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KNOWLEDGE NOTES

知识整理

按主题浏览已经整理的知识、课程笔记与方法。保留原有正文和出处。

350份知识文档
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出海增长 ／ Google 搜索与 SEO

抓取与索引控制完全指南 (robots.txt / noindex / X-Robots-Tag / data-nosnippet / rel)

Google 抓取/索引/呈现 3 层控制心智模型。robots.txt(只控抓取,不控索引)+ 3 大限制。noindex(meta tag + HTTP header)实施 + 调试。robots meta tag 11 条 valid rules + 3 条 historical 全表。data-nosnippet 元素级精细控制。X-Robots-Tag (Apache/NGINX 配置 + 正则适配非 HTML)。冲突取最严。robots.txt + noindex 互相残杀的经典坑。控制内容 4 大方法决策表。移除图片专项(Googlebot-Image UA)。9 个 user-triggered fetcher 全列表(忽略 robots.txt)。rel=sponsored/ugc/nofollow 出站链接限定符。

SEO搜索引擎自然增长完整中英
AI 技术与工程 ／ Newtype

Agent 研究论文 3 篇精读(2024-2025)

newtype 星球收录的 3 篇 Agent 研究 / 演讲精读。05 CAMEL-AI Wendong Fan《Finding the Scaling Laws of Agents》(2025 演讲:# Parameters → # Agents 类比 / CAMEL + OWL + CRAB + OASIS 框架 / Agentic Data Generation 反哺训练)/ 07《More Agents Is All You Need》(Tencent ICML 2024:sampling-and-voting 暴力堆 Agent 数量,Llama2-13B + 15 个 agents 匹敌 Llama2-70B,3 个维度决定 gain 大小)/ 08《ChatQA》(NVIDIA 2024:two-stage instruction tuning,70B 在 10 个 conv QA 数据集上 54.14 vs GPT-4 53.90,fine-tune retriever 替代 query rewriting 省 API 钱,"unanswerable" sample 训练消除幻觉)

AI 工程Agent 工作流模型与评测完整中英
AI 产品实践 ／ 跨来源主题整理

AI 产品经理面试与转型 / 12 份资料汇编

AI 产品经理面试与转型完整资料汇编。AI 产品经理入门手册上下两册 + 100 道高频面试题 + 200 页 PPT《AI PM 新起点》+ 65 页深度学习汇总 + 系统化思维必修课 + 数据标注工作入门 + 语音识别技术 + 语音交互评价指标 + 数据挖掘 + 重视可演进性 + 连诗路《AI 重新定义产品经理》。覆盖"互联网 PM → AI PM"转型的完整知识地图

AI 产品经理职业转型产品方法完整中英
AI 产品实践 ／ AI 产品与辅助设计

AI 产品经理专业证书课程精华(PM角色/产品生命周期/战略创新/干系人沟通/商业化/职业发展 8模块)

一门 AIPMM 体系的 AI 产品经理专业证书课程笔记(87 篇,8 模块)的方法论提炼。一句话:这不是给新人扫盲「PM 是什么」,而是把一个有经验的 PM 该随手记的命名框架、模型、清单一次性盘出来——重组成六大块。①PM 角色与职责:产品管理定义(构思→退市 7 阶段)、PM≠项目经理(决定 What/Why vs 怎么 How/When)、商业敏锐度(财务 6 指标 ROI/IRR/NPV/Payback)、AI PM 与传统 PM 的差异(数据策略/模型漂移/可解释性/Responsible AI)。②产品生命周期方法:产品生命周期 4 阶段(导入/成长/成熟/衰退)vs 产品管理生命周期 7 阶段(Conceive/Plan/Develop/Qualify/Launch/Deliver/Retire,每阶段关键交付物 + AI 产品如何改写每一步)、价值创造三种交付方式(瀑布/迭代/增量迭代)、项目管理 Predictive vs Adaptive。③战略与创新框架:奥斯陆四类创新 + 五步创新流程、渐进/激进/颠覆三档创新、SWOT/PEST、波特五力、科特勒产品五层次、市场细分、产品战略五步。④干系人协作与沟通:RACI、五大障碍金字塔(信任→冲突→承诺→问责→结果)、SMART 目标 + 业务价值双层检查清单、电梯演讲六要素、无权影响力(六源影响力)、5 步问题解决法 + 决策矩阵、四种沟通风格(分析/结构/概念/社交)× 塔克曼四阶段 × 情境领导、建立信任六法。⑤业务与商业化:商业发展、产品组合管理(宽度/深度/Portfolio PM vs 普通 PM)、面向公众的 PR/营销物料清单。⑥职业发展:转岗路径、简历 fit-not-identity、AI PM 崛起。与 nngroup-product-ux(PM×UX 实证分歧 + RACI + PLG)和 wiki-ai-pm-design-eng-collab(协作落地)分工:本篇是「AI PM 的方法论骨架与框架词典」,协作细节交叉引用不重写。读者=有经验 PM,术语行内解释,每节带 Why/何时用/反例。

AI产品管理产品生命周期商业化完整中英
产品设计与用户体验 ／ AI 产品与辅助设计

AI 辅助 UX·定义与洞察阶段(用 AI 提炼洞察·用研可视化·图表选型·眼动解读·方案打分 的提示词与流程)

Will「AI 辅助 UX 工作流」定义与洞察(Define & Insight)阶段的工程化手册:把一堆访谈/数据变成「可指导设计的洞察」并讲清楚。覆盖 6 件可外包给 AI 的工作——① 用研访谈转录稿批量提炼洞察(痛点+心智模型+边界场景+成功标准 框架,可量化引用)② 单一核心问题生成「洞察卡片」③ 把用研报告自动选图表 + 出 ECharts/HTML 代码(读图 <3 秒、一图一结论 的判定逻辑)④ 80 种图表类型的 PM/UX 选型速查(按比较/相关/构成/时间/分布/地理 6 族)⑤ 上传界面截图跑 AI 眼动热力图(F-pattern/spotted/layer-cake 四种扫描模式)⑥ 多套 UI 方案 6 维专家评审打分(主要/次要/边缘用户+商业+无障碍+可扩展,起始分-扣分=终分)。另含「强洞察 3 标准 + 因果句式模板」「样本→行为→共性→洞察 的汇报结构」「增长/修复/验证/探索 4 类项目里数据与用研如何分工」。与 google-ux-research 互补:那篇讲访谈/可用性测试/亲和图的手工 craft,这篇讲把同一批工作交给 AI 加速的提示词与判定规则。读者为做 AI 产品的 PM,每节带 Why + 可复用提示词骨架。

AI辅助研究用户洞察数据可视化完整中英
产品设计与用户体验 ／ AI 产品与辅助设计

AI 辅助 UX·发现与研究阶段(用 AI 做业务/体验目标·MVP指标·问题定位·用研报告·背景信息图 的提示词与流程)

Will「AI 辅助 UX 工作流」第一阶段(Discover & Research)的提示词与流程手册。覆盖发现研究阶段 6 项可被 AI 加速的工作:① 把零散项目背景蒸馏成专业「项目背景表达(PB)」② 由背景推导业务目标 × 体验目标 × 大白话驱动逻辑 ③ 对旧界面定位体验问题并量化指标影响 ④ 把模糊问题改写成可行动的问题陈述 + 问题概览图 ⑤ 用 MVP 假设/指标话术做面试口述 ⑥ 生成完整结构的产品概念用研报告(含模拟数据 + 风险反对信号)⑦ 把内容转成专业信息图的「图表提示词」。每节给可复用提示词骨架 + Why + 反例 + 输出长什么样。底层 mental model(业务结果=流量×转化×成本、体验只作用在行为层、MVP 双假设、需求四维打分)也一并收。与 google-ux-research 互补:那篇讲 UX 研究方法本身(怎么访谈/画共情图/跑可用性测试),这篇讲怎么用 AI 把这些研究产物快速产出成可汇报/可放作品集的表达。面向非技术 PM,术语括号解释。

AI辅助研究用户研究产品目标完整中英
产品设计与用户体验 ／ AI 产品与辅助设计

AI 辅助 UX·构思阶段(用 AI 做项目决策报告·竞品分析·创新产品生成·用户流程线框 的提示词与流程)

Will「AI 辅助 UX 工作流」构思(Ideate)阶段的提示词手册与方法论。覆盖五类构思工作:① 三类项目决策报告模板(多版本优化 / MVP / 探索创新)——把一个已落地的设计还原成『归因→方向→候选方案对比→决策表→PPT→面试话术』的完整决策链,核心价值是『证明你在做判断而不是执行』;② AI 竞品调研分析报告——拆变量+频率统计+概率级结论的『变量验证法』,在拿不到对手真实数据时做接近客观的判断;③ 根据一句话需求生成创新产品(Peter Thiel 风格 PRD 提示词);④ 通过可用性测试优化方案的 5 步链(测试报告→数据表→仪表盘→改版提示词→新界面);⑤ 用 AI+PRD 生成用户流程图(4 节点语法)与线框图(多结构发散)。每节给可复用提示词骨架 + Why + 反例 + 面试话术句式。与 [[google-ux-wireframe-prototype]] 分工:那篇讲『用户流程/线框/IA 的手绘画法与符号标准』(纯手工设计语言),本篇讲『用 AI 把这些活儿做成报告与决策文档』的提示词流程(AI 加速层),以及构思阶段独有的『设计策略』与『决策能力表达』认知。

产品构思竞品分析用户流程完整中英
产品设计与用户体验 ／ AI 产品与辅助设计

AI 辅助 UX·交付阶段(用 AI 做排版设计·板式转代码Figma·方案评审·展示AI价值 + will 自制 UX 指标拆解 skill)

Will「AI 辅助 UX 工作流」交付(Deliver)阶段的全部 AI 技法。这一阶段的真实目标不是给开发交付 spec,而是把项目蒸馏成可展示的作品集页面 + 面试话术,所以所有 AI 技法都围绕「把信息重排成会讲故事的视觉/版面」与「把人机协作过程讲清楚」。覆盖:① 多版排版方案生成(旧版式 1:1 提取文字 → 内容方向探索 → 选向 → 出图)② 优化排版/迁移视觉风格(参考图风格迁移,只改皮不改骨)③ 板式转代码 & Figma mockup(单页图 → 还原提示词 → HTML → Figma Make 反推可编辑源文件)④ 信息图语义提取 + 视觉重绘(剥离视觉只留逻辑 → 5 个造型方向 → 线稿 → 套风格)⑤ 用 will-ux-metric-teardown skill 做指标驱动的方案评审(反推商业模式/北极星指标,按 Tier 1-3 优先级找问题)⑥ 在项目中展示 AI 能力与价值(每个 UX 阶段输出「AI 做了什么/面试话术/PPT 该放什么证据」)。每节给可复用提示词骨架 + Why + 反例。设计评审会的人际协作规则(角色/给收反馈/反馈转行动)见 [[google-ux-testing-iteration]];本篇专讲用 AI 跑排版生成/转码/指标评审/价值表达的提示词与流程。

AI辅助设计作品集设计交付完整中英