当产品经理遇到 Claude Skills

Wang Shuyi 2026-01-12 41.9 KB 99.1K 𝕏 文章列表

故事讲述了在 2025 年的互联网寒冬中，资深产品经理林小棠面对 AI 提效带来的职场危机。她发现自己变成了“AI 人肉校验员”，工作效率和职业价值受到 Claude 等大模型的冲击。在同事陈洋的建议下，她尝试学习 Claude Skills 功能，试图将自己多年积累的产品方法论和经验“封装”成 AI 技能，从而在 AI 时代重新定位产品经理的核心竞争力——从“写文档的人”转变为“定义标准的人”。

# 当产品经理遇到 Claude Skills **作者**: Wang Shuyi **日期**: 2026-01-11T14:07:24.000Z **来源**: [https://x.com/wshuyi/status/2010352847964209183](https://x.com/wshuyi/status/2010352847964209183) --- ![Image](/doc/336/image/img_cff1e7c0dedd.jpg) ## 第一章：AI 的校验员望京 SOHO 三号楼的灯光稀稀落落，像是被掏空了内脏的巨兽躺在北京的夜色里。林小棠揉了揉眼睛，屏幕上的光刺得她有些恍惚。晚上十点四十七分。她盯着 Claude 刚刚生成的第三版 PRD 初稿，手指悬在键盘上方，迟迟没有落下。这份需求文档看起来结构完整，用词专业，甚至还贴心地加上了 "用户故事" 和 "验收标准"—— 标准到像是从某本产品经理教科书里复制粘贴出来的。问题就在这里。太标准了。标准得像是实习生写的，每个该有的模块都有，但没有一个地方能让人眼前一亮。那些关于用户痛点的描述，读起来正确，却空洞；那些功能定义，逻辑自洽，却缺乏对业务场景的真实理解。林小棠把文档滚动到开头，又看了一遍自己输入的 prompt： > 你是一个资深产品经理，请根据以下背景信息，撰写一份 PRD...... 她叹了口气。这已经是今晚第三次尝试了。第一次太发散，第二次太啰嗦，第三次...... 第三次就是现在这个样子：什么都对，但什么都不对。窗外的北京灰蒙蒙的，望京 SOHO 的玻璃幕墙反射着对面商场的霓虹灯，红红绿绿地晃。她的工位在角落，旁边的绿萝死了一半，另一半顽强地活着，像极了这个行业里的大多数人。三年前，这层楼坐满了人，产品、运营、技术、设计，光是产品经理就有十二个。每天早上九点半开完站会，大家各自对着需求文档奋笔疾书，或者拉着开发在白板前画流程图。现在，整个产品组就剩五个人。林小棠清楚地记得去年三月那个下午。HR 把刘哥叫进了小会议室，二十分钟后，刘哥出来，脸色发白，开始收拾工位。四十三岁，在公司干了六年，负责的业务线被砍，人也跟着一起砍了。 "你知道 HR 怎么跟我说的吗？" 刘哥一边往箱子里扔东西，一边苦笑，"说我的工作内容，AI 就能干。" 那天晚上，林小棠失眠了。她今年三十二岁，入行八年。从初级产品做起，熬过了两次大厂裁员，跳槽到这家中型公司，以为能安稳几年。结果呢？2025 年的互联网寒冬比她想象的更冷。公司的业务在收缩，人效成了老板嘴里最高频的词。"AI 提效" 的标语贴满了走廊，各种大模型工具的使用培训一个接一个。领导们说这是 "数字化转型"，是 "拥抱未来"。但林小棠知道，这意味着什么。以前，她是写需求文档的人。现在，她是检查 AI 写的需求文档的人。以前，她是用户调研的主导者。现在，她是整理 AI 生成的调研报告的人。以前，她是产品经理。现在，她是 AI 的人肉校验员。她不知道这样的日子还能持续多久。 "叮" 的一声，微信弹出消息。是老张 —— 产品总监张建国。 "明天早会，把那个会员体系优化的方案准备一下，下周一 demo，老板要看。" 林小棠看了眼时间。周四晚上十点五十二分。下周一 demo。算上周末，还有四天。她把 Claude 生成的那份 PRD 存进了 "废稿" 文件夹，这是今晚第三个。然后打开 Notion，找到那份会员体系优化的项目文档，里面躺着她之前做的用户调研和竞品分析。这些本来应该是她的工作。调研、分析、定义需求、撰写文档。八年来，她积累了一套自己的方法论，从用户访谈的技巧，到需求优先级的判断框架，到 PRD 的结构模板。这些东西曾经让她在团队里有一席之地。但现在，Claude 也能做这些了。虽然做得不够好，但够用了。而 "够用" 在降本增效的大环境下，就是够用了。电梯间的灯光亮了一下，有脚步声传来。林小棠抬头，看到陈洋背着双肩包走过来。 "棠姐，还没走呢？" 陈洋是组里的前端开发，二十七岁，比她小五岁，但在技术圈子里已经算是 "资深" 了。 "马上走。" 林小棠揉了揉脖子，"你呢？这么晚。" "刚把一个 bug 改完。" 陈洋站在她工位旁边，瞟了一眼她的屏幕，"用 Claude 写 PRD？" "嗯，效果一般。" "试过用 Skills 吗？" 林小棠愣了一下。"什么？" "Claude Skills。" 陈洋把双肩包放下，拉过旁边的椅子坐下，"就是 Anthropic 去年底推的那个功能。可以把你的工作流程封装成 Skill，以后直接调用。" "听说过。" 林小棠点点头，"不就是高级版的 prompt 模板吗？" "不太一样。" 陈洋打开自己的笔记本电脑，调出终端，"你看，这是我给自己做的一个 Skill，专门用来提交代码的。" 他在终端里敲了一行命令： > /commit 屏幕上跳出一串文字，Claude 开始自动分析代码变更，生成 commit message，检查是否符合团队规范，最后询问是否确认提交。 "这个 Skill 里面，我把咱们团队的 commit 规范、代码审查的检查点、还有我平时写 commit message 的习惯都写进去了。" 陈洋指着屏幕，"以后每次提交代码，不用再手动写那些东西，Claude 自己就知道该怎么做。" 林小棠看着屏幕上的输出，皱了皱眉。"所以...... 本质上还是提示词工程？" "可以这么理解，但更系统化。" 陈洋收起电脑，"普通的 prompt 是一次性的，用完就没了。Skill 是可以持久保存、跨项目复用的。而且可以调用工具、执行代码、读取文件...... 功能比单纯的提示词强多了。" "听起来挺复杂的。" "上手其实不难。" 陈洋背上双肩包，准备走了，"棠姐，你那套用户调研的方法论，比网上那些烂大街的模板强太多了。为什么不试试把它做成 Skill？这样每次调研的时候，Claude 就能按照你的思路来执行，比让它自由发挥强多了。" 林小棠没说话，只是点了点头。陈洋走了。电梯间的灯再次暗下去。林小棠盯着屏幕上那份废弃的 PRD，突然想起 Notion 里那个很久没打开的文件夹。里面躺着她这些年积累的各种方法论笔记：用户访谈的问题清单、需求分析的框架、竞品研究的模板...... 那些东西，她已经很久没看了。因为 Claude 来了。Claude 什么都能写，什么都能生成。那些她花了八年时间积累的经验，突然变得像是上个时代的遗物。但今晚，Claude 生成的三份 PRD，没有一份能用。林小棠关上电脑，拎起包，走向电梯。窗外的北京依然灰蒙蒙的，但她脑子里开始转动起一个模糊的念头 —— 如果 Claude 不知道怎么写出好的 PRD，也许问题不在 Claude。问题在于，她没有告诉 Claude，什么才叫 "好"。 ## 第二章：年轻人的玩具周五早上九点半，林小棠准时走进会议室。老张已经坐在主位上，面前摆着一杯美式咖啡，正在翻手机。小雨缩在角落里，捧着笔记本电脑，眼圈有点黑。陈洋靠在椅背上，耳机挂在脖子上，一副还没睡醒的样子。 "人齐了吗？" 老张抬头看了一圈，"开始吧。" 站会很快。老张把目光落在林小棠身上："会员体系优化的方案，周一 demo，你这边准备得怎么样？" "在推进。" 林小棠说，"用户调研的数据已经整理完了，竞品分析也做了一部分。周末我把 PRD 初稿写出来。" "周末？" 老张皱了皱眉，"不能今天搞定？" "调研数据需要再梳理一下，有些用户反馈需要深挖。" "让 AI 帮你嘛。" 老张端起咖啡喝了一口，"现在不是都用 Claude 了吗？不要什么事都自己扛，学会借力。" 林小棠嘴角动了动，没说话。散会后，她回到工位，打开 Notion，开始整理调研数据。旁边的小雨凑了过来，脸上带着那种熟悉的、有求于人的表情。 "棠姐...... 你有空吗？" "怎么了？" 小雨把笔记本电脑递过来，屏幕上密密麻麻排列着五个文档链接："我用 Claude 写了五版 PRD，每一版看起来都挺像样的，但就是...... 不对。我也说不上来哪里不对。" 林小棠点开第一个文档，快速浏览了一遍。结构清晰，用词专业，需求描述完整，还配了流程图 ——Claude 现在连流程图都能画了。 "看着挺好的啊。" 她说。 "是挺好的......" 小雨咬着嘴唇，"但是上周评审会上，技术那边全是问题。他们说需求描述太笼统，边界条件不清楚，异常情况没考虑...... 我又改了两版，但还是过不了。" 林小棠点开第三版、第四版、第五版。每一版都比前一版更详细，更 "专业"，但问题依然在那里 —— 表面上什么都有，实际上什么都差一点。 "你的 prompt 是怎么写的？" 林小棠问。小雨切换到 Claude 的对话界面，把她的 prompt 展示出来： > 你是一个资深产品经理，请帮我撰写一份 PRD，功能是...... 林小棠看完，沉默了几秒。 "你没有告诉它，什么是好的 PRD。" 她说，"你只告诉它你要什么功能，但没告诉它怎么描述这个功能才能让技术理解。" 小雨眨了眨眼："可是...... 我也不知道怎么描述啊。我就是不知道才让 AI 写的。" 这句话像一把小刀，不知道扎在了林小棠心里的哪个位置。她看着小雨 —— 这个二十九岁的姑娘，比她晚入行五年，经历了完全不同的产品经理成长路径。小雨这一代是伴随着 AI 工具长大的，从入行第一天起，就在用各种大模型辅助工作。但也正因为如此，她们跳过了一些东西。 "我下午教你。" 林小棠说，"现在我得先把自己的活干完。" 小雨千恩万谢地走了。林小棠却坐在工位上发了好一会儿呆。中午，陈洋拉她去楼下的沙拉店吃饭。冬天的望京风很大，两个人缩在店里的角落，一边戳着沙拉，一边聊天。 "昨晚你说的那个 Skills，" 林小棠咬着叉子，"具体怎么玩？" 陈洋放下筷子，眼睛亮了起来："你感兴趣了？" "随便问问。" 陈洋从口袋里掏出手机，打开一个网页："你看，这是 Anthropic 官方的介绍。Skills 本质上是一个文件夹，里面放的是指令、工具脚本、参考资料什么的。Claude 在执行任务的时候，会根据你的需求自动加载对应的 Skill，按照里面的规则来做事。" 林小棠接过手机，快速浏览了一下。页面上写着： > Skills are modular, self-contained packages that extend Claude's capabilities by providing specialized knowledge, workflows, and tools. "模块化、自包含、可扩展......" 她念叨着，"所以这东西跟 CLAUDE.md 有什么区别？CLAUDE.md 不也是给 Claude 写规则吗？" "区别大了。" 陈洋比划着解释，"CLAUDE.md 是启动时全量加载的，不管你这次任务用不用得到，都会占用上下文。而且写长了性能会变差。Skills 是按需加载的，用到哪个加载哪个，更灵活。" "听起来像插件系统。" "对，就是插件系统。" 陈洋点头，"而且 Skills 可以调用工具、执行代码、读取文件，功能比单纯的提示词强太多了。网上现在有很多开源的 Skills，什么自动提交代码的、自动审查 PR 的、自动生成测试用例的...... 我用了几个，确实好使。" 林小棠把手机还给他，靠在椅背上。 "这不还是程序员的玩具吗？" 她说，"跟我一个产品经理有什么关系？" 陈洋摇头："不是程序员专属的。Skills 可以封装任何领域的知识和工作流，产品、设计、运营、甚至财务，谁都能用。关键是...... 你得有东西可以封装。" 他顿了顿，看着林小棠："棠姐，你做产品八年了，那些方法论、经验、踩过的坑，这些才是最有价值的东西。AI 会写 PRD，但 AI 不知道什么是好的 PRD。你知道。" "你是说，把我的经验做成 Skill，然后让 Claude 按照我的方法来做事？" "对。" 陈洋说，"你不是在教 AI 怎么写文档。你是在教 AI，怎么像你一样思考。" 林小棠没有立刻回应。她低头戳着盘子里的沙拉，脑子里转着各种念头。下午回到公司，她坐在工位上，打开了 Claude Skills 的官方文档。文档很长，概念很多。什么模块化、什么生命周期、什么触发规则...... 她看了二十分钟，感觉脑子里乱成一团浆糊。这不是她熟悉的领域。她是产品经理，不是程序员。她可以写 PRD，可以做用户调研，可以跟技术沟通需求，但让她去搞什么 "文件夹结构" 和 "Markdown 配置文件"，总感觉哪里不对。她关掉文档，打开 Notion，继续整理调研数据。傍晚五点半，小雨又出现在她工位旁边。 "棠姐，你说下午教我来着......" 林小棠看了眼屏幕上还没整理完的数据，又看了眼小雨那张期待的脸，叹了口气。 "行吧。" 她拉过一把椅子，"坐。" 接下来一个小时，林小棠手把手地教小雨如何分析需求、如何拆解功能点、如何预判技术实现的难点、如何描述边界条件和异常情况。她一边讲，一边在纸上画框架图，一边举例子。讲着讲着，她自己都有些恍惚 —— 这些东西，她平时从来不会这么系统地表达出来。它们就存在于她的脑子里，用的时候自然而然就调用了，但要说清楚 "为什么这样做"，竟然需要费一番功夫。 "棠姐，你太厉害了。" 小雨两眼放光，"你刚才说的那些，网上根本搜不到。" 林小棠愣了一下："搜不到？" "我查过好多教程，都是些很泛的框架，什么用户故事模板、需求优先级矩阵...... 但你说的那些，比如怎么从用户的一句抱怨里提炼出真正的需求，怎么判断一个功能该不该做...... 这些真的搜不到。" 林小棠看着小雨认真记笔记的样子，突然有些感慨。这些东西，她以为是常识。但对于伴随 AI 成长的这一代人来说，这些 "常识" 从来没有被系统地传授过。他们学会了怎么用工具，但没有学会工具背后的思维方式。 "好了，今天先到这里。" 林小棠站起来，"你回去试试，按照我刚才说的方法，重新理一遍需求。" 小雨千恩万谢地走了。林小棠独自坐在空荡荡的工位区，窗外的天已经完全黑了。她打开 Notion，翻到那个很久没动过的文件夹。里面躺着她这些年积累的各种方法论笔记：用户访谈的问题清单、需求分析的框架、竞品研究的模板、PRD 的结构指南...... 这些东西，她曾经以为没用了。因为 Claude 什么都能写。但今天，她发现 Claude 写不出来的东西，恰恰是这些笔记里记录的东西。她又想起陈洋的话： "你不是在教 AI 怎么写文档。你是在教 AI，怎么像你一样思考。" 林小棠盯着屏幕，手指在键盘上悬了很久。最后，她打开了 Claude Skills 的文档，从头开始看。这一次，她没有跳过任何一个章节。 ## 第三章：第一个 Skill 周六早上九点，林小棠坐在自己租的小公寓里，面前摆着一杯咖啡和一台打开的笔记本电脑。窗外是北京典型的冬日，灰白的天空，光秃秃的树枝，偶尔有几只麻雀飞过。她住的这个老小区在朝阳区的某个角落，六层楼，没有电梯，暖气勉强够用。这是她在北京的第八年。八年前刚毕业的时候，她住在五环外的隔断间，每天挤两小时地铁上班。现在虽然搬进了正经的单间，但也只是从隔断间升级成了老破小。北京的房价和她的工资涨幅，永远不在一个频道上。林小棠喝了口咖啡，把注意力拉回屏幕。屏幕上打开着 Claude Skills 的官方文档。昨晚她花了两个小时，把整个文档通读了一遍。今天早上又读了一遍，大概理解了几个关键点：一、Skills 是一个文件夹，放在 `~/.claude/skills/` 目录下。二、每个 Skill 文件夹里必须有一个 Markdown 文件，写明这个 Skill 是干什么的、什么时候触发、具体的执行规则是什么。三、Skill 可以包含工具脚本、参考资料、模板文件等辅助内容。四、Claude 会根据用户的请求，自动判断是否需要调用某个 Skill。也可以通过斜杠命令 `/skill-name` 手动调用。 "听起来不难嘛。" 林小棠自言自语。她打开终端，按照文档的指引，创建了一个空的 Skill 文件夹： > mkdir -p ~/.claude/skills/prd-checker 然后在里面创建了一个 Markdown 文件。接下来，她卡住了。 "写什么呢？" 她盯着空白的文档，手指悬在键盘上方。文档里说，Skill 的核心是 "instruction"—— 告诉 Claude 该怎么做。但怎么把她脑子里的那些经验、方法论、判断标准，变成 Claude 能理解的指令？她想起昨天教小雨的场景。那些话她说得很顺溜，但要写下来，突然就变得困难起来。 "从简单的开始吧。" 她决定。她的第一个目标是做一个 "PRD 结构检查器"—— 一个能够检查 PRD 文档是否包含必要元素的 Skill。这是她能想到的最简单的应用场景。她开始往 Markdown 文件里写内容： ```markdown # PRD 结构检查器 ## 功能描述检查用户提供的 PRD 文档，判断是否包含必要的结构元素。 ## 检查项 - 是否有产品背景说明 - 是否有用户痛点描述 - 是否有功能需求列表 - 是否有优先级说明 - 是否有验收标准 ``` 写到这里，她停下来看了看。 "太简单了。" 她摇摇头，"这跟让 Claude 直接检查有什么区别？" 她想了想，继续补充： ```markdown ## 检查标准 ### 产品背景说明 - 必须包含业务目标（不是功能目标） - 必须说明为什么现在要做这个功能 - 必须有量化的预期收益 ### 用户痛点描述 - 必须基于真实的用户反馈或数据 - 必须区分 "用户说的" 和 "用户真正需要的" - 不能只是泛泛的 "用户体验不好" ``` 写到这里，她感觉有点意思了。这些标准，是她这些年踩过的坑。多少次，她见过那种 "背景说明就一句话、痛点描述全是臆想" 的 PRD，最后做出来的功能没人用。她继续写： ```markdown ### 功能需求列表 - 每个功能点必须有清晰的边界定义 - 必须说明正常流程和异常流程 - 必须列出依赖的前置条件 ### 优先级说明 - 必须使用统一的优先级标准（P0/P1/P2 或 Must have/Should have/Nice to have） - 优先级判断必须基于业务价值，不能基于 "谁喊得响" ### 验收标准 - 每个功能点必须有可验证的验收条件 - 验收条件必须是具体的、可测量的，不能是 "用户体验好" 这种模糊表述 ``` 她写完，保存文件，然后打开 Claude Code，试着用这个 Skill。 "检查一下这份 PRD。" 她把小雨昨天给她看的那份文档粘贴进去。 Claude 开始运行。片刻后，输出了一份检查报告。林小棠看着报告，眉头渐渐皱起来。报告确实按照她定义的检查项进行了检查，但检查结果很 "表面"。比如，它说 "产品背景说明存在"，但没有判断这个背景说明是否真的包含了业务目标；它说 "用户痛点描述存在"，但没有识别出那些痛点描述是真是假。 "不对。" 她喃喃道，"我写的不够具体。" 她重新打开 Skill 文件，开始修改。这一改，就是整整一个下午。她发现，把自己的判断逻辑写成 Claude 能理解的指令，比她想象的要难得多。很多时候，她脑子里的判断是瞬间完成的 —— 一眼扫过去，就知道这份文档哪里有问题。但要把这个 "一眼" 拆解成一步步的检查规则，需要反复提炼和验证。比如，"区分 ' 用户说的 ' 和' 用户真正需要的 '" 这条规则，她一开始写得很简单。但 Claude 理解不了什么叫 "真正需要的"。她不得不把它展开成更具体的判断标准： ```markdown - 如果痛点描述直接引用了用户原话，检查是否有分析用户为什么这么说 - 如果痛点是抽象概括的，检查是否有支撑这个概括的数据或案例 - 警惕以下表述："用户反馈说..."（但没有说多少用户、什么场景） - 警惕以下表述："提升用户体验"（但没有说明现在体验差在哪里） ``` 写完这些，她又跑了一遍测试。这次的检查报告比之前详细多了，甚至指出了小雨那份文档里的几个具体问题。林小棠靠在椅背上，长舒一口气。窗外的天已经暗了。她看了眼时间，下午五点四十分。整整一个下午，她就做了这一件事。但奇怪的是，她并不觉得累。相反，有一种久违的充实感。这种感觉，她已经很久没有体验过了。晚上七点，她给陈洋发了条微信： "你有空吗？我做了个 Skill，想让你帮我看看。" 五分钟后，陈洋回复："发来。" 她把 Skill 文件夹打包发给他。又过了十分钟，陈洋发来一条语音。 "棠姐，你这个思路对的，但实现上有点问题。" "什么问题？" "你写的那些规则太长了，Claude 每次都要全部读一遍。而且你没有分层 —— 哪些是必须检查的，哪些是建议检查的，哪些是可选的。这样会导致 Claude 每次都做全量检查，效率很低。" 林小棠皱了皱眉："那应该怎么改？" "你可以把规则拆成几个部分。比如，先做一个 ' 快速检查 '，只检查最关键的几项；如果快速检查通过了，再做 ' 深度检查 '。这样用户可以根据需要选择不同的检查深度。" "还能这样？" "当然。Skill 不是一个死板的模板，你可以设计它的交互逻辑。" 陈洋的语音里带着笑意，"棠姐，你要把它当成一个产品来设计，不能当成一个说明书来写。" 林小棠愣了一下。把 Skill 当成产品来设计。这句话像一道闪电，照亮了她脑子里某个一直模糊的角落。她是产品经理。设计产品是她的本职工作。她知道怎么做用户分析，怎么设计交互流程，怎么定义功能边界。但之前她一直把 Skills 当成 "技术工具" 来看待，觉得这是程序员的领域。她下意识地用 "使用者" 的心态去对待它，而不是 "设计者" 的心态。 "我懂了。" 她说，"我回去改。" 周日，林小棠花了一整天时间重构她的 Skill。她把 "PRD 结构检查器" 重新设计成了三个层次：第一层，"快速诊断"—— 只检查最关键的五项，用于快速判断一份 PRD 是否值得细看。第二层，"标准检查"—— 按照完整的检查清单逐项审核，给出详细的问题列表。第三层，"深度分析"—— 不仅检查结构，还分析需求本身的合理性，给出优化建议。她还加入了 "交互设计"—— 用户可以选择只执行某一层检查，也可以让 Claude 自动判断需要哪个层次的检查。改完之后，她用小雨的那五份 PRD 做了测试。结果让她有些惊喜 —— 第一份文档在 "快速诊断" 阶段就被标记了三个严重问题，这些问题恰恰是她昨天一眼看出来的那些。 "它开始像我了。" 林小棠盯着屏幕上的检查报告，自言自语。不是 Claude 变聪明了。而是她把自己的思维方式，教给了 Claude。周日晚上十点，林小棠把改好的 Skill 再次发给陈洋。陈洋这次给了个大拇指的表情："这版靠谱多了。明天上班你可以让小雨试试。" 林小棠放下手机，靠在椅背上。窗外的北京夜空一如既往地看不见星星，但她的心里，有什么东西正在慢慢发芽。 ## 第四章：方法论复活周一早上，林小棠比平时早到了半个小时。她在工位上坐下，打开电脑，把周末做好的 "PRD 检查器"Skill 同步到公司的笔记本上。然后给小雨发了条微信： "到了来找我，有东西给你看。" 九点十分，小雨背着包走进办公区，看到林小棠的消息，眼睛一亮，小跑着过来。 "棠姐，什么东西？" 林小棠让她坐下，打开终端，敲入命令： > /prd-checker 然后把小雨上周写的那份 PRD 粘贴进去。 Claude 开始运行。几秒钟后，一份检查报告出现在屏幕上。小雨凑过来看，眼睛越瞪越大。 "这...... 这怎么跟你上周说的一模一样？" 她指着报告里的第一条问题，"' 产品背景只说了要做什么，没有说明为什么现在要做 '—— 你上周也是这么跟我说的！" "因为这就是按照我的思路做的。" 林小棠靠在椅背上，"这是我周末弄的一个 Skill，把我检查 PRD 的方法写进去了。" 小雨愣了几秒，然后像是想明白了什么，脸上露出不可思议的表情。 "所以...... 以后我写完 PRD，就可以让 Claude 先按照你的方法检查一遍？" "对。" "那我岂不是随时都有你帮我把关？" 林小棠笑了笑，没有回答。但她心里涌起一种奇妙的感觉 —— 一种被需要、被延续的感觉。小雨拿着报告回去改文档了。林小棠开始处理会员体系优化的项目。上午十点，老张把她叫进小会议室。 "周五 demo 的事，准备得怎么样了？" "PRD 今天能定稿，周三之前出原型。" "够时间吗？" "够。" 老张点点头，端起咖啡喝了一口，又放下来。 "小棠，最近在研究什么？" 林小棠愣了一下："什么意思？" "小雨跟我说你做了个什么......Skill？能自动检查文档的？" 林小棠心里咯噔一下。她没想到小雨会跟老张说这个。 "只是个小工具，" 她斟酌着说，"帮助提高文档质量的。" "不错。" 老张的表情看不出什么情绪，"这个方向继续搞。如果能提高团队效率，可以推广一下。" 他说完就端着咖啡走了，留下林小棠在会议室里琢磨这番话的含义。下午，林小棠一边写 PRD，一边思考一个问题：如果只是做一个 "检查器"，价值太有限了。检查只能发现问题，不能解决问题。真正有价值的，应该是能帮人写出好 PRD 的 Skill。但要做到这一点，需要更系统的方法论。她打开 Notion，翻到那个积灰已久的文件夹："产品方法论笔记"。最近一次更新是 2024 年 3 月。那时候 Claude 刚开始流行，她觉得这些笔记可能很快就没用了，就再也没有维护过。她点开第一个文档："用户调研五步法"。这是她入行第三年总结的方法论，后来经过不断迭代，变成了现在的样子。五个步骤： - 定义问题：明确这次调研要回答什么问题 - 选择对象：确定调研谁、调研多少人 - 设计问题：用什么方式问、问什么问题 - 执行访谈：怎么问、怎么追问、怎么记录 - 提炼洞察：从原始信息中提取有价值的结论每个步骤下面，都有详细的注意事项、常见错误、实战案例。这些东西，是她踩了无数坑之后总结出来的。比如 "选择对象" 这一步，她曾经犯过一个典型错误：只访谈了活跃用户，忽略了流失用户，结果得出的结论全是偏的。后来她学会了 "要访谈三种用户：深度用户、普通用户、流失用户，缺一不可"。再比如 "设计问题" 这一步，她总结了一个 "3-7-1" 原则：3 个开放式问题热身，7 个核心问题深挖，1 个收尾问题收集遗漏。每个核心问题都要准备 3 个追问方向，以应对不同的回答。这些细节，网上的教程里是找不到的。林小棠盯着这些笔记，突然意识到一件事：她一直觉得 AI 会让这些经验变得无用，但实际上，AI 最缺的恰恰就是这些经验。 Claude 可以生成一份看起来像样的调研方案，但它不知道为什么要访谈三种用户，不知道 "3-7-1" 原则，不知道怎么设计追问方向。它缺的不是能力，而是方法论。而她有。周二，林小棠开始把 "用户调研五步法" 改造成 Skill。这比 "PRD 检查器" 要复杂得多。检查器只需要判断 "有没有"，而调研 Skill 需要引导 Claude "怎么做"。她花了一整天时间，把五个步骤的执行逻辑写清楚。每个步骤都包含： - 触发条件：什么情况下进入这个步骤 - 执行指令：Claude 在这个步骤要做什么 - 检查点：这个步骤完成的标准是什么 - 常见错误：Claude 要避免的陷阱 - 示例输出：合格的输出长什么样写到 "设计问题" 这一步时，她把 "3-7-1" 原则翻译成了 Claude 能理解的指令： ```markdown ## 问题设计规则 ### 问题结构 1. 前 3 个问题必须是开放式热身问题 - 目的：建立信任、了解背景 - 示例："您平时怎么使用我们的产品？" 2. 中间 7 个问题是核心问题 - 每个核心问题必须准备 3 个追问方向： a. 深挖原因（"为什么会这样想？"） b. 场景还原（"能举个具体的例子吗？"） c. 对比验证（"和其他产品比呢？"） 3. 最后 1 个问题是收尾问题 - 目的：收集遗漏、建立后续联系 - 示例："还有什么我们没聊到但您想说的吗？" ### 必须避免的问题类型 - 引导性问题："您是不是觉得这个功能很好用？" - 假设性问题："如果我们加了这个功能，您会用吗？" - 复合问题："您觉得这个功能好用吗？使用频率高吗？" ``` 写着写着，林小棠进入了一种奇妙的状态。她发现，把这些经验写成结构化的规则，本身就是一个重新梳理的过程。很多她平时 "凭感觉" 做的事情，在写成规则的时候，必须追问自己 "为什么这么做"，必须把隐性知识显性化。这个过程，比她想象的要累，但也比她想象的要有价值。周三中午，陈洋在茶水间遇到她。 "棠姐，你这两天憔悴了不少啊。" 林小棠揉了揉眼睛："在做一个新 Skill，用户调研的。" "又是产品经理的领域？" "嗯。" 她倒了杯咖啡，"我发现这事挺有意思的。把自己的方法论写成 Skill，比我想象的难，但也比我想象的有成就感。" 陈洋靠在饮水机旁边，思考了几秒钟。 "你知道吗，网上现在有很多人在分享自己做的 Skills。但大部分都是程序员做的，给程序员用的。产品经理领域的 Skill，我还真没见过几个。" "真的？" "真的。" 陈洋说，"你要是把这个 ' 用户调研 'Skill 做好了，说不定能火。" 林小棠笑了笑，没当真。周三晚上，她把 "用户调研五步法"Skill 的初版完成了。她用一个假设的调研任务测试了一下。Claude 按照她的方法论，先确认了调研问题，然后建议了三类访谈对象，接着生成了一份问题清单 —— 包括 3 个热身问题、7 个核心问题（每个都有追问方向）、1 个收尾问题。最后，Claude 还给出了一份 "调研执行检查表"，列出了执行过程中需要注意的事项。林小棠看着这份输出，突然有些恍惚。这份调研方案，比 Claude 之前自由发挥的那些版本，好了不是一点半点。它不仅结构完整，而且每个细节都透着 "老司机" 的味道 —— 因为这些细节，本来就是她这个 "老司机" 的经验。但最让她感慨的是另一件事。为了把这个 Skill 做好，她把自己八年的调研经验重新梳理了一遍。很多她以为自己早就忘记的东西，在写的过程中重新浮现出来。那些踩过的坑、总结的教训、悟出的道理，原来一直都在她的脑子里，只是很久没有被调用过了。 AI 来了之后，她以为这些经验会变得无用。但现在她发现，AI 不是来替代她的，而是来放大她的。只要她愿意把自己的经验教给它。 ## 第五章：新物种周四晚上十一点，林小棠盯着屏幕上的报错信息，感觉一股凉意从脚底升上来。明天就是 demo 了。她花了一整周时间，把 "用户调研五步法"Skill 打磨得差不多了。下午她还得意洋洋地跟陈洋说 "准备得差不多了"。结果刚才进行最后一轮测试的时候，Skill 出了问题。问题出在 "设计问题" 那一步。当用户输入的调研主题比较复杂时，Claude 在生成核心问题的时候会跳过某些规则，导致输出的问题清单不符合 "3-7-1" 的结构。林小棠排查了半天，发现是她写的指令有歧义。在某些边界情况下，Claude 会误读她的意图。 "到底该怎么写啊......" 她揉着太阳穴，感觉脑子里乱成一团浆糊。这种感觉太熟悉了。每次做产品做到关键节点，总会遇到这种 "明明差一点就成了" 的情况。她以为做 Skill 会不一样，结果发现本质上是一样的 —— 都是在跟细节死磕。她打开微信，想找陈洋求助。但手指悬在屏幕上，又放下了。十一点多了，别人都有自己的生活。这个坑，得自己爬。她深吸一口气，重新打开 Skill 文件，从头开始审视自己写的每一行指令。凌晨一点，她终于找到了问题所在。原来是她在 "核心问题" 的定义里，用了一个模糊的表述："围绕调研主题设计 7 个核心问题"。这个 "围绕" 太宽泛了，Claude 在处理复杂主题时，会把 "围绕" 理解成 "相关的都算"，结果生成了一堆只是沾边、但不够聚焦的问题。她把这个表述改成了更精确的版本："从调研主题中拆解出 3-5 个核心假设，每个假设设计 1-2 个问题进行验证"。改完之后，她又跑了一遍测试。这次，Claude 的输出完美符合预期。林小棠靠在椅背上，长舒一口气。窗外的北京已经彻底安静下来，只有远处偶尔驶过的汽车声。她看了眼时间，凌晨一点四十七分。手机震动了一下。是陈洋发来的消息： "棠姐还没睡？我看到你的 Skill 仓库刚有更新。" 林小棠愣了一下。她把 Skill 存到了一个 Git 仓库里，方便版本管理。没想到陈洋这么晚还在关注。 "你怎么也没睡？" 她回复。 "debug 到现在。" 陈洋发了个苦笑的表情，"你那边搞定了吗？" "刚搞定。" "辛苦。明天 demo 加油。" 林小棠放下手机，闭上眼睛休息了一会儿。这一周发生了太多事。从最初的焦虑和抵触，到现在的...... 她也说不清是什么。但有一点是确定的：她不再觉得自己在被 AI 取代了。她打开 Notion，翻到那个方法论笔记文件夹，发现自己这周已经在里面新增了好几个文档 —— 都是在做 Skill 的过程中，重新整理出来的内容。这些东西，原本可能会永远躺在她的脑子里，慢慢被遗忘。但现在，它们被写成了结构化的规则，变成了可以被调用、被复用、被传承的知识。这是她做过的最有意义的事情之一。 --- 周五上午十点，会议室里坐满了人。老张坐在主位，旁边是公司的几个高层。林小棠站在投影仪前，手心微微出汗。 "今天给大家汇报的是会员体系优化项目。" 她说，"除了产品方案本身，我还想介绍一个我们在这个项目中尝试的新方法。" 她点开第一页 PPT。接下来的四十分钟，她完整地演示了两件事：第一，会员体系优化的产品方案。这是她本职工作的产出，中规中矩，没有大的问题。第二，她这周做的两个 Skill——"PRD 检查器" 和 "用户调研助手"。她展示了这两个 Skill 如何工作，以及它们如何帮助团队提高文档质量和调研效率。在演示 "用户调研助手" 的时候，她请小雨上来做了一个现场测试。小雨输入了一个调研主题，Claude 按照 Skill 里的方法论，一步步引导她完成了调研设计。整个过程流畅、专业，完全不像是 AI 自由发挥的那种 "看起来像样但经不起推敲" 的输出。 "这是怎么做到的？" 其中一个高层问。 "因为这个 Skill 里，写的是我的方法论。" 林小棠说，"我把我这些年做用户调研的经验，翻译成了 Claude 能理解的规则。所以它的输出，不是随机生成的，而是按照我的思路来执行的。" 会议室里安静了几秒。老张端着咖啡，表情看不出什么情绪。然后他开口了： "小棠，你这个 Skill，能在团队里推广吗？" "可以。" 林小棠说，"而且不只是推广。我觉得我们可以建立一个团队级的 Skill 库，把各个岗位的方法论都沉淀进去。这样，新人可以通过 Skill 快速学习前人的经验，老人可以通过 Skill 放大自己的价值。" "这个想法不错。" 老张点点头，"但有一个问题 —— 谁来做这件事？" 林小棠没有立刻回答。她知道老张在试探什么。 "我可以牵头。" 她说，"但需要技术支持，还需要公司的时间和资源投入。" 老张看了看旁边的高层，高层微微点头。 "行。" 老张说，"这个方向可以探索。你先出个方案，下周我们再聊。" 会议结束后，林小棠收拾东西准备离开。小雨追上来。 "棠姐，你刚才演示的那个调研 Skill，能给我也装一个吗？" "你之前不是用过了吗？" "我想说的是......" 小雨有点不好意思，"能不能把它分享给我，让我自己也能用。我以后想学着自己做 Skill。" 林小棠看着她，突然想起自己八年前刚入行的样子。那时候她也是这样，见到厉害的前辈，就巴不得把人家的本事全学会。 "当然可以。" 她说，"下午我发给你。" 小雨开心地走了。林小棠一个人站在会议室门口，看着窗外的望京 SOHO。阳光难得地洒在玻璃幕墙上，反射出刺眼的光芒。和一周前那个灰蒙蒙的夜晚相比，今天的北京明亮了很多。她想起这一周发生的事情。一周前，她还在为 "被 AI 取代" 而焦虑，觉得自己辛苦积累的经验在 AI 面前一文不值。一周后，她发现那些经验不是负担，而是财富。AI 不是来取代她的，而是来放大她的 —— 前提是，她得愿意把自己的知识教给它。这是一种全新的关系。不是人替代机器，也不是机器取代人，而是人和机器的共生。她掏出手机，打开备忘录，写下一行字： "产品经理的新定位：不是被 AI 替代的人，而是训练 AI 的人。" 写完，她又想了想，改成了另一个版本： "不是 AI 会取代你，而是会用 AI 的人会取代你。但更准确地说 —— 会训练 AI 的人，才是真正的新物种。" --- 下午五点，林小棠把 "用户调研助手"Skill 发给了小雨。顺便，她还把这个 Skill 分享到了一个技术社区的论坛上，标题是：《一个产品经理做的用户调研 Skill，把我 8 年的方法论都塞进去了》发完之后，她关上电脑，拎起包，走向电梯。今天是周五，这一周终于结束了。走出望京 SOHO 大门的时候，她的手机震动了一下。是陈洋发来的消息： "棠姐，你那个帖子火了。已经有 200 多个收藏了。" 林小棠愣了一下，打开论坛一看，帖子下面果然有很多评论： "终于有产品经理做的 Skill 了！" "这个 '3-7-1' 原则太实用了，收藏了。" "能问一下是怎么想到把方法论做成 Skill 的吗？" "求出一个竞品分析的 Skill！" 她看着这些评论，嘴角不自觉地上扬。这一周，她从一个焦虑的 "AI 的人肉校验员"，变成了一个开始探索 "人与 AI 如何共生" 的探索者。她不知道这条路会通向哪里，但至少，她不再害怕了。手机又震动了。这次是老张的消息： "方案下周一给我，别忘了。" 林小棠回复了一个 "收到"，然后把手机揣进口袋，走进了北京冬日的黄昏里。望京 SOHO 的玻璃幕墙反射着落日的余晖，把她的影子拉得很长很长。八年前，她来北京的时候，怀揣着 "改变世界" 的梦想。后来她发现，改变世界太难了，能改变自己就不错了。但今天，她觉得自己可能找到了一个更务实的方向：不是改变世界，而是教会 AI 如何理解这个世界。用她自己的方式。 --- （完）如果你觉得本文有用，请点赞和转发。欢迎关注我的 X 账号 @wshuyi，获取更多内容更新。 ## 延伸阅读 - 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