Product Design Wiki Index
Product Design Wiki Index
产品经理、产品设计、用户体验、交互设计、增长指标与 AI 产品体验的学习入口。
学习定位
这个分类不是做泛泛的“产品百科”，而是面向三个长期问题：
- 如何理解用户、场景、需求和产品价值？
- 如何设计更顺畅、更可信、更可解释的体验？
- 如何把产品 / UX 方法迁移到 LLM-Wiki、agent 工作流和 AI 产品中？
推荐学习路径
- 先读核心概念：产品经理、用户需求、用户体验、MVP。
- 再学体验结构：用户旅程、信息架构、可用性。
- 然后学决策框架：Jobs-To-Be-Done、Kano-模型、HEART-指标框架。
- 最后用 产品体验拆解模板 拆真实产品，把概念变成观察能力。
核心概念
- 产品经理 — 连接用户、业务、技术和组织协作的角色。
- 用户需求 — 用户在具体情境下想完成的目标、约束和未被满足的问题。
- 用户体验 — 用户使用产品全过程中的可用性、效率、情绪和信任感。
- MVP — 用最小可验证产品测试核心假设，而不是做一个低配完整产品。
- 用户旅程 — 从触发、进入、使用到复访的端到端体验地图。
- 信息架构 — 信息如何被组织、命名、导航和检索。
- 可用性 — 用户能否有效、准确、低成本地完成任务。
方法框架
- Jobs-To-Be-Done — 从“用户雇佣产品完成什么进步”理解需求。
- Kano-模型 — 区分基础型、期望型和兴奋型需求。
- HEART-指标框架 — 从 Happiness、Engagement、Adoption、Retention、Task Success 衡量体验。
模板
- 产品体验拆解模板 — 统一记录产品定位、核心路径、亮点、摩擦点和可借鉴点。
与现有 AI 知识库的连接
- Agentic-Engineering：agent 产品需要任务状态、反馈、回滚和控制感。
- Harness-Engineering：好产品也是一种 harness，把复杂能力套进用户能理解的路径。
- Context-Engineering：AI 产品体验很大程度取决于上下文如何被组织和暴露。
- LLM-Wiki：知识库本身也是产品，需要导航、检索、学习路径和反馈闭环。