作品集搭建
你将学到什么
- AI PM 作品集的核心逻辑：展示什么、不展示什么
- 4 类作品的写法和示例（不同背景选不同组合）
- 3 种平台的选择建议（Notion / 个人网站 / GitHub）
- 可直接复用的作品集框架模板
为什么重要：简历说"主导了 AI 产品"，面试官会问"能不能看看"。作品集是你唯一能在面试前就建立信任的方式。
一、AI PM 作品集的核心逻辑
作品集不是"我做过什么的清单"，而是**"我能解决什么问题的证明"**。
面试官看作品集的核心问题只有两个：
- 这个人真的懂 AI 产品吗？（不是蹭热点）
- 这个人的产出质量怎么样？（能不能用）
因此，宁可只有 2 个高质量案例，也不要堆 8 个粗糙的。
二、4 类作品：选择适合自己的组合
类型 1：AI 产品案例（最有分量）
适合谁：有过 AI 产品工作经验的人
展示什么：
项目背景 用一句话说清楚：谁的什么问题
你的角色 你负责哪个环节（不要写"负责产品"这种虚的）
核心决策 你做过的 1-2 个关键判断，以及为什么这样判断
技术方案 用了什么 AI 技术，选型理由是什么
结果数据 上线后的核心指标变化（留存、完成率、准确率……）
踩过的坑 一个真实失败/挫折，以及你怎么处理的示例写法：
企业内部知识库助手（2024.03 - 2024.09）
背景：公司内部有 3000+ 文档，员工平均每天花 40 分钟找信息。
我的角色：独立负责从用户研究到上线的全流程，协调 2 名工程师。
关键决策：选择 RAG 而非 Fine-tune，原因是文档更新频繁（每周新增 50+），Fine-tune 的更新成本无法接受。
技术方案：Dify + 私有化部署 + 向量数据库 Qdrant，搜索准确率 82%。
结果：上线 3 个月，日活 420 人，员工找信息时间缩短 60%，NPS 从 -12 升至 +34。
踩的坑：初版 Chunk 策略按段落切割，导致跨段落的问题召回率很差，后来改为语义分块才解决。
没有数据怎么办
如果数据保密或项目未上线：写"预期影响 + 验证方案"，说明你是怎么设计衡量指标的。面试官更在意你的思考方式，不只是结果数字。
类型 2：Prompt 工程实践（门槛最低，区分度高）
适合谁：任何人，尤其是没有 AI 产品经验但想证明技术理解的
展示什么：
一个完整的 Prompt 设计过程，包括：
- 业务场景描述
- 初版 Prompt（效果差的）
- 分析哪里出了问题
- 优化后的 Prompt（带技术解释，如 Role / Chain-of-thought / Few-shot）
- 效果对比（截图或文字描述）
示例主题（任选一个动手做）：
| 场景 | 难度 | 展示的能力 |
|---|---|---|
| 面试反馈生成器 | ⭐ | 结构化输出、角色设定 |
| 竞品分析助手 | ⭐⭐ | Few-shot、信息提取 |
| PRD 一致性检查器 | ⭐⭐ | Chain-of-thought、评分逻辑 |
| 多轮对话式需求澄清 | ⭐⭐⭐ | 状态管理、追问策略 |
类型 3：技术理解文章（适合转型者）
适合谁：从非 AI 岗转型、需要证明技术深度的人
核心要求：不是科普文，是从产品视角分析技术。
好的技术理解文章应该回答：
- 这个技术解决了什么产品问题？
- 用这个技术做产品时，有哪些设计约束？
- 如果我是 PM，我会怎么做决策？
示例选题：
- 《为什么 RAG 产品的"准确率"是个伪指标》
- 《Agent 的规划能力在什么场景下会失效》
- 《做 AI 产品，什么时候不该用 Fine-tune》
发布平台：掘金 / 少数派 / 个人 Notion，有阅读量更好，放链接即可。
类型 4：Vibe Coding 项目（执行力证明）
适合谁：想展示"我能用 AI 工具快速落地"的人
关键：不是展示代码质量，是展示从想法到产品的能力。
展示模板：
项目名称 + 一句话介绍
解决的问题 （谁的什么痛点）
用了什么 AI 工具 （Cursor / Claude / Dify / v0 等）
搭建过程 关键决策 + 遇到的坑（2-3 条）
最终产品 截图 / 录屏 / 在线体验链接
时间成本 几天搭的（体现效率）参考本站 Vibe Coding 实战项目 的 5 个项目方向，任选一个动手做。
三、平台选择
| 平台 | 适合场景 | 优点 | 缺点 |
|---|---|---|---|
| Notion | 大多数人首选 | 零技术门槛、排版美观、可分享链接 | 国内访问偶尔慢 |
| GitHub Pages / VitePress | 有基础技术能力 | 可展示技术感、完全自定义 | 需要配置成本 |
| 飞书文档 | 国内职场环境 | 访问稳定、链接分享方便 | 样式受限 |
Notion 是最省力的选择
用 Notion 一个下午就能搭好，不要在平台选择上花超过 1 天时间。作品集的核心价值在内容，不在形式。
四、完整框架模板
把下面这个结构复制到 Notion，逐项填充：
[封面区]
姓名 · 当前职位 · 联系方式
一句话介绍："X 年 AI 产品经验，专注于 [方向]，代表作品见下"
[导航]
- 产品案例（2-3 个）
- Prompt 实践（1-2 个）
- 技术文章（可选，有则放链接）
- Vibe Coding 项目（可选）
[每个案例的标准结构]
背景 → 我的角色 → 核心决策 → 技术方案 → 结果数据 → 复盘反思
[结尾]
目前在找什么方向的机会（可不写，但写了会提高联系率）
联系方式（邮箱或微信）五、常见误区
这些做法会让作品集失分
- ❌ 把 PPT 方案当作品集：面试官想看落地，不是想法
- ❌ 堆数量不看质量：8 个粗糙案例不如 2 个深度案例
- ❌ 没有 AI 相关内容：和普通 PM 作品集没有区别，求职 AI PM 岗位时致命
- ❌ 过度包装个人贡献：面试中会被追问，自圆其说的压力很大
- ❌ 作品集和简历完全一样：作品集应该补充简历无法展示的深度，不是重复
- ❌ 不更新：投递前检查一次，确保内容和你的最新状态一致
六、快速启动清单
如果你现在还没有作品集，按这个顺序来：
- [ ] 第 1 天：选平台（Notion），搭骨架，填封面区
- [ ] 第 2-3 天：写第一个 AI 产品案例（现有工作经历）
- [ ] 第 4 天：做一个 Prompt 实践（选上面表格里 ⭐ 级别的）
- [ ] 第 5 天：整体审阅，检查是否有夸大或模糊表述
- [ ] 投递前：把作品集链接加入简历的联系方式区域
动手练习
选择你最有把握的一个过往 AI 产品经历，用本页「类型 1」的 6 段式结构写出来。
重点检查：
- "你的角色"是否具体到了动词级别（"负责 xxx"不够，要"设计了 xxx 决策树"）
- "结果数据"是否有基准线（"提升了 20%"——从多少提升到多少？）
- "踩过的坑"是否真实（能让面试官感觉到这是你亲身经历的）
写完后，对照上面的"常见误区"自检一遍。