在 AI 最擅長的文字領(lǐng)域，比如知識庫上，用 AI 來進行優(yōu)化，更是有明顯的提升。這篇文章，我們來看看作者分享的數(shù)個場景，在你的工作流上，有沒有更好的提高。

痛點與破局

人人都是產(chǎn)品經(jīng)理社區(qū)從誕生那天起，其實本質(zhì)上就在做一件事——為產(chǎn)品經(jīng)理這個職業(yè)不斷構(gòu)建一個“可學習、可借鑒、可復用”的知識庫。

十五年的堅守，讓社區(qū)沉淀了大量來自一線產(chǎn)品經(jīng)理分享的文章：從項目中如何拆需求、做取舍、推進落地，到被反復驗證的產(chǎn)品方法論框架，再到基于行業(yè)、用戶與技術(shù)變化的洞察。

但平臺上的這些文章，只是這個“知識庫”中可見的一部分，還有大量有價值的內(nèi)容是散落在社區(qū)之外的，沒有好的載體來承載，使用上也不夠高效。

比如 PRD 模板、行業(yè)報告這些，過去我們嘗試過網(wǎng)盤、在線文檔等形式來承載，但經(jīng)常面臨網(wǎng)盤鏈接失效、文件發(fā)到社群后過期被清理等問題。

對于我們來說，這意味著經(jīng)常需要重復翻找和轉(zhuǎn)發(fā)資料，對于用戶而言，把資料下載到本地或收藏鏈接后，由于缺少好的檢索方式，后續(xù)要使用也很麻煩，找不到了又會讓我們再發(fā)一次。

我們在想：AI 時代，內(nèi)容社區(qū)究竟需要怎樣的能力，才能更好地激活這些內(nèi)容？

基于這個想法，在對比多種方案后，我們最終選擇在騰訊 ima 上打造了 這個「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理知識庫」，它既可以支撐多種形態(tài)的內(nèi)容承載，又可以通過 AI 能力提升我們知識庫的使用效率。

知識庫里有什么？

在騰訊 ima 首頁點擊進入「知識庫廣場」，然后搜索“人人都是產(chǎn)品經(jīng)理”就可以找到我們搭建的知識庫：

在整理知識時，我們以產(chǎn)品人的學習路徑和真實工作需求為線索，將多年的內(nèi)容沉淀劃分成了四類：

1. 產(chǎn)品工作全流程工具箱

這塊基本將產(chǎn)品經(jīng)理日常工作中需要寫的文檔都給模板化、工具化，包括項目總結(jié)報告模板、BRD/MRD/PRD、需求管理模板、調(diào)研報告等，對于新人來說“拿來就能用”。

2. 產(chǎn)品必備的周邊能力學習資料

除了產(chǎn)品方法論本身，我們也整理了營銷、運營、增長、用戶洞察等“產(chǎn)品周邊能力”。這些周邊內(nèi)容常常能帶來意想不到的啟發(fā)：

• 看到一個增長案例，會反推自己產(chǎn)品的路徑；
• 讀到一份運營策略，會突然想到更合理的指標；
• 看了幾篇營銷拆解，就明白方案里缺了什么。

多一個視角，多一條思路。

這些內(nèi)容，正是用來打開你思考邊界的。

3. 行業(yè)前沿報告

在 AI 快速演進的當下，大部分產(chǎn)品人都在思考自己的產(chǎn)品該如何結(jié)合 AI 。因此，我們在這個模塊里重點整理了 AI 領(lǐng)域的前沿內(nèi)容，包括：大模型工具的使用手冊、AI 在各行業(yè)的落地案例、AI 應用全景白皮書等，幫助大家在判斷方向、理解趨勢、設計方案時，有更扎實的底層認知支持——從宏觀趨勢到具體落地，都能找到參照：

不過，內(nèi)容被歸類、放置好，并不意味著它就能自動產(chǎn)生價值，“整理好資料”只是第一步。

真正關(guān)鍵的是——這些沉淀在實際的工作場景里，究竟能不能被順暢地調(diào)動、組合、復用？

也正是帶著這個問題，我們在 ima 知識庫內(nèi)做了一輪真實場景體驗，看看把內(nèi)容放進 ima 知識庫后，會發(fā)生什么變化。

把社區(qū)內(nèi)容放進 ima 知識庫后，有什么樣的新體驗？

我們拿了下面幾個產(chǎn)品人日常使用社區(qū)的典型工作場景體驗了一輪。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：同樣的內(nèi)容，放在 ima 知識庫里，體驗確實不一樣，下面我們逐一看看。

場景一：做新功能時進行借鑒參考

在這個場景里，過去大家通常是到社區(qū)里搜“從 0 到 1 設計 xxx ”，讀完多篇文章后，再把要點手動記錄到自己的筆記中，方便進行產(chǎn)品設計時綜合考慮。

過去我們能做的，是通過專題頁把相關(guān)文章盡量聚合到一起，讓大家“找內(nèi)容”更方便。但內(nèi)容真正的提煉、總結(jié)和應用，仍靠大家自己去處理。

現(xiàn)在，通過「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理知識庫」，大家打開知識庫后可以直接提問，比如提問“如何設計一個觸達系統(tǒng)”，ima 知識庫的「智能問答」就會結(jié)合我們知識庫里的內(nèi)容，將同行分享的實踐經(jīng)驗、最新的行業(yè)案例、相關(guān)領(lǐng)域的產(chǎn)品調(diào)研報告，以及騰訊公眾號優(yōu)質(zhì)文章等可信的內(nèi)容源，可以很大程度地降低 AI 的幻覺，直接生成一個結(jié)構(gòu)化的設計方案：

同時，在問答內(nèi)容中，也可以看到內(nèi)容的出處，如果大家希望對相關(guān)內(nèi)容進行更深入的了解，也可以將鼠標移到有數(shù)字標識的問答片段上，會自動出來一個原文信息展示卡片，點擊后就可以直接查看原始內(nèi)容：

借鑒完功能設計方法后，大家下一步肯定是想輸出自己的方案了，在內(nèi)容使用這個環(huán)節(jié)上，之前大家是需要自己手動去梳理功能結(jié)構(gòu)圖還有 PRD 的。

現(xiàn)在的話，大家可以直接將知識庫生成的內(nèi)容轉(zhuǎn)成腦圖，也可以選擇創(chuàng)建成筆記或?qū)С龅津v訊文檔，在此基礎(chǔ)上，進行二次編輯的時候就會省事很多。

在這個場景里，可以明顯感受到，可信信源 + AI 智能問答 + 內(nèi)容編輯能力，直接打通了從知識查詢、搜集、總結(jié)到使用的全過程。

場景二：寫調(diào)研報告

寫產(chǎn)品調(diào)研報告是另一個典型的“高投入”工作：既要向外搜集行業(yè)、市場、政策、技術(shù)趨勢，還要結(jié)合自身產(chǎn)品和業(yè)務情況，最終形成一份有可行性、可落地的報告。

之前社區(qū)能提供的幫助，主要還是在內(nèi)容層上面給大家提供最新的行業(yè)趨勢報告，以及同行的最新實踐，現(xiàn)在，通過「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理知識庫」，結(jié)合 ima 知識庫的「任務模式」，我們可以直接一句話就生成最終的調(diào)研報告。

什么是任務模式？可以理解為在ima 知識庫中引入了一個可以理解復雜任務、自主拆解步驟、調(diào)用工具并完成整套流程的智能 Agent。

我們進入知識庫后，需要在對話框的左下角先切換到“任務模式”，然后直接用一句話發(fā)出指令，比如輸入“幫我寫一篇 AI 智慧營銷產(chǎn)品調(diào)研報告，我想了解這些產(chǎn)品如何進行 Al 落地”，同時，我也把一個產(chǎn)品介紹材料作為附件提供給了它，方便它寫出的內(nèi)容相關(guān)性更強：

輸入后，ima 知識庫會先去理解指令的真實意圖，這個是在測試的時候我們比較驚喜的地方，可以看到它會沿著提問的問題，主動確認報告的目的，以及詢問關(guān)心的內(nèi)容側(cè)重點：

完成內(nèi)容補充后，在正式開始前，它還會跟我進行最終確認，確保理解正常：

整個交互過程非常像與一位經(jīng)驗豐富的同事協(xié)作：先確認需求，再分步驟推進。

在點擊開始，它會調(diào)用包括精讀、全網(wǎng)搜索、知識庫查詢、內(nèi)容生成等工具，一步步完成任務，并在執(zhí)行時自我監(jiān)測和修正，最終輸出一個可以直接使用的結(jié)果：

這個能力是我們在 ima 上印象最深刻的：傳統(tǒng)的知識庫往往止步于內(nèi)容的分類存儲，而 ima 則讓知識庫具備了輸出成果的能力。在寫報告時，所有資源都能即調(diào)即用，這正是我們要實現(xiàn)的終極目標——激活沉睡的內(nèi)容資產(chǎn)，讓知識真正流動起來。

場景三：讀 AI 行業(yè)報告

前兩個場景更多集中在“內(nèi)容產(chǎn)出”的場景上：做新功能、寫調(diào)研報告。

但對于產(chǎn)品經(jīng)理來說，保持對行業(yè)趨勢的敏感度同樣重要，尤其是在 AI 快速演進的當下——每一次模型能力的突破，都可能顛覆既有的產(chǎn)品范式，帶來新的用戶體驗模式。因此，不少產(chǎn)品人都會定期閱讀行業(yè)趨勢報告，關(guān)注最新的方向、機會與變化。

過去大家閱讀趨勢報告的方式通常都是逐頁閱讀，但這極耗精力。

現(xiàn)在，通過「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理知識庫」在 ima 知識庫上的能力，這個過程會變得不太一樣。

在打開一份行業(yè)趨勢報告后，可以先調(diào)用文檔伴隨助手，讓它先對全文進行智能總結(jié)，把信息給提煉出來，這樣就能提前獲取概覽，鎖定自己感興趣的內(nèi)容章節(jié)：

當然，也有另外的方式，也可以直接讓它生成這個報告的腦圖，看起來也會更加直觀清晰:

除了上面兩種新的閱讀方式外，還可以用播客的方式來聽報告。

相比很機械的 TTS 方式，ima 知識庫可以讓我們根據(jù)習慣來選擇不同的音色、語速，甚至選擇“多人對談”式的播讀方式，生成的語音內(nèi)容有明顯的停頓、節(jié)奏與情緒表達，更像在聽一位熟悉行業(yè)的同事娓娓道來，而不是聽機器讀稿：

這讓行業(yè)趨勢的學習從“必須坐下來讀”變成了“隨時可以聽”。通勤時、散步時、吃飯時，甚至做家務時，你都能讓這份趨勢報告“講給你聽”，以一種更輕松、更沉浸的方式吸收內(nèi)容。

在這個場景中，知識也不再是靜態(tài)的，而是可被理解、被提煉、被講述的內(nèi)容。

在測試這些典型場景的過程中，我們還意外發(fā)現(xiàn)了 ima 知識庫的另一個能力——知識庫廣場。

這里聚合了來自不同領(lǐng)域的優(yōu)質(zhì)知識庫，也可以和我們構(gòu)建的產(chǎn)品經(jīng)理知識庫形成一個可以互相啟發(fā)的“知識網(wǎng)絡”，更好地滿足大家的工作需要。

比如，當垂直行業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理在做市場調(diào)研時，往往既需要產(chǎn)品方法論，也需要行業(yè)趨勢、產(chǎn)業(yè)鏈、政策等信息。過去需要到處找，現(xiàn)在通過 ima 知識庫就能把這些內(nèi)容自然地組合在一起。

從工具到工作方式：每位產(chǎn)品人都值得擁有自己的知識庫

在 ima 上搭建這個知識庫之前，我們的初衷其實很簡單：解決那些文章之外的內(nèi)容，究竟該放在哪里、又該如何真正被用起來的問題。

然而，隨著知識庫逐漸成形，我們意識到：這件事已經(jīng)遠遠超出了“換一個內(nèi)容承載容器”的范疇。

從前面的場景可以看出，在知識庫的加持下，產(chǎn)品人的工作方式悄然發(fā)生了變化。

也正是這種變化，讓我們開始追問——在 ima 上做知識庫，真正改變的是什么？

從前，知識被保存、收藏、記錄下來后，每次使用都需要人工去翻找、提煉、拼接，才能組合成最終的輸出；

而現(xiàn)在，ima 可以在具體的任務里把這些沉淀動態(tài)地提取、結(jié)構(gòu)化、重組，直接生成可用的內(nèi)容框架。

換句話說，它改變的不是“內(nèi)容的存放方式”，而是知識從獲取到應用的整條工作流。

這一點，也讓我們看到一個更大的可能：如果社區(qū)的知識能被這樣激活，那么個人、團隊、企業(yè)的知識，也完全可以。

試著想象一下，當你把自己的項目經(jīng)驗、設計原則、行業(yè)認知逐步沉淀到騰訊 ima 知識庫中，它們也會獲得新的生命力：

• 在新項目中可以被反復復用；
• 在不同任務里能被自動組合與重新激活；
• 在關(guān)鍵決策時提供方向和判斷依據(jù)；
• 不再依賴“記得住”，而是隨時“調(diào)用得出”。

當這些內(nèi)容積累到一定規(guī)模，你擁有的就不再是一堆散亂的文件、鏈接和收藏，而是一個真正隨你成長、能替你思考、能為你工作的「第二大腦」。

我們期待，每位產(chǎn)品人都能讓這樣的積累真正運轉(zhuǎn)起來——讓知識不再沉睡，現(xiàn)在掃碼進入「人人都是產(chǎn)品經(jīng)理知識庫」，我們?yōu)槟銣蕚涞母韶浿苯映蔀槟愕墓ぷ髦Π伞?/p>