作为一名资深的AI产品经理，作者在面试候选人时，总会问到一个关键问题：“你每天都用哪些AI产品？” 这个问题不仅考察候选人对AI工具的熟悉程度，更能反映出他们是否能够将AI技术融入到实际工作中。
我作为面试官面试AI产品经理必问的问题是：作为AI产品经理，你每天都用哪些AI产品？
如果一名AI产品经理，自身很少应用主流AI工具，我很难相信他能有效利用AI攻克业务痛点：其一，缺乏对技术边界的认知；其二，难以洞察AI赋能业务的最佳路径。
以下结合我日常工作中的真实案例，推荐 10 款深度融入产品全流程的 AI 工具，涵盖需求分析、设计开发、数据分析到团队协作，每款工具均有实际场景支撑，助你在面试中展现专业度与洞察力。
1. 需求挖掘与文档生成：Claude 4 + Notion AI核心价值：从老板的模糊需求到结构化 PRD，10 分钟完成关键框架搭建。
案例：当接到 “开发年轻人社交 App” 的口头需求时，Claude 4 能快速拆解用户分层（如 Z 世代社交偏好）、核心场景（即时匹配、兴趣社区）及竞品对标维度（功能矩阵、用户增长策略），生成逻辑清晰的大纲。Notion AI 则将大纲转化为可交互的 PRD 模板，自动插入类似功能的验收标准（如消息响应延迟≤200ms），甚至关联历史项目库中的埋点数据，确保需求落地有迹可循。
延伸场景：跨团队对齐需求时，通过 Claude 调用 Jira 数据，自动生成甘特图，将会议时长从 2 小时压缩至 40 分钟。
工具链接：
Claude 4：https://www.claude.ai
Notion AI：https://www.notion.so/product/ai
2. 竞品分析与策略洞察：Perplexity + 秘塔搜索核心价值：从海量数据中提取差异化机会，4 小时输出深度竞品报告。
案例：在分析中老年社交产品时，Perplexity 爬取近 3 个月竞品财报、用户增长数据及媒体报道，生成关键指标变化曲线（如某竞品付费转化率提升 15% 的归因分析）。秘塔搜索则聚焦国内生态，解析微信公众号、小红书等 10 万条 UGC，提炼出 “Z 世代社交货币” 的五大关键词（如 “治愈感互动”“圈层归属感”），为产品功能设计提供灵感。Gemini 进一步将竞品功能列表转化为 “价值主张 – 渠道 – 收入模型” 三维对比图，直观定位市场空白点。
实战技巧：通过百度脑图 AI 插件模拟用户路径，定位 72% 用户流失的 “课程试听页”，针对性优化交互流程。
工具链接：
Perplexity：https://www.perplexity.ai
秘塔搜索：https://metaso.cn
3. 原型设计与视觉验证：Figma + Uizard核心价值：从文本描述到高保真原型，10 分钟完成设计概念验证。
案例：通过 Uizard 输入 “极简风、地图中心、大地色系” 等关键词，1 分钟生成 10 套可编辑线框原型。选中 “瀑布流 + 浮层购物车” 方案后，导入 Figma 进行交互优化，利用其 AI 自动布局功能，调整按钮位置时连带弹窗、列表项自动重排，效率提升 10 倍。开发团队反馈，此类 AI 生成原型比传统 Axure 手绘稿减少 3 个开发坑（如页面适配、交互逻辑冲突）。
进阶应用：结合 Stitch 等工具，将草图或截图转化为 Figma 文件，实现 “想法→设计→开发” 的全链路加速。
工具链接：
Figma：https://www.figma.com
Uizard：https://uizard.io
4. 代码生成与开发提效：GitHub Copilot核心价值：非技术背景也能驾驭代码，显著降低开发协作门槛。
案例：在撰写产品文档时，通过 Copilot 生成 Markdown 模板，自动添加警告框、表情符号等 GitHub 特定格式，使 README 文件更专业。当需要处理 CSV 数据（如用户行为日志）时，Copilot 可根据自然语言提示生成 Python 脚本，自动解析文件并按分配人分类存储，省去手动编写代码的时间。在与开发团队沟通时，Copilot Chat 能将复杂代码片段翻译成自然语言解释（如 “此代码用于验证用户权限”），提升跨部门协作效率。
工具链接：
GitHub Copilot：https://copilot.github.com
5. 数据分析与决策支持：Tableau AI + Zeda.io核心价值：从数据清洗到可视化洞察，一站式支撑产品迭代。
案例：通过 Tableau AI 的自然语言查询功能，输入 “2025 年 Q2 用户留存率下降原因”，系统自动关联用户行为数据、竞品动态及运营活动，生成包含漏斗分析、热力图的交互式仪表盘。Zeda.io 则聚焦用户反馈管理，将客户之声（VoC）按紧急程度分类，生成战略导向的产品路线图。
工具协同：Algforce AI 可将 Excel 表格转化为可视化报告，结合 ChatExcel 的实时数据分析，实现 “数据输入→洞察输出” 的分钟级响应。
工具链接：
Tableau AI：https://www.tableau.com
Zeda.io：https://zeda.io
6. 跨平台协作与知识管理：飞书智能伙伴核心价值：企业级 AI 助手，深度整合内部生态与外部资源。
案例：在飞书文档中撰写 PRD 时，智能伙伴可自动调用微信生态数据（如小程序跳转路径）填充 “数据支撑” 章节，确保需求有据可依。会议过程中，智能伙伴实时转录语音并提取关键词（如 “夜间哺乳” 被标红 17 次），会后生成结构化纪要，节省 3 小时逐字听录时间。当需检索知识库时，通过自然语言提问（如 “上次用户访谈的关键结论”），智能伙伴可快速定位并汇总 PDF、音视频等多格式资料，打破信息孤岛。
工具链接：
飞书智能伙伴：https://www.feishu.cn（需通过飞书企业账号访问，普通用户可申请试用：https://www.feishu.cn/landing/sku_faye_future）
7. 用户调研与数据清洗：Otter.ai + ChatGPT Code Interpreter
核心价值：线下访谈与数据处理的双重提效，当天产出洞察报告。
案例：携带 Otter.ai 参与用户访谈，实时转写对话并标红高频痛点词，访谈结束即可生成带时间戳的文本记录。通过 ChatGPT Code Interpreter 现场清洗 50 份问卷数据，自动去除无效样本、填补缺失值，并生成 “TOP5 需求词云图” 与交叉分析表，原本需半天完成的工作压缩至 1 小时。
延伸场景：结合 Flowith 等工具，将访谈记录、调研报告导入知识花园，通过 Oracle 模式自动规划任务（如生成 PPT、网页总结），实现调研成果的结构化沉淀。
工具链接：
Otter.ai：https://otter.ai
ChatGPT Code Interpreter：需通过 OpenAI 账户访问，https://chat.openai.com
8. 创意激发与视觉设计：Midjourney + Canva AI核心价值：低成本快速验证设计方向，保持品牌视觉一致性。
案例：在设计洗衣液包装时，通过 Midjourney 输入 “牛奶瓶造型、少女感”，30 秒生成渲染图，设计师在此基础上调整细节即可落地。在制作产品汇报 PPT 时，Canva AI 可将 “用户次日留存率” 转化为动态折线图，并根据品牌色自动匹配图表风格，10 分钟完成数据可视化页。某金融产品通过 Midjourney 定义 “冷静、轻透、科技” 的视觉风格，应用于房抵贷、车贷等多业务线，用户体验一致性提升 40%。
风险提示：AI 生成内容需人工审核，避免版权纠纷或风格偏差。
工具链接：
Midjourney：https://www.midjourney.com（需通过 Discord 平台使用）
Canva AI：https://www.canva.cn
9. 产品管理与自动化：Jira AI + Crew AI核心价值：从任务分配到进度跟踪，全流程自动化管理。
案例：通过 Jira AI 创建需求卡片时，系统自动关联历史相似任务，推荐开发周期与资源分配方案。Crew AI 则作为 “数字助理”，定期从 Jira 抓取数据，分析任务延迟原因并生成周报，通过 Slack 发送至相关负责人，每周节省 5 小时人工跟进时间。某涉及 15 个团队的复杂项目，通过 Jira AI 与 Crew AI 的组合，将任务拆解与状态同步效率提升 80%，团队满意度达 80%。
实施建议：结合 Gemini 2.0 构建 AI 代理团队（如 “数据工程师”“沟通专家”），实现任务的智能调度与异常预警。
工具链接：
Jira AI：https://www.atlassian.com/software/jira
Crew AI：https://www.crewai.com
10. 生态搜索与内容整合：腾讯元宝 + DeepSeek核心价值：深度挖掘微信生态内容，构建差异化信息壁垒。
案例：在研究新工具或行业趋势时，通过元宝调用 DeepSeek R1 模型，直接解析微信公众号、视频号等内部内容，获取独家分析报告（如某头部 KOL 的私域运营策略）。元宝的 AI 搜索结果可一键生成思维导图，辅助快速吸收知识。某电商团队通过元宝整合小红书种草笔记与微信社群讨论，精准定位 “Z 世代对国潮包装的偏好”，指导新品设计并实现 GMV 增长 25%。
技术优势：相比通用 AI，元宝依托微信生态数据与开源模型的融合，在中文场景下的语义理解与内容推荐更精准。
工具链接：
腾讯元宝：https://yuanbao.tencent.com
DeepSeek：https://www.deepseek.com（腾讯元宝已集成其功能，可直接通过元宝访问）
总结：AI 工具的选择逻辑与面试应答策略场景优先
工具推荐需紧扣产品经理核心工作流（需求→设计→开发→迭代），避免罗列 “对话式 AI” 等泛泛工具。
案例实证
每个工具需关联真实使用场景（如 “用 Notion AI 生成 PRD 模板” 而非 “用于文案撰写”），增强可信度。
趋势敏感度
可提及工具的最新迭代（如 Claude 4 的多模态能力、Midjourney 的风格迁移），展现持续学习态度。
辩证思维
在介绍工具优势时，简要提及局限性（如 AI 生成代码需人工校验），体现对技术边界的认知。
面试中，建议以 “日常工作场景” 为线索串联工具推荐，例如：“每天早晨，我会用飞书智能伙伴梳理会议纪要，同步通过 Claude 4 分析用户反馈；下午借助 Figma 与 Uizard 验证原型，用 GitHub Copilot 生成开发所需的 API 文档；下班后通过 Midjourney 探索视觉风格，并用 Notion AI 沉淀当天的思考。” 这种结构化表达既能凸显工具价值，又能展现系统化的工作思维。
本文由人人都是产品经理作者【产品经理骆齐】，微信公众号：【骆齐】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
题图来自Unsplash，基于 CC0 协议。
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