企业官网建设流程全解析

电脑系统做的好的几个网站,wordpress后台首页增加论坛帖子,网站默认图片,网络营销方式可以分为哪几个类型?AI时代正在压缩产品经理的翻译工作层#xff0c;因为AI可直接将问题转化为可执行代码。Google高级AI产品经理指出#xff0c;PM的核心已从写文档转向问题塑形、上下文策展和判断力与审美三大能力。PM工作模型转变为直接与AI协作产出产品原型#xff0c;而真正的…AI时代正在压缩产品经理的翻译工作层因为AI可直接将问题转化为可执行代码。Google高级AI产品经理指出PM的核心已从写文档转向问题塑形、上下文策展和判断力与审美三大能力。PM工作模型转变为直接与AI协作产出产品原型而真正的价值在于深入理解问题和用户需求。当实现成本趋近于零对问题的理解能力将成为PM最稀缺的核心竞争力。如果你是一个做了几年产品经理的人大概对下面这套流程非常熟悉PM 的核心价值一直被认为是“翻译”把用户模糊的诉求翻译成工程师能执行的规格说明。但现在这一层正在迅速消失。这是 Google AI 产品经理Shubham Saboo最近在一篇长文里提出的判断。而且这并不是理论推演而是他在一线的真实经历。先简单说说作者背景Shubham Saboo 目前是Google 的高级 AI****产品经理加入 Google 只有三四个月但他直言感觉像经历了三年的 AI 进化。在这短短时间里Google 内部和对外发布的产品包括Gemini 3 Pro / FlashGemini Deep Research AgentMultimodal Live APIAntigravity Agentic IDEADKPython / Java / Go / TypeScript这些不是demo或实验产品而是真正已经落地、可以用来直接写代码、做原型、跑流程的工具。在这种环境下传统 PM 的工作方式几乎是被强制重构的。翻译层正在被压缩Shubham 提出了一个非常关键的判断PM****的工作曾经是“翻译”但现在这层正在被压缩。当 AI Agent 可以接收一个清晰的问题描述理解约束直接生成可运行的代码时PM则 不再需要替工程师翻译需求。PM 的新任务变成了把问题塑造成足够清晰、足够完整让 Agent 可以直接行动。换句话说Spec 本身正在变成产品。从想清楚到跑起来被压缩成一个小时过去一个完整的产品周期是这样的周期通常是几周。而现在Shubham 看到的场景是PM 写清楚问题和约束把 Agent 指向这个问题一小时后看到可运行的代码时间被压缩了但有一件事没有变甚至更重要了“知道该做什么”这件事没有变简单只是变得更稀缺了。新时代 PM 的三项核心能力在文章里Shubham 明确提出了AI 时代 PM 的新技能栈。1.问题塑形这是最重要的一项。不是写文档而是回答几个本质问题用户真正的痛点是什么哪些约束是会改变解法的约束成功的标准到底是什么Spec 不再是一份文档而是一个边界清晰的问题。Agent 不怕复杂怕的是模糊。2.上下文策展这是很多人忽视但决定 Agent 输出质量的关键能力。Shubham 总结他现在会在动手前准备一份上下文材料包括真实用户不是 Persona用户的原话----来自工单、访谈、销售记录什么是好的例子----竞品、历史方案失败过的方案以及失败原因真正重要的约束如何判断是否成功----可观测、可衡量当 Agent 从这些上下文开始工作它就不是从 0 开始猜了而是站在一个成熟团队的认知之上在工作。3.判断力与审美这是极容易被低估却极难被替代的能力。Agent 可以批量生成看起来能跑的方案但它无法判断这个方案是不是真的解决了问题是否覆盖了关键边界情况是否值得上线。这种判断力来自大量实战和复盘没有捷径。而审美则是超越功能之上的感性决断它关乎调性、品味和对人性的理解。Agent 可以给你一百种符合规范的布局方案但只有你能感知到哪一种最能引起用户的共鸣那一种才具备真正的灵魂。PM 的工作模型已经变了Shubham 用一个非常清晰的对比总结了变化过去PM想 → 写 spec → 工程师做 → PM 评审 → 迭代现在PM 想 → PM Agent 直接做 → PM 评估 → 快速迭代 → 再交给工程师做生产级优化这意味着PM 不再只交付文档而是**亲自“vibe coding”第一版产品**用真实可运行的软件demo来获取反馈。一个残酷但真实的结论文章最后Shubham 留下了一段非常直白的话“如果你的工作主要是把需求翻译成文档那是一种工作流。而工作流会被自动化。如果你的工作是深入理解问题让正确的解法变得显而易见****那你比以前任何时候都更有价值。”当翻译层消失留下来的是理解问题的能力、用户共情、判断力、审美。这些才是PM工作中真正重要的部分。写在最后这篇文章之所以引发大量共鸣是因为作者在谈AI的时候戳中了一个现实AI 并不是在抢PM的工作它在逼 PM 回到自己最本质的价值。当实现成本趋近于零真正稀缺的永远是对问题的理解。AI时代未来的就业机会在哪里答案就藏在大模型的浪潮里。从ChatGPT、DeepSeek等日常工具到自然语言处理、计算机视觉、多模态等核心领域技术普惠化、应用垂直化与生态开源化正催生Prompt工程师、自然语言处理、计算机视觉工程师、大模型算法工程师、AI应用产品经理等AI岗位。掌握大模型技能就是把握高薪未来。那么普通人如何抓住大模型风口AI技术的普及对个人能力提出了新的要求在AI时代持续学习和适应新技术变得尤为重要。无论是企业还是个人都需要不断更新知识体系提升与AI协作的能力以适应不断变化的工作环境。因此这里给大家整理了一份《2026最新大模型全套学习资源》包括2026最新大模型学习路线、大模型书籍、视频教程、项目实战、最新行业报告、面试题、AI产品经理入门到精通等带你从零基础入门到精通快速掌握大模型技术由于篇幅有限有需要的小伙伴可以扫码获取1. 成长路线图学习规划要学习一门新的技术作为新手一定要先学习成长路线图方向不对努力白费。这里我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。2. 大模型经典PDF书籍书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档它们由领域内的顶尖专家撰写内容全面、深入、详尽为你学习大模型提供坚实的理论基础。书籍含电子版PDF3. 大模型视频教程对于很多自学或者没有基础的同学来说书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解因此我们提供了丰富的大模型视频教程以动态、形象的方式展示技术概念帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。4. 大模型项目实战学以致用当你的理论知识积累到一定程度就需要通过项目实战在实际操作中检验和巩固你所学到的知识同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。5. 大模型行业报告行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。6. 大模型面试题面试不仅是技术的较量更需要充分的准备。在你已经掌握了大模型技术之后就需要开始准备面试我们将提供精心整理的大模型面试题库涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题让你在面试中游刃有余。为什么大家都在学AI大模型随着AI技术的发展企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。企业对人才的需求从“单一技术”转向 “AI行业”双背景。金融AI、制造AI、医疗AI等跨界岗位薪资涨幅达30%-50%。同时很多人面临优化裁员近期科技巨头英特尔裁员2万人传统岗位不断缩减因此转行AI势在必行这些资料有用吗这份资料由我们和鲁为民博士(北京清华大学学士和美国加州理工学院博士)共同整理现任上海殷泊信息科技CEO其创立的MoPaaS云平台获Forrester全球’强劲表现者’认证服务航天科工、国家电网等1000企业以第一作者在IEEE Transactions发表论文50篇获NASA JPL火星探测系统强化学习专利等35项中美专利。本套AI大模型课程由清华大学-加州理工双料博士、吴文俊人工智能奖得主鲁为民教授领衔研发。资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目无论你是小白还是有些技术基础的技术人员这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇转行大模型岗位。大模型全套学习资料已整理打包有需要的小伙伴可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】