产品经理们真的在使用 ChatGPT 来完成真正的工作吗？ 如果是的话，他们是如何使用的？最近海外著名博主 Lenny 在 Twitter 上收集产品经理如何用 ChatGPT，有很多不错的用法可以借鉴。 首先，让我们深入思考这个观点：

产品开发基本上就是提示词工程，工程师们把文字旋转成正确的形状。不久之后，就会一直是 "提示工程 "了。

虽然我不相信产品经理会被 GPT-4/5/6/n 取代，但我确信，就像大多数知识工作一样，学习与 AI 一起工作将迅速成为基本要求。就像 Grammarly 对写作，Copilot 对工程师，Firefly、Runway、Midjourney 等对设计师所做的那样。

虽然这现象是可怕的，但同时也令人兴奋。上一次有一个对产品管理有革命性的新工具是什么时候？仿佛没有。

我们想象一下未来，在 2027 年，GPT-7在产品团队中完成了大部分工作：模拟、代码、研究、数据分析。有高度杠杆化的工程师、设计师、分析师跨越 5-10 个产品工作。每个产品仍然有一个PM，他打开了 55 个 GPT 标签页。

PM 现在意味着 Prompt Manager（提示管理器）😁

用法 1: 指导你如何做新手 onboarding

例如：

想象你是一个产品经理，正在制定一个提示来改进 Airtable 的新手入门。请编写该提示。

输入提示并得到了一些想法

P2: 这些都很常见，已经完成了，你能提出更有创意的想法吗？

当我这样做时，它给出了以下建议：

用法 2: 收集并总结用户反馈和使用数据

合成调查结果：

"我将向你发送关于问题'....'的X个调查答复。 你能将这些答复归类到不同的见解中，给出它们的关联权重（以%表示），并列出每个见解的一些相关响应示例吗？"

用法3: 从应用商店评论中提炼用户反馈

我想用Javascript抓取我们应用的App Store评论。请逐步指导我。然后，我将所有评论粘贴到聊天中，询问GPT-4最受欢迎的前三个功能和投诉是什么。这样的能力，类似还有一款产品叫做 Lumin, 如下图所示，只要贴上你产品的应用中心链接，你就能快速获取所有客户的反馈总结。

用法 4: 从原数据中获取 insights 洞察

将我们的产品使用度量数据转换为文本，然后直接询问GPT关于数据的问题。

用法5: 敏感性分析

你可以将数据粘贴到表格中，询问转换百分比。然后提出情景问题。"生成x个转化所需的原始潜在客户量是多少？"

用法 6: 给产品起名字

提示词：我将给你一个我计划发布的新软件产品的描述。我希望你能返回10个产品/功能名称建议。尽量避免使用像"Product 2.0"这样的陈词滥调。

我希望我保存了这个提示，但基本上我使用的格式是："你是一家做X的公司的PM。你正在发布一个做Y的新产品。为它提出10个吸引人、可品牌化的名称。" 它提供了一些建议，效果很好！🙂

用法 7: Review PRD

强化你的 PRD 内容

假设你是首席技术官，审查这份PRD，并给我批判性但公正的反馈。

会议前："我将与数据科学副总裁进行30分钟的通话，讨论X。我应该问她什么？"

会议后："将我的笔记总结为会议纪要和行动项目。"

用法 8: 识别思考缺口，指出潜在假设

识别思考缺口和潜在假设，是做决策非常重要的一个环节。我们往往会忽视一些角度，从而导致项目和产品失败。详见文章 规避失败方案（创新篇四）。

我真的很喜欢GPT-4在试图避免我思考时候的盲目性。当我考虑GTM或某个功能时，我最喜欢的提示是：“我在这里遗漏了什么？” “我对什么过于乐观？” “什么宏观事件可以完全改变这个测试的结果？”

识别观点假设。这是我们的视觉映射工具的一个示例。试图揭示由于某种原因用户体验可能不如预期的假设。

用法 9: 指出边缘情况和反论

在消除个人偏见和了解边缘场景时非常有帮助。 1- “告诉我这个功能不按预期工作的5个原因。” 2- “告诉我这个功能的5个意想不到的后果。”

在起草提案时强化论点的另一面（“我们为什么不这么做？”）。

总结

国外产品经理们使用 ChatGPT，已经非常普遍（和有用）。正如 Dan Shipper 所建议的，“为了准备这个迅速逼近的未来，最好的方式是深入参与并亲自动手。”

对于你来说，请立即注册ChatGPT（真的，现在就去做），并尝试上面的至少一个提示。即使你今天觉得它不太实用，也会植入一个种子。