AI_Commercialization--Product-Management-skills

用结构化输入定义或调整定价与套餐结构，明确目标客户、价值指标、免费层边界、套餐层级、升级触发点与风险取舍。适用于定价新建、改版、AI 增值包或商业化实验前的推演。

在正式交付前用结构化关口审查方案、文档或分析结果。适用于避免局部正确但整体跑偏、避免草率交付的场景。

把一个较大的 PM、AI PM 或商业化任务拆成可快速验证的执行步骤。适用于任务过大、容易失控、需要先把执行顺序和检查点想清楚的场景。

定义一个 AI 功能的用户任务、输入、输出、质量标准和 fallback。适用于把模糊 AI 点子整理成可讨论方案的场景。

把一个 AI 产品想法整理成问题定义、功能定义、评估方案和风险评审。适用于 roadmap 前的产品定义场景。

诊断转化漏斗的阶段、掉点、可能原因和下一步核查方向。适用于获客、激活或付费转化出问题的场景。

为 AI 功能定义离线与线上评估方案，包括样本、指标和阻断阈值。适用于上线前需要明确质量标准的场景。

根据任务类型、时延、成本、稳定性和风险容忍度选择模型策略。适用于决定单模型、路由或 fallback 方案的场景。

构建一份从问题、用户、方案到成功指标和范围边界都清楚的 PRD。适用于把零散背景整理成工程团队可执行文档的场景。

根据产品阶段、团队环境和数据条件推荐优先级方法。适用于 RICE、ICE、value-effort 等方法选择场景。

定义清晰的客户问题或业务问题。适用于从模糊痛点走向可决策问题定义的场景。

定义一套包含收入、转化、留存和 guardrail 的商业化指标看板。适用于需要统一业务健康指标口径的场景。

用结构化提问来引导产品管理会话。适用于需求模糊、背景很乱、需要先澄清再产出的场景。

定义 agent 工作流的输入、工具、边界、人工审核点和失败约束。适用于把 AI 自动化思路整理成产品化工作流的场景。

检查 AI 功能的质量、fallback、监控、支持和回滚准备度。适用于 AI 功能面向真实用户放量前的上线审查场景。

评审 AI 功能的质量、信任、运营、滥用和策略风险，并给出缓解动作。适用于上线前或大范围扩量前的风险审查。

为定价、套餐、转化、升级、留存等商业化项目写 PRD。适用于商业化产品改动需要成文对齐的场景。

设计一个轻量实验，明确假设、受众、方法、成功标准和决策规则。适用于先验证关键假设再决定是否投入的场景。

设计增长实验，明确目标指标、假设、改动、受众和决策规则。适用于商业化产品做转化或留存优化测试的场景。

定义一个北极星指标及其 guardrail。适用于团队需要一个主要结果指标而不是一堆松散 KPI 的场景。

分析留存驱动、流失模式和干预杠杆。适用于产品能获客但复用率和持续留存不足的场景。

把访谈、工单、反馈和用户笔记整理成主题、信号和产品含义。适用于 VOC 原始材料需要结构化归纳的场景。