——這個(gè)不是每次分析都需要，但當(dāng)你想判斷競(jìng)品的戰(zhàn)略重心時(shí)，財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)（營收增速、研發(fā)投入占比）是一個(gè)很好的輔助參考

你可能會(huì)問：行業(yè)報(bào)告呢？競(jìng)品的招聘信息呢？公眾號(hào)推送呢？

我的經(jīng)驗(yàn)是：這些信息看起來很”豐富”，但對(duì)產(chǎn)品經(jīng)理的實(shí)際決策幫助有限。行業(yè)報(bào)告通常是宏觀視角，落到具體模塊的對(duì)比上粒度不夠；招聘信息能看出方向但驗(yàn)證成本太高；公眾號(hào)推送里營銷噪音太多，過濾的精力不如直接去看更新日志。

與其貪多求全，不如把有限的精力集中在三個(gè)最實(shí)在的信息源上。

第二步，定義分析粒度——不要試圖“全面分析”，要“精準(zhǔn)打擊”。

這是我踩的第二個(gè)坑。

一開始，我每次做競(jìng)品調(diào)研都想”全面了解”一個(gè)競(jìng)品——從考勤到排班到薪酬到績(jī)效，恨不得把對(duì)方的產(chǎn)品翻個(gè)底朝天。

我給Skill喂了競(jìng)品A四個(gè)模塊的用戶手冊(cè)，加起來快100頁，然后讓它”全面分析”。

結(jié)果就是：信息量太大，AI的分析變得又淺又泛，什么都提到了，但什么都沒說透。

后來我換了一個(gè)策略：每次只聚焦一個(gè)模塊或一個(gè)專項(xiàng)能力。

比如這次只分析”智能排班”這個(gè)專項(xiàng)能力，下次只看”國際化”做得怎么樣。

這樣做的好處是：信息更聚焦，AI的分析深度明顯提升，而且產(chǎn)出的結(jié)論可以直接對(duì)接到我負(fù)責(zé)的具體模塊上，不用再二次加工。

第三步，把信息“喂”給Skill——但不是簡(jiǎn)單丟進(jìn)去就完事。

這一步很關(guān)鍵。你要告訴Skill的不只是”這些是什么材料”，更要告訴它”這些材料分別有多可信，以及我希望你怎么用它們”。

我的競(jìng)品分析Skill里，有一段很核心的指令：

“分析要求：以我方PRD為錨點(diǎn)，逐條對(duì)比兩家競(jìng)品用戶手冊(cè)中的對(duì)應(yīng)功能。不要給我’競(jìng)品在持續(xù)創(chuàng)新’這種正確的廢話，我要的是’競(jìng)品A支持了XX種規(guī)則，競(jìng)品B只支持XX種，我們目前支持XX種’這種具體到功能點(diǎn)的差異。重點(diǎn)關(guān)注’你有我沒有’或’實(shí)現(xiàn)方式根本不同’的核心差異點(diǎn)。”

你看，這段指令的本質(zhì)，不是在告訴AI”做什么”，而是在告訴它”怎么判斷”。

這又回到了我之前反復(fù)強(qiáng)調(diào)的那個(gè)觀點(diǎn)：你給AI的不應(yīng)該只是任務(wù)說明，更應(yīng)該是你的判斷標(biāo)準(zhǔn)。

第四步，定義輸出結(jié)構(gòu)——而且要”鎖死”格式。

光有信息和分析方向還不夠，你還得告訴它，你希望最終看到什么樣的輸出。

這一點(diǎn)我踩過坑。一開始我沒定義輸出格式，Skill每次給我的報(bào)告結(jié)構(gòu)都不一樣——有時(shí)候先講功能，有時(shí)候先講戰(zhàn)略，有時(shí)候表格和文字混著來。我每次看完都得自己重新整理一遍，反而增加了工作量。

后來我在Skill里”鎖死”了一套輸出結(jié)構(gòu)，要求它必須全部用Markdown表格呈現(xiàn)，而且必須按固定順序輸出六個(gè)板塊：

• 競(jìng)品演進(jìn)路線圖：時(shí)間線精細(xì)到季度，按階段梳理每個(gè)競(jìng)品的產(chǎn)品路線和核心功能，并且要求用財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)做印證說明

• 重點(diǎn)功能與產(chǎn)研資源投入分布：把功能按“核心重倉”和“創(chuàng)新/新增”分類，標(biāo)注迭代頻次和資源投入預(yù)估

• 背后企業(yè)戰(zhàn)略洞察：從客群、國際化、AI三個(gè)維度分析競(jìng)品戰(zhàn)略，要求每個(gè)洞察都有產(chǎn)品功能迭代和財(cái)報(bào)數(shù)據(jù)雙重支撐

• 對(duì)自身產(chǎn)品規(guī)劃的啟示：分“防御性基建（P0/P1）”和“差異化突破（進(jìn)攻）”兩類，給出具體的行動(dòng)建議

• 核心功能說明：逐條盤點(diǎn)所有提取到的核心功能，不遺漏，包含功能簡(jiǎn)要、解決場(chǎng)景、迭代時(shí)間線

• 差異化對(duì)比（多競(jìng)品時(shí)輸出）：重點(diǎn)突出“你有我沒有”或“實(shí)現(xiàn)方式根本不同”的核心差異點(diǎn)

為什么要”鎖死”格式？?jī)蓚€(gè)原因。

第一，降低你的二次加工成本。你拿到報(bào)告之后，不需要再重新排版、重新歸類，直接就能用。尤其是全表格輸出，復(fù)制到PPT或者飛書文檔里，幾乎不用調(diào)整。

第二，讓Skill的分析更結(jié)構(gòu)化。當(dāng)你要求它必須按”路線圖→資源投入→戰(zhàn)略洞察→自身啟示→功能盤點(diǎn)→差異化對(duì)比”這個(gè)順序輸出時(shí)，它實(shí)際上是在被強(qiáng)制執(zhí)行一個(gè)分析框架——先看時(shí)間線，再看資源分配，再推斷戰(zhàn)略，最后落到自己的行動(dòng)上。這個(gè)框架本身就是一種分析質(zhì)量的保障。

一個(gè)真實(shí)的案例

拿我最近做的一次競(jìng)品調(diào)研來說。

當(dāng)時(shí)我要分析兩個(gè)競(jìng)品在”智能排班”這個(gè)專項(xiàng)能力上的情況。我準(zhǔn)備的材料其實(shí)很簡(jiǎn)單：

• 我們排班模塊的PRD（包含已上線功能和規(guī)劃中的需求）

• 競(jìng)品A排班模塊的產(chǎn)品文檔（從對(duì)方官網(wǎng)下載的用戶手冊(cè)，包含循環(huán)排班、智能對(duì)班等功能的詳細(xì)說明）

• 競(jìng)品B排班模塊的產(chǎn)品文檔（同樣來自官網(wǎng)）

• 兩家競(jìng)品近兩年的更新日志（從官網(wǎng)“版本記錄”頁面整理）

就這些。沒有行業(yè)報(bào)告，沒有招聘信息，沒有公眾號(hào)推送。

把這些材料喂給Skill之后，大概幾分鐘，它給了我一份結(jié)構(gòu)化的對(duì)比分析報(bào)告。

它給我輸出的結(jié)果：

有幾個(gè)發(fā)現(xiàn)，確實(shí)是我之前沒有意識(shí)到的：

發(fā)現(xiàn)一：兩家競(jìng)品走的是完全不同的技術(shù)路線

競(jìng)品A已經(jīng)從”規(guī)則驅(qū)動(dòng)”進(jìn)化到了”數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)”——他們引入了業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)模塊，能根據(jù)歷史客流、訂單數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)未來的人力需求，然后自動(dòng)生成排班表。說白了，他們的排班已經(jīng)不只是”排班”了，而是WFM（勞動(dòng)力管理）的一部分。

競(jìng)品B則一直在深耕”規(guī)則引擎”——循環(huán)模板、智能對(duì)班、打卡自動(dòng)匹配，全都是基于規(guī)則邏輯的自動(dòng)化。他們最新一期甚至專門攻克了”大小周””跨自然周N休W”這類本土化極強(qiáng)的倒班場(chǎng)景。

這個(gè)差異背后，其實(shí)是兩家公司目標(biāo)客群的不同：競(jìng)品A主攻大型連鎖和制造業(yè)大客，這些客戶對(duì)人力成本極度敏感，需要預(yù)測(cè)型排班；競(jìng)品B深耕中腰部制造和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)，這些客戶的核心痛點(diǎn)是”排班規(guī)則太復(fù)雜，手工排太慢”。

發(fā)現(xiàn)二：競(jìng)品A在“復(fù)雜用工場(chǎng)景”上的覆蓋度遠(yuǎn)超我們

他們的用戶手冊(cè)里詳細(xì)描述了”多維度排班”——脫離單一的”按人排班”，支持按職位、按任務(wù)維度掛載班次并填入人員，能處理門店一人多崗、車間多條產(chǎn)線按任務(wù)調(diào)度的場(chǎng)景。還有”劃線排班”——在時(shí)間軸上直接拖拽生成碎班次，精確到15分鐘。

這意味著他們能處理”一人多崗””門店碎班”這類我們目前還不太支持的場(chǎng)景。如果我們的客戶群體未來向連鎖門店拓展，這個(gè)差距會(huì)變成一個(gè)硬傷。

發(fā)現(xiàn)三：競(jìng)品B在“本土化規(guī)則”上做得比競(jìng)品A更細(xì)

比如”大小周”這個(gè)場(chǎng)景——第一周上5天，第二周上6天，循環(huán)往復(fù)。競(jìng)品A的循環(huán)排班只支持按周或按天的基礎(chǔ)循環(huán)，但競(jìng)品B專門做了”多周循環(huán)”模板，能精確處理”第一周小周、第二周大周”這種國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)極度高頻的排法。

這個(gè)發(fā)現(xiàn)讓我重新思考了我們的優(yōu)先級(jí)——我們之前把”業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)”作為排班模塊的下一個(gè)重點(diǎn)方向，但看完這個(gè)分析之后，我覺得可能應(yīng)該先把本土化規(guī)則引擎夯實(shí)。畢竟我們的客群里，互聯(lián)網(wǎng)和制造業(yè)客戶占大頭，”大小周”是實(shí)打?qū)嵉母哳l剛需。

發(fā)現(xiàn)四：從更新日志能看出兩家競(jìng)品的資源投入節(jié)奏完全不同。

競(jìng)品A在2023年下半年到2024年初密集上線了業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)、劃線排班、工時(shí)標(biāo)準(zhǔn)等功能，之后迭代節(jié)奏明顯放緩，進(jìn)入了”打磨期”。競(jìng)品B則是從2024年底開始，跨越三個(gè)版本穩(wěn)步推進(jìn)智能排班，每個(gè)版本解決一類具體問題（循環(huán)模板→智能對(duì)班→復(fù)雜倒班）。

這說明競(jìng)品A已經(jīng)在排班模塊上完成了”從0到1″的能力建設(shè)，正在向”從1到N”的精細(xì)化演進(jìn)；而競(jìng)品B還處于能力補(bǔ)齊階段，但節(jié)奏很穩(wěn)，每個(gè)版本都有明確的交付目標(biāo)。

這四個(gè)發(fā)現(xiàn)，每一個(gè)都是可以直接轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品決策的輸入。尤其是第三個(gè)發(fā)現(xiàn)——競(jìng)品B在本土化規(guī)則上的深耕，如果我不做這次系統(tǒng)性的對(duì)比，很可能不會(huì)意識(shí)到”大小周”這個(gè)看似不起眼的功能，實(shí)際上是中腰部客戶選擇排班工具時(shí)的一個(gè)關(guān)鍵決策因素。

幾個(gè)我覺得很重要的經(jīng)驗(yàn)

第一，AI做競(jìng)品調(diào)研，本質(zhì)是“增強(qiáng)你的對(duì)比能力”，而不是“替代你的調(diào)研工作”

調(diào)研這件事，核心價(jià)值從來不在”整理信息”，而在”判斷信息”。哪些差異重要，哪些只是實(shí)現(xiàn)方式不同，哪些變化意味著戰(zhàn)略轉(zhuǎn)向，哪些只是常規(guī)迭代——這些判斷，AI無法替你做。

但它可以幫你做一件事：把你可能要花兩天才能逐條對(duì)比完的PRD和用戶手冊(cè)，在幾分鐘內(nèi)消化完，然后告訴你”這里有3個(gè)值得你關(guān)注的差異”。

你只需要去驗(yàn)證這3個(gè)差異，而不是從頭到尾重新看一遍。

第二，聚焦比全面更重要

不要試圖一次分析一個(gè)競(jìng)品的所有模塊。信息量太大，AI的分析會(huì)變得又淺又泛。

我的做法是：每次只聚焦一個(gè)模塊（如考勤）或一個(gè)專項(xiàng)能力（如智能排班、國際化）。信息更聚焦，分析更深，結(jié)論更直接。

這就像看病——你不會(huì)讓醫(yī)生一次性給你做全身檢查然后給你一個(gè)”總體健康評(píng)估”，你會(huì)告訴他”我最近胃不舒服”，讓他針對(duì)性地檢查。

競(jìng)品調(diào)研也一樣。你這次關(guān)心的是智能排班，那就只喂排班相關(guān)的材料，只分析排班相關(guān)的差異。下次關(guān)心考勤，再單獨(dú)做一輪。

第三，用戶手冊(cè)是被嚴(yán)重低估的競(jìng)品信息源

很多人做競(jìng)品分析，第一反應(yīng)是去看更新日志、看行業(yè)報(bào)告、看新聞動(dòng)態(tài)。但說實(shí)話，競(jìng)品的用戶手冊(cè)才是最實(shí)在的信息源。

為什么？因?yàn)楦氯罩局桓嬖V你”他們最近做了什么”，行業(yè)報(bào)告只告訴你”市場(chǎng)大概是什么樣”，但用戶手冊(cè)告訴你的是——”他們實(shí)際交付了一個(gè)什么樣的產(chǎn)品”。

手冊(cè)里寫了什么功能、操作流程是什么、支持哪些配置項(xiàng)、邊界場(chǎng)景怎么處理——這些信息，是你做功能對(duì)比最需要的”原材料”。

而且用戶手冊(cè)有一個(gè)天然優(yōu)勢(shì)：它的信息密度極高。一份排班模塊的用戶手冊(cè)，可能涵蓋了循環(huán)排班、智能對(duì)班、業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)、多維度排班等十幾個(gè)功能點(diǎn)的詳細(xì)說明。你讓AI去對(duì)比這份手冊(cè)和你自己的PRD，比讓它去網(wǎng)上搜10篇競(jìng)品相關(guān)的文章，產(chǎn)出質(zhì)量高出一個(gè)量級(jí)。

第四，要給Skill“判斷標(biāo)準(zhǔn)”，而不只是“任務(wù)要求”

我在前面提到過，我的Skill里有一段關(guān)于”材料可信度分級(jí)”的指令。這個(gè)指令的價(jià)值，遠(yuǎn)比”請(qǐng)分析競(jìng)品”這五個(gè)字大得多。

因?yàn)楫?dāng)你告訴它”用戶手冊(cè)是最可靠的證據(jù)，更新日志要注意過濾營銷話術(shù)，財(cái)務(wù)報(bào)表只是輔助參考”的時(shí)候，你實(shí)際上是在把自己的調(diào)研經(jīng)驗(yàn)傳授給它。

這又回到了那個(gè)核心觀點(diǎn)：Skill的價(jià)值，不在于它多會(huì)寫提示詞，而在于你愿不愿意把自己的經(jīng)驗(yàn)和方法論裝進(jìn)去。

第五，競(jìng)品調(diào)研Skill可以和其它Skill組合使用

這是我最近在嘗試的一件事。

做完競(jìng)品分析之后，我會(huì)把分析結(jié)果直接喂給”需求優(yōu)先級(jí)判斷Skill”，讓它結(jié)合競(jìng)品的動(dòng)態(tài)，重新評(píng)估我那1000多條需求的優(yōu)先級(jí)。

比如，如果競(jìng)品A在智能排班上已經(jīng)從規(guī)則驅(qū)動(dòng)進(jìn)化到了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，而且他們的多維度排班和劃線排班覆蓋了大量我們還不支持的復(fù)雜用工場(chǎng)景，那我們排班模塊里相關(guān)的需求，優(yōu)先級(jí)就應(yīng)該往上提。

這樣一來，競(jìng)品調(diào)研就不再是一個(gè)”做完就放一邊”的報(bào)告，而是真正融入了產(chǎn)品決策的工作流里。

回頭看，競(jìng)品調(diào)研這件事，AI能幫的其實(shí)很有限。

它不能替你去下載競(jìng)品的用戶手冊(cè)，不能替你去整理更新日志，也不能替你判斷競(jìng)品下一步會(huì)怎么走。

但它能做一件事：把你準(zhǔn)備好的PRD和競(jìng)品手冊(cè)，在幾分鐘內(nèi)完成逐條對(duì)比，然后告訴你”這里有4個(gè)你需要注意的差異，其中第3個(gè)可能會(huì)改變你的優(yōu)先級(jí)判斷”。

前提是，你得先把材料準(zhǔn)備好——去官網(wǎng)下載用戶手冊(cè)，整理更新日志，準(zhǔn)備好自己模塊的PRD。然后告訴Skill：這些材料分別是什么、可信度如何、你希望它怎么用。

說到底，AI終究只是那個(gè)幫你消化信息的大腦。而你，才是那個(gè)決定要消化什么信息、以及怎么消化的人。

如果你最近也在嘗試用AI做競(jìng)品調(diào)研，不妨問自己一個(gè)問題：

你現(xiàn)在給AI的，是隨手搜來的營銷通稿，還是你自己花時(shí)間整理過的用戶手冊(cè)和需求文檔？

這兩者的差別，往往決定了你拿到的是一份”看起來很專業(yè)的報(bào)告”，還是一份”真正能影響產(chǎn)品決策的洞察”——比如讓你意識(shí)到，”大小周”這個(gè)看似不起眼的排班規(guī)則，可能是中腰部客戶選擇排班工具時(shí)的一個(gè)關(guān)鍵決策因素。

本文來自公眾號(hào)：產(chǎn)品方法論集散地 作者：產(chǎn)品方法論集散地

不想錯(cuò)過 AI 新趨勢(shì)，也想結(jié)識(shí)志同道合的伙伴？長(zhǎng)按識(shí)別二維碼，免費(fèi)加入AI 共學(xué)交流群，一起學(xué)習(xí)、一起玩轉(zhuǎn) AI！