AI安全每日课·第18讲 应用层防护：内容审核接口选型攻略
产品经理视角 · 五分钟轻松读完昨日我们讨论了红队评估——以"模拟攻击者"的思路来挖掘模型缺陷。今天要介绍的内容审核接口，相当于在应用层为模型输出增设一道"安全检查屏障"，将红队发现的风险拦截在用户感知之外。老李是某K12教育SaaS平台的产品主管。其AI辅导助手投入运行三个月后，收到了家长的反馈：学生让AI"帮我检查作业"，经过几轮交互，AI直接输出了完整的解题过程——等同于变相泄露试题。团队感到困惑："我们已接入阿里云的内容审核接口，违规关键词都被屏蔽了。"问题恰恰出在这里——敏感词过滤与内容安全本质
美团开启2027届校招 新增十余类AI原生职位
新浪科技讯 8月17日晚间消息，美团正式启动2027届校园招聘，面向2026年11月至2027年10月毕业的海内外应届毕业生，提供技术、产品、商业分析、运营、零售、销售等10大类、100余个职位，覆盖北京、上海、深圳、成都、广州、香港、利雅得等全球数十个城市。与往年相比，美团今年新增AI全栈工程师、AI产品经理、智能商业分析师等十余个AI原生职位。在人才要求方面，超过80%的职位描述明确提出对AI相关能力的期待。面向AI时代的能力构建，是今年美团人才培养的新方向。美团招聘相关负责人表示，今年招聘重点关注具
FDE：破解AI企业落地难题
在AI竞争日趋激烈的今天，如何让AI技术真正进入企业业务场景，已成为众多公司面临的棘手问题。而FDE（前线部署工程师）模式及其相关岗位，正在成为解决这一难题的重要抓手，并在AI领域掀起新的热潮。一：FDE模式是推动AI落地的有效方式FDE模式由Palantir于2003年率先采用。当时，为破解情报分析软件难以销售的困境，Palantir安排工程师深入客户一线，在使用中持续改进，逐步沉淀出平台能力。进入AI时代后，由于应用场景复杂多样，很难依靠标准化产品全面覆盖，FDE模式再次受到关注。该模式先借助人力构建
AI巨头高薪疯抢文科毕业生？
AI巨头月薪三万抢文科生？昨天刷到热搜说AI大厂开出月薪3万招揽文科生，忍不住笑了，这股风潮跟十年前如出一辙。AI相关岗位中，文科生能胜任的，无非三大类：实打实的产品岗、挂羊头的产品岗、市场营销，接下来逐个拆解：实打实的产品岗 ① AI产品经理，构思AI产品功能、撰写需求文档、衔接算法团队、优化用户体验、推动场景落地，需要了解用户痛点、具备市场嗅觉、拥有产品思维，还得擅长沟通协调，毕竟要带着团队往前跑，有些同学不好意思给同事派活，有的更是把活儿全揽在自己身上，都不太适合做真正的产品经理 ② 大模型提示工程
AI 项目踩坑总结：3 个实用避坑策略分享
前两天，跟朋友交流时听他提到，自己第一次尝试用 AI 开发的项目，大概率要失败。他们公司目前的做法是：产品经理借助 AI 输出需求文档、生成前端页面，开发人员拿到这些材料后，再交给 AI 去编写后续代码。结果到了即将上线的阶段，才发现 Bug 遍布各处，业务流程也根本走不通，开发人员被迫反复修改 AI 生成的代码，几乎要崩溃。听完他的讲述，我觉得这个案例非常有代表性。不少公司以为 AI 能写代码了，就可以缩减人手，直接把需求丢给 AI 处理。如果只是做一个演示页面，借助 Vibe Coding 快速验证一
AI职位热招！腾讯2027届校招正式拉开帷幕
今日，腾讯2027届校园招聘全面启动。*本次招聘面向2026年1月至2027年12月期间毕业的学生简历投递通道，点击直达👇每年这个节点，都有不少人在问，"腾讯究竟青睐什么样的候选人？"嗯……这确实不是一道容易回答的题目。不过有一些"先行者"的经历，我们想与你分享01AI浪潮席卷而来，每个人都在思考，应当如何与之共处？今年年初，产品经理Jason察觉到，除技术岗位外，大量非技术岗位的同事同样存在使用AI Agent的需要，却缺少得心应手的工具。为破解这一痛点，他与一位运营伙伴连熬两夜完成产品雏形，随后在周一
普本转型AI，1.5月薪资翻倍拿2万Offer
关注产品人栖息地｜解锁大厂面试经验上岸实录：今日喜报，含金量十足。该学员本科毕业，曾是传统领域PM，底薪15K。如今AI大潮来袭，转型已是当务之急。他毫不犹豫，离职加入我们的一对一私教计划。结局如何？仅一个半月，成功斩获AI岗位，薪资升至2万，涨幅超33%。有个挺有意思的趣事。谈薪时，怕涨幅受限，多报了总包20万（含奖金）。HR索要个税证明，他顿时懵了，因为没拿过这么多。赶紧发信问我能否补救。经我们复盘指导，他成功化解危机，拿到理想薪资。谈薪技巧、突发应对，往往比硬实力更需要演练。很多人以为转型只需买资料
AI时代产品经理必备的AI工具能力
03核心能力篇随着AI技术的飞速演进，产品经理必须摒弃旧有的技能，掌握新本领，实现职业层面的转型与升级。01 掌握AI的前提过去，产品经理耗费了大量精力在低价值的重复劳动上：如梳理需求单、写标准文档、画重复原型、算基础数据、记会议纪要……这些工作门槛低，但非常耗时。在AI时代，这些机械化的手工活应由AI代劳。产品经理应利用AI的生成力，结合竞品分析，依托成熟框架，快速生成高保真前端管理页面，搭建系统基础。随后，基于此成果推进后端、数据库的落地。这种转变是从“亲力亲为”转向“制定标准、提出要求、审核结果”的
AI浪潮下，产品经理的进化之路
最近和几位做产品的朋友聊 AI，聊到最后都会落到同一个观点上。但 PM 这个岗位会不会消失，不取决于"PM"这个名称本身，而取决于 PM 实际承担的工作——AI 取代的是某些具体任务，而不是 PM 这个职业。这篇文章不谈"AI 取代 PM"，只谈"PM 在 AI 时代如何进化"。PM 的工作看似种类繁多，拆解开来其实就两种：清华互联网产品研究协会联合特工宇宙 2025 年发布的《AI 重塑产品经理工作流》白皮书给出了一组对比数据：仅 32% PM 认为 AI 显著提升效率，超 21% 表示 AI 帮助有限
AI浪潮下，产品经理岗位是否还有存在的必要
"某家公司的招聘系统里堆积着31832份简历，清一色都是冲着产品经理来的。整整两年时间，最终只录用了1人。先抛出一个数字。31832 : 1两年投递总量 : 最终录取人数作为这场筛选的决策者，他并不认为求职者水平不行。2026年8月2日，他坐在Lenny Rachitsky的播客话筒前，说了一句更尖锐的话：他后悔产品经理这个职位被发明出来。这句话是Whatnot产品团队创立之初就确立的核心信条，绝非当日临场发挥。那期播客的标题，原封不动地引用了这句话。说话者是Tom Verrilli，Whatnot的首席
拒绝模糊指令：AI时代的高效提问法
AI指令优化：别再让AI瞎猜干活 我留意到很多用户在使用 AI 时，高频说出的几句话是： “帮我想想怎么增长。” “复盘一下这次活动。” “帮我分析竞品。” “写个需求文档 PRD。” “优化一下这个功能。” “帮我修个 bug。” 甚至懒得输入标点，AI 只能盲目猜测。 这都不是最可怕的，最可怕的是提问后进行无休止的无效多轮对话，上下文聊爆了，AI 还是没能做出来他要的。 AI 猜测你的业务背景，猜测真正想要的结果，猜测哪些不能改，猜测完成标准。AI 迫于压力，只能先干着，于是交付一个看似完整却无法使用
AI并未取代产品经理，而是重新定义了合格线
“为什么不能让AI来处理这个需求？”这句话正频繁出现在各种项目会议中。以前定义需求时，只需说明用户、问题和优先级；如今还需界定AI的应用场景、价值及风险。产品经理的职能并未消失，只是会议的议题发生了转移。这一变化常被低估。表面看只是增加AI知识，会用模型写提示词，做出Demo。虽然需求文档、竞品整理和原型制作变快了，但当产出成本普遍下降，单纯的速度优势就难以凸显产品经理的价值。以前完整的方案证明了投入的时间；现在可能只是模型半小时生成的初稿。AI并未让产品工作变简单，它只是让那些容易展示的部分变得廉价。而
AI时代，产品经理如何提升价值
昔日，亚马逊产品开发的专业壁垒，很大程度上源于信息不对称。谁能在竞品分析、Review解读、关键词提炼及价格带研判上更胜一筹，谁就更容易捕捉到商机。一份详尽的市场调研报告，便是一份实力的证明。如今，AI正极速压缩这些工作的成本。往昔耗时两日的调研，如今数小时即可产出；产品构思、功能规划及核心卖点的筛选，甚至能在一瞬间获得数十个方案。然而，企业的资金实力、供应链能力、库存水平及运营效能并未同步提升。机会虽多，但能承接的项目依旧稀缺。若产品经理仅因调研变快而盲目提出大量新品，AI未必能提升新品成功率，反倒可能
AI时代，产品经理如何不被淘汰？
💛欢迎点击上方蓝字“舅本华的书房”关注我 ↑第59篇原创文章（全文1547字，阅读预计4分钟）引子笔者自2017年硕士毕业起从事互联网产品经理工作，至今已九年。期间亲历移动互联网爆发红利，也走过疫情裁员的低谷，如今正面对AI浪潮的全面冲击。谈及AI对社会的冲击，许多人最担忧的是：它会不会夺走我们的工作？今天，我想结合自身经历，聊聊AI对产品经理岗位的真实影响。1.AI成了产品经理的“新搭档”过去一年，我常听同事说“这事交给AI吧”，仿佛AI已悄然成为团队里沉默的助手。我自己也早已习惯依赖它——从生活琐事到
AI职业全景：从技术到管理的岗位与证书指南
人工智能领域的职业版图早已超越算法工程师的范畴，构建起一个宏大且多元的就业生态。以下按职能分类，为您梳理了关键技能要点与对应认证，供各位参考。 💻 技术研发方向 机器学习/算法工程师 · 核心技能：具备深厚的数学功底、精通Python/R语言、熟练掌握TensorFlow/PyTorch框架，并熟悉MLOps及大数据架构。入职门槛高，极度看重项目经验与学术论文。 · 相关认证：Google专业机器学习工程师、AWS机器学习专项、NVIDIA深度学习认证、TensorFlow开发者证书。 AI应用/大模型开