# AI時代的產品經理
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成為 AI 時代的產品經理 05｜需求說不清，AI 就替你瞎補
這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第五篇。你跟 AI 說「做個登入」，它一口氣替你定了十幾件你沒提的事：用電子郵件還是手機號碼、密碼錯幾次鎖、鎖多久、錯誤提示寫什麼。AI 不像人那樣會反問，它是個 yes-machine——做你說的，不做你想的；需求一模糊，它就拿最大眾的預設替你補，多半不是你要的。OpenAI 的 Sean Grove 說，程式碼只佔一個開發者價值的 10–20%，剩下 80–90% 是把需求說清楚。這篇講四個能照著做的動作：形容詞換成數字、把狀態寫全、把邊界情況列出來、用一個零背景測試自檢。
成為 AI 時代的產品經理 04｜判斷「該不該做」，第一次比「能不能做」更貴
這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第四篇。METR 在 2025 年做了個隨機對照實驗：16 個平均五年經驗的資深開發者，用 AI 幹 246 個真實任務，事前以為能快 24%，幹完還覺得快了 20%，實測卻慢了 19%。連「AI 有沒有讓我變快」這種最簡單的判斷，最懂行的人都判反了。當實作變得又快又便宜，「能不能做」不再篩掉任何想法，真正貴的判斷挪到了「該不該做」。這篇講四個能照著做的動作：別再拿難度當門檻、先問不做會怎樣、動手前寫下「做完什麼會變真」、讓 AI 攤選項但別信「感覺對」。
成為 AI 時代的產品經理 03｜把 AI 當同事，而不是工具
這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第三篇。多數人用 AI 像在用自動販賣機：一句話進、一個答案出，下一次對話又得從頭解釋一遍。Relay.app 的 CEO 在 AI 產品領袖峰會上說「別再把 AI 當工具，把它當成你雇來的同事」。這篇不講心態，講四個能照著做的動作：先給它寫交接文件、派一整塊活並把邊界說死、像審初階同事的 PR 一樣審它的產出、把每次糾正寫回文件——搭配真實的對話片段。
成為 AI 時代的產品經理 02｜不懂技術，為什麼反而是優勢
這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第二篇。一個不會寫程式的房仲老闆，用 Claude 加 Zapier 自己做了個跑日常營運的 AI agent；2026 年 vibe coding 的活躍使用者裡 63% 不是開發者。在「想法變成能跑的東西」這條路上，不懂技術的人有時反而走得更順——工程師要先卸下對每行程式碼負責的本能，而「這個太難了」這句話，不懂技術的人根本說不出口。
成為 AI 時代的產品經理 01｜產品經理哪些活被 AI 接走了，哪些活反而更值錢
這是「成為 AI 時代的產品經理」系列的第一篇。2026 年不少 AI PM 職缺的 JD 把「會寫 PRD、會畫原型、會做儀表板」從硬性要求裡刪了，換成三件作品。能被 AI 接走的活正從徵才要求裡掉出去，剩下的門檻是只有人能幹的那部分。這一篇把「被接走的」和「更值錢的」兩欄對照著擺出來，作為整個系列的總綱。