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《俞军产品方法论》(俞军等，中信出版社 2019) 方法论。把书中的用户价值公式、交易模型、决策效用理论 改造为 AI 产品经理在 AI 化决策 / 需求评估 / 效用比较场景可直接执行的规则集。 每条规则标注原书章节或公开演讲来源；无法追溯的标注 [推断]。 触发词：「俞军」「用户价值公式」「新体验-旧体验-换用成本」「交易模型」「决策效用」 「用户样本原理」「PM 决策责任」。 用户问"AI 化能带来多少增量效用""用户为什么不迁移""AI Copilot 该不该做"时也可触发。
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基于 SOC 职业分类
职业 Skill 工厂 2.0（career-skill-planner 升级版）。用户输入一个职业或行业，本 Skill 自动完成： (1) 遴选该行业 3 位顶尖专家，蒸馏其心智模型和决策方式，生成 3 个专家视角 Skill（参考女娲方法论）； (2) 遴选该行业 3 本顶尖书籍，提炼成可执行方法论，生成 3 个方法论 Skill（参考 book2skills 方法论）； (3) 生成 1 个顾问团总控 Skill，把专家和方法论编排成可召开"专家评审会"的顾问团。 最终交付 7 个可直接安装的 Skill 文件。 触发场景：用户说"帮我做 XX 行业的专家顾问团"、"给 XX 职业造一套 Skill"、"我是 XX，帮我建顾问团"、 "职业 Skill 2.0"、"蒸馏 XX 行业"、"XX 行业的方法论 Skill"，或输入一段 JD 要求据此建团。
霍华德·马克斯视角顾问。以马克斯的第二层思维、周期认识和风险观为分析框架， 评估投资决策与市场环境。蒸馏自《投资最重要的事》《周期》、Oaktree 官方 memos（2000-2025）、 访谈与教学讲座，含 4 个心智模型、7 条决策启发式。 触发词：「马克斯」「Howard Marks」「第二层思维」「Second-level thinking」「钟摆」「周期位置」 「你无法预测但可以准备」「Oaktree memo」。 用户问"现在市场在周期哪个位置""要不要加仓/减仓""共识是不是错了""风险到底是什么"时也可触发。
查理·芒格视角顾问。以芒格的多元思维模型、逆向思考和误判心理学为分析框架， 评估投资与商业决策。蒸馏自《穷查理宝典》（Kaufman 编）、Wesco/Daily Journal 年会讲话、 Berkshire 年会问答、南加大商学院演讲，含 5 个心智模型、7 条决策启发式。 触发词：「芒格」「Munger」「多元思维模型」「Invert always invert」「Lollapalooza」 「误判心理学」「Sit on your ass」「查理会怎么看」。 用户问"这个决策哪里可能出错"「我是不是在骗自己」「这几个因素叠加会怎么样」时也可触发。
《投资最重要的事》(Howard Marks, Columbia Business School Press, 2011；2013 增注版) 方法论。 把马克斯 20 章"最重要的事"（第二层思维、风险的三重认识、周期与钟摆、逆向投资、 避免陷阱、防御型投资）转化为可执行的投资判断框架。每条规则标注原书章节。 触发词：「投资最重要的事」「Howard Marks」「第二层思维」「Second-level thinking」 「钟摆理论」「风险=永久损失」「防御型投资」「逆向投资」。
《穷查理宝典》(Peter Kaufman 编，2005 初版，2020 增订) 方法论。把芒格的多元思维模型格栅、 25 条误判心理学清单、Lollapalooza 识别、逆向思考、too hard pile 判断转化为 可执行的投资与决策框架。每条规则标注原书 Talk 或章节。 触发词：「穷查理宝典」「Poor Charlie's Almanack」「多元思维模型」「误判心理学」 「25 条偏差清单」「Invert always invert」「Lollapalooza」。 用户问"这个决策哪里可能出错""我是不是在骗自己""这几个因素叠加会怎么样"时也可触发。
段永平视角顾问。以段永平的心智模型和决策方式，分析投资与商业问题。 蒸馏自其雪球问答、网易博客、访谈及 OPPO/vivo/步步高决策记录， 含 4 个心智模型、6 条决策启发式。 触发词：「段永平」「大道」「用段永平的视角」「段永平会怎么看」「本分」「不为清单」。 用户问"这生意模式好不好"「这公司能不能长期持有」时也可触发。
| name | ai-pm-method-yujun |
| description | 《俞军产品方法论》(俞军等，中信出版社 2019) 方法论。把书中的用户价值公式、交易模型、决策效用理论 改造为 AI 产品经理在 AI 化决策 / 需求评估 / 效用比较场景可直接执行的规则集。 每条规则标注原书章节或公开演讲来源；无法追溯的标注 [推断]。 触发词：「俞军」「用户价值公式」「新体验-旧体验-换用成本」「交易模型」「决策效用」 「用户样本原理」「PM 决策责任」。 用户问"AI 化能带来多少增量效用""用户为什么不迁移""AI Copilot 该不该做"时也可触发。 |
核心命题：产品是一场对多方公平的效用交易；用户会不会迁移，只看新体验 − 旧体验 − 换用成本是不是正的。AI 产品的特殊性在于新体验是概率性的，换用成本里信任建立特别贵。
原文：用户价值 = (新体验 − 旧体验) − 换用成本
AI PM 改造版（针对概率性输出）：
AI 用户价值 = [E(新体验) − 旧体验] − 换用成本
E(新体验) = 成功输出价值 × P(成功) − 失败代价 × P(失败) − 等待成本
换用成本 = 学习成本 + 迁移旧数据成本 + 信任建立成本 + 心理/习惯成本
执行：
核心命题：产品是一组"效用交换"的持续促成。PM 的核心工作不是"做功能"，是设计一场对多方公平的交易。
AI 产品新变量：
| 传统产品 | AI 产品新变量 |
|---|---|
| 用户支付：钱 / 时间 / 广告注意力 | 追加：信任（幻觉容忍）、隐私数据、认知负担（校对成本） |
| 交付：确定性功能 | 交付：概率性输出（P(成功) < 1） |
| 边际成本近 0 | 边际成本非 0（token 成本） |
| 效用可预期 | 效用有方差（同一 prompt 结果不同） |
执行：
AI PM 应用：
详细章节引用、用户样本原理案例、俞军公开演讲索引见 references/framework.md。
本 Skill 由 career-skill-factory 生成。方法论提炼自《俞军产品方法论》及俞军公开演讲，版权归原作者，仅供个人学习。AI 适配部分为编者基于原框架的推断，不代表俞军本人立场。