Đánh giá mức sẵn sàng làm Business Analyst
Chấm từng chiều kỹ năng và cho ra hồ sơ — biết mình đứng ở đâu trước.
Làm bài này
Product Management
Prompt engineering for product work: AI-assisted PM workflows, prompt templates, eval rubrics, privacy checks, case studies và no-nos.
Đăng nhập để đánh dấu kỹ năng và theo dõi tiến độ.
Prompt engineering for products là skill thiết kế AI-assisted workflow để research, synthesize, draft, critique, test and document product work. PM không chỉ viết prompt hay; PM phải cung cấp context đúng, kiểm tra nguồn, đánh giá output bằng rubric, bảo vệ privacy và quyết định bằng judgment.
Role: You are [expert role].
Context: [product, customer, constraints, source material].
Task: [specific output needed].
Inputs: [paste notes/data/docs].
Output format: [table/memo/checklist/stories].
Quality bar: [rubric, edge cases, tone, evidence].
Ask back: If critical info is missing, list questions first.| Task | Good AI use | Human must verify |
|---|---|---|
| Interview synthesis | Cluster notes, extract quotes, draft themes. | Whether themes are real and not overgeneralized. |
| PRD draft | Structure requirements, AC and edge cases. | Evidence, feasibility, business rules. |
| Competitive analysis | Compare public feature/pricing notes. | Freshness and source accuracy. |
| Experiment design | Draft hypothesis, metrics, guardrails. | Sample size, tracking, decision rule. |
PM feeds anonymized interview notes, asks AI to separate raw quotes from interpretations, cluster by pain, and draft opportunity statements. PM then checks each insight against source notes, removes unsupported claims, and writes final recommendation.
Chấm từng chiều kỹ năng và cho ra hồ sơ — biết mình đứng ở đâu trước.
Làm bài nàyHọc kỹ năng này ở đâu?
Có 3 khóa dạy đúng phần này, miễn phí và bằng tiếng Việt.
Thảo luận & tài liệu thêm 0
Chia sẻ kinh nghiệm, đặt câu hỏi, hoặc đính kèm tài liệu/YouTube giúp người khác học kỹ năng này.