1. 先定义问题，再选模型

避免「为了用 AI 而做功能」。每个需求先写清：用户是谁、痛点是什么、成功指标如何衡量，再决定用大模型、规则引擎还是传统逻辑。

2. 把 prompt 当产品配置

Prompt 需要版本管理、A/B 与回滚，和前端配置一样对待。关键场景准备评测集，发布前跑一轮回归。

3. 人机协同分界清晰

哪些步骤必须人工确认（定价、合规、对外承诺），哪些可全自动（草稿生成、日志摘要），在 PRD 里写清楚。

4. 建立可观测性

记录输入输出、延迟、成本与用户反馈，便于迭代。没有数据就没有优化依据。

5. 持续 Vibe Coding 小实验

每周留固定时间做一个小工具或脚本，保持对技术边界的体感，也积累可复用的工作流组件。

以上习惯配合本站其他工作流与项目文章，可逐步搭建个人 AI PM 知识库。