大模型面试：作为 AI 产品经理，你每天都用哪些 AI 产品？推荐 10 款产品必用的 AI 工具！

在当下这个 AI 蓬勃发展的时代，身为 AI 产品经理，熟练运用各类 AI 工具早已成为工作中的必备技能。在面试中，被问到 “你每天都用哪些 AI 产品” 这样的问题极为常见。对 AI 工具的熟练掌握程度，能直观反映出候选人对 AI 技术的认知，以及将其融入实际工作的能力。下面，我将结合自身日常工作中的真实案例，为大家推荐 10 款深度融入产品全流程的 AI 工具，覆盖需求分析、设计开发、数据分析直至团队协作等各个环节。

1、ChatGPT

推荐原因：强大的自然语言处理能力，协助产品经理进行头脑风暴、文案撰写、用户调研等工作，相当于一个“私人助理”。

事实上，ChatGPT算是广泛意义上AI的起点，大家还是要清楚的，尤其是ChatGPT是OpenAI在2022年11月发布的，在面试时可以灵活表达。

产品简介：基于GPT模型的对话AI，支持自然语言生成、联网搜索、持续学习等功能。

使用场景：文案撰写、用户调研、需求分析、产品问题辅助解答。

核心价值：快速获取信息，提升内容创作效率。

优点缺点：优点是功能全面，支持多种任务；缺点是需要付费订阅高级功能。

竞争对手：DeepSeek、Kimi、文心一言。

体验网址：https://chatgpt.com/

2、DeepSeek、文心一言、Kimi、豆包、元宝

这几款国产工具和ChatGPT类似，相信大家早就有过体验。

这里的重点是，大家要提前有所准备，尤其是对于移动端APP的设计，比如，从微信生态角度、产品推广角度来讲下元宝APP的启发，这对于面试交流很重要。

当然，这些工具也挺实用。

尤其是在不同场景下都能为产品经理提供强大的支持，无论是专业领域的深度分析、中文场景下的文案创作，还是日常的简单任务处理，都能显著提升工作效率，帮助产品经理快速完成多种任务。

在这里就不单独列出体验网址了，希望大家多多使用。

3、Monica

推荐原因：一站式满足多种AI需求，助力产品经理高效完成市场调研、用户调研、文案撰写等工作，提升工作效率和创造力。另外，Monica的记忆模式还是非常实用的。

产品简介：Monica是一款整合了多种先进AI模型的全能AI生产力助手，提供AI聊天、AI制图、AI写作、网页/PDF/视频阅读分析等功能。

使用场景：市场调研、用户调研、文案撰写、竞品分析、创意发散。

核心价值：快速获取信息，提升内容创作效率，激发创意灵感。

优点缺点：优点是功能多样，支持多种AI模型，免费版功能丰富；缺点是部分功能需付费，如GPT-4等高级功能。

竞争对手：Poe、Sider、perplexity。

体验网址：https://monica.im/home

4、Poe

推荐原因：Poe是一个强大的AI平台，整合了多种主流AI模型，为用户提供更多样化的选择。它支持多轮对话、个性化定制，并且具有友好的交互体验，帮助产品经理在内容创作、问答和交互任务中提升效率。

产品简介：Poe是由Quora开发的AI平台，聚合了多种AI模型，如ChatGPT、Claude、Sage等，支持即时问答和互动对话。

使用场景：

• 内容创作：撰写文案、生成创意、优化文档。

• 问答：快速获取信息，解决专业问题。

• 日常助手：规划旅行、提醒重要事项、提供生活建议。

• 娱乐陪伴：趣味闲聊、分享笑话、讨论影视音乐。

• 客户服务支持：7*24 在线解答客户问题，提高客户满意度。

核心价值：多模型集成、多轮对话能力、个性化定制、友好的交互体验。

优点缺点：优点是响应速度快，支持多设备，隐私保护较好，社区生态活跃；缺点是部分功能需付费，隐私保护和社区互动方面有待提升。

竞争对手：Monica、Sider、perplexity。（Poe和Monica都很好用，相对来说，前者更像大酒店，而后者更像是小吃一条街，价格也更实在）

体验网址：https://poe.com/

5、Trae

推荐原因：AI原生IDE，字节体系下的新一代AI编程工具，可帮助产品经理快速编写、优化代码，提升开发效率，加速产品迭代；也可以生成原型页面，辅助原型设计等。

产品简介：Trae是字节跳动推出的免费AI编程工具，支持原生中文，集成了Claude 3.7和GPT-4o等主流AI模型，提供Builder模式和Chat模式。

使用场景：AI编程、代码编写、原型设计、MVP验证。

核心价值：快速构建项目，编写优化代码，提升开发效率，降低开发门槛。

优点缺点：优点是集成模型较多，也有DeepSeek模型，而且免费使用，功能全面；缺点是排队较长，部分功能需进一步完善。

竞争对手：Cursor、Windsurf。

体验网址：https://www.trae.com.cn/（国内版）；https://traeide.com/（国外版）

6、Cursor

推荐原因：强大的代码生成能力，与Claude集成体验极佳，可帮助产品经理快速完成代码编写，提升开发效率，节省时间。

产品简介：Cursor是一款AI编程工具，集成Coding、Debug、LLM和AI Agent等功能，支持多种编程语言的AI驱动代码补全。

使用场景：代码生成、代码优化、项目管理、团队协作。

核心价值：快速生成代码，提升开发效率，优化代码质量。

优点缺点：优点是代码生成能力强，用户体验好；缺点是免费版功能有限，需付费订阅高级功能，但还是推荐有条件同学订阅，能节省不少时间，每个月20刀。

竞争对手：Trae、Windsurf。

体验网址：https://www.cursor.com/

7、Figma + Cursor

推荐原因：Figma是产品经理和设计师常用的UI/UX设计工具，而Cursor是一款强大的AI编程工具。两者的结合可以帮助产品经理快速将设计转化为代码，提升开发效率，节省时间，确保设计与实现的一致性。

产品简介：

Figma：基于云端的UI/UX设计工具，产品同学也可以以此来进行原型设计，支持实时协作、版本控制和设计系统管理。

Cursor：AI驱动的代码编辑器，支持多种编程语言的AI驱动代码补全，能够读取Figma设计文件并生成代码。

使用场景：

设计到代码的快速转换：产品经理可以利用Figma完成UI设计，然后通过Cursor快速生成对应的代码，减少手动编写代码的时间。

团队协作：设计师和开发者可以无缝协作，设计师在Figma中完成设计，开发者通过Cursor直接获取设计数据进行开发。

项目迭代：在产品迭代过程中，快速调整设计并更新代码，确保设计与实现的一致性。

优点缺点： 优点是高效转换设计到代码，支持多种编程语言，实时协作，免费版功能丰富；缺点是部分功能需付费，复杂设计的代码生成可能需要手动调整，学习曲线较陡。

竞争对手：Sketch + AI编程工具、Adobe XD + AI编程工具。

Figma体验网址：https://www.figma.com/

8、Mapify

推荐原因：可以快速将复杂信息转化为结构化的思维导图，帮助产品经理高效整理产品需求和市场调研数据。

产品简介：AI驱动的思维导图工具，支持从PDF、Word、视频等多种格式内容中提取关键信息。

使用场景：需求整理、市场调研、头脑风暴、团队协作等，适合快速输出或梳理的场景。

核心价值：提升信息梳理效率，促进快速产出、团队沟通。

优点缺点：优点是支持多种格式解析；缺点是免费版功能有限。

竞争对手：Whimsical、XMind。

体验网址：https://mapify.so/cn

9、Zeda.io

推荐原因：智能管理用户反馈，帮助产品经理将客户需求与业务目标结合，优化产品决策，尤其把VoC（客户之声）应用在产品洞察上。（其官网首页banner就直呼产品定位：planning tool）

产品简介：产品管理平台，支持反馈分类、战略规划、收益导向的产品路线图生成。

使用场景：用户反馈管理、需求优先级排序、产品路线图规划。

核心价值：数据驱动决策，确保产品方向与用户需求一致。

优点缺点：优点是功能全面，支持多工具集成；缺点是学习曲线较陡。

竞争对手：Productboard。

体验网址：https://zeda.io/

10、Algforce AI

推荐原因：强大的数据分析能力，帮助产品经理快速从数据中获取洞察，尤其是把Excel表格转化为可视化展示，辅助产品决策和业务优化。

产品简介：Algforce.ai是AI数据分析服务平台，通过自然语言处理技术，让用户无需编程技能即可进行数据库查询和数据分析。

使用场景：数据分析、数据报告生成、竞品分析、用户行为分析。

核心价值：快速生成数据洞察，辅助业务决策，提升数据利用效率。

优点缺点：优点是操作简单，无需编程技能；缺点是功能相对基础，复杂分析需手动调整。

竞争对手：Tableau、Power BI。

体验网址：https://www.algforce.com/

最后，AI变化很快，但AI工具也正在成为产品经理的得力助手，从原型设计到文档撰写，从用户反馈管理到数据分析，这些工具不仅提升了工作效率，还激发了创新思维。

作为产品同学，培养AI信仰，完全可以从产品工作来体验AI工具场景，这也是面试AI产品时最好的回答语境。

当然，无论是日常工作还是个人生活，选择适合自己的AI工具，都能让你事半功倍。

希望这篇工具盘点能为你提供启发，找到属于自己的“产品效率神器”！

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一、2025最新大模型学习路线

一个明确的学习路线可以帮助新人了解从哪里开始，按照什么顺序学习，以及需要掌握哪些知识点。大模型领域涉及的知识点非常广泛，没有明确的学习路线可能会导致新人感到迷茫，不知道应该专注于哪些内容。

我们把学习路线分成L1到L4四个阶段，一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L1阶段：我们会去了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析；学习理解大模型的核心原理，关键技术，以及大模型应用场景；通过理论原理结合多个项目实战，从提示工程基础到提示工程进阶，掌握Prompt提示工程。

L2级别：AI大模型RAG应用开发工程

L2阶段是我们的AI大模型RAG应用开发工程，我们会去学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3级别：大模型Agent应用架构进阶实践

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，我们会去学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造我们自己的Agent智能体；同时还可以学习到包括Coze、Dify在内的可视化工具的使用。

L4级别：大模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，我们会更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调；并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

整个大模型学习路线L1主要是对大模型的理论基础、生态以及提示词他的一个学习掌握；而L3 L4更多的是通过项目实战来掌握大模型的应用开发，针对以上大模型的学习路线我们也整理了对应的学习视频教程，和配套的学习资料。

二、大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

三、大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

四、大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

五、大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方链接即可前往获取

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