2026年，AI产品经理和传统产品经理之间，已经拉开了一道清晰的分水岭。这道分水岭不是会不会写代码，而是能不能用产品思维驾驭AI能力。下面这10项技能，构成了一个完整的AI PM能力体系。一、AI技术理解力不是要你写代码，而是要你听懂工程师在说什么，知道AI能做什么、不能做什么、以及为什么。技能1：Prompt工程与模型选型 🎯Prompt不是跟AI聊天，是一种工程化的输入控制能力。很多新人觉得Prompt就是写指令让AI生成内容，这只是最表层的用法。做AI产品，你需要理解的是：不同的Prompt策略对模型输出质量的影响有多大什么场景用few-shot、什么场景用chain-of-thoug...

上周组里招人，我面了六个候选人，回来跟同事吃饭的时候聊起一个让我挺感慨的现象。前三个候选人，算法题写得都不错。第一道二分查找，五分钟之内给出解法，边界条件也处理得干净。第二道动态规划，状态转移方程写对了，空间复杂度也优化了一版。我翻他们的简历，力扣刷题量都在300以上。后三个呢，就有点参差不齐了。有的边界条件没处理好，有的直接说这道题没刷过能不能换个思路讲讲。其中有一个女生，我印象特别深——她拿到题之后没有马上写，而是先问我：“面试官，我能先跟你确认一下我对题目的理解吗？”然后她把自己的思路讲了一遍，虽然最后代码写得不是最优解，但整个沟通过程非常顺畅。这个女生的代码不是最优的，但当我问她“如果这里是线上环境，你会怎么设计’的时候，她给我讲了一套完整的方案——异常怎么处理、日志怎么打、怎么平滑发布。她对这是之前在实习的时候踩过的坑。”我在想LeetCode到底在筛选什么？我自己的经历可能有点代表性。我当年校招的时候，也是刷了三百多道题才敢去面试。那时候大家都刷，你不刷就过不了笔试关。后来工作了，前三年基本没再打开过力扣。真正干活的时候，没人让你写反转链表，也没人让你手撕红黑树。更多的是：这个接口为什么慢了、那个服务为什么OOM了、线上数据对不上了得排查一下。所以后来我当面试官，慢慢调整了自己的评判标准。算法题我还会出，但目的变了。我出算法题，不是想看你能不能背出最优解。而是想看你拿到一个陌生问题的时候，是怎么思考的。你会先理清题意吗？你会主动问边界条件吗？你想不出来的时候会怎么办？你写出来的代码，变量命名乱不乱、结构清不清楚？这些才是工作中真正用得到的能力。LeetCode是一个工具，不是目的。它帮你熟悉数据结构和常见算法思路，这没问题。但如果你刷了三百道题，却说不清楚自己的项目解决了什么问题、遇到了什么困难、你是怎么解决的，那这三百道题可能真的白刷了。所以还要不要刷LeetCode？要刷，但别只刷题。刷题的时候，多问自己几个为什么：为什么用这个数据结构？为什么这个解法比那个好？如果换个条件，解法还成立吗？把刷题当成锻炼思维的方式，而不是背答案的任务。毕竟面试官想看到的，从来不是一台背题机器，而是一个能解决问题的人。

有点搞笑了哈哈哈😂

上周，我去面试一家AI创业公司的高级后端工程师岗位。前三轮技术面都挺顺利的，项目架构、系统设计、高并发问题……我感觉答得都不错。最后一轮是CTO面，我以为会是一些战略层面的问题。结果他一开口就问："马斯克说2026年底程序员会失业，你怎么看？"我当时就愣住了。说实话，这个问题比任何技术问题都难回答。说"不会失业"，显得盲目乐观；说"会失业"，等于否定自己的职业价值。我深吸一口气，决定说真话。"我觉得马斯克说的有道理，但又不完全对。"CTO挑了挑眉，示意我继续。"说有道理，是因为纯编码工作确实在被AI快速替...