本片文章講述的適用於傳統的產品經理，不適合人工智能產品經理
工程師思維
個體思維差異
每個人的成長背景，經歷，個人認知導致量思維差異的形成，尊重並接受這種差異性是形成有效溝通的前提
認知鴻溝是溝通障礙的主要來源
工程師思維特點
1.邏輯性強
2.分支思維：提新需求時，工程師一般不會在主流程上改，而是將這個主幹分支複製出來，開一個新的分支，相當於測試分支，這個分支和主幹分支是平行的狀態，互不干擾。在測試分支上進行開發或修改，測試沒問題後，進行分支合併
3.遍歷：查一個表中的數據，會寫代碼將表中的數據全部的遍歷一遍
產品經理在寫需求的時候可能會只考慮if這個層級，工程師在寫的代碼的時候，代碼會告訴他會有else，可能會有更多的else，所以工程師會考慮的更完善，所以產品經理可以借用這種思維
與工程師溝通
三個原則
1.重事實：現狀，問題，方案——可行性
2.講邏輯：分支覆蓋，遍歷完整，衝突性——完整性
3.確定性：工作量，週期，風險預估——可控性
產品經理不僅要設計方案，也要對方案落定的過程有一個把握
如何區分現象和問題
如何高效溝通
溝通的本質是取得共識和解決問題
高效溝通的目的是尋找最短路徑去取得共識和解決問題
溝通路徑：
人們往往在發現問題後容易花大量的時間討論現象，如這個問題會影響到什麼什麼，但它對整個過程沒有促進作用，還不如將這個時間用在定義問題上，這個問題出現在哪裏，這個問題是某某某
現象VS問題
讓討論以方案爲導向，以共識爲目的，我們花了太多時間去討論和重複討論現象，卻恰恰忽略了定義關鍵問題，現象是影響，問題是原因
例如：
想象：產品登陸不上去了——問題：網絡故障，後端服務故障，前端處理異常（進入到沒遍歷對分支）
現象：這個實現不了（千萬不要把他當作一個結論）——問題：技術邊界，難度，時間成本
瞄準問題打方案
定義清楚問題，就已經解決了一半
現象：產品登陸不上去了
問題：網絡故障，後端服務故障，前端處理異常
方案：網絡排查，前後端分別排查
現象：這個實現不了
問題：技術邊界，難度，時間成本
方案：技術邊界——找替代方案；難度——公關小組；時間成本——項目協調
我經常使用對一句話：你的問題是什麼？
如何正確提需求
提需求的時機
根據工程師的習慣，不是每個時候都適合提需求，找準時機，讓需求更容易被接受
時機分類：
上線前 X
上線後穩定運行 V
週期迭代結束 V
寫代碼 X
改BUG X
提交代碼 V
提需求的順序
用一個上下文完整的信息並結合問題給工程師提需求，避免乾癟的功能性需求
順序：
需求：淺層喚醒層面，自定義喚醒詞
背景（現狀，問題，原因）：同時有多臺音箱，且喚醒詞相同，想要喚醒某一臺時，其他音箱同時被喚醒。背景講明白，一般工程師都不會反駁
方案（如何做，可行性）：在軟件層面設置淺層喚醒
執行（何時做）：這個版本迭代之後，全量發佈
提需求的內容
避免憑感覺式的需求描述，需求內容要具體可行
頁面原型圖——產品/UE
功能交互流程圖——產品
接口URL及對應參數——產品/開發
視覺搞/素材/標註——UI
prd文檔：
1.把背景說清楚
2.把方案定明白
流程圖
帶交互的原型圖
接口說明
3.把材料備齊全（UI，測試用例，發佈上線節奏）
在我看來沒有標準的文檔，文檔存在的意義，是能把問題描述清楚，把需求講明白，而不是多好看
如何評估技術工作量
技術工作包括哪些
數據庫設計
接口設計
界面代碼
邏輯代碼
組件複用
代碼註釋
單元測試
前後端接口聯調
bug修改
部署上線
結束工作細節遠比上面看到的要多，實際過程中的不確定性極強，任何一個環節都有可能延期
按需求拆分
產品經理無需精確評估技術工作量，也評估不準，但可以把需求進行拆分評估大概週期
拆分維度：
1.系統：按不同系統拆分，例如按電商優惠券系統，促銷系統，運營後臺進行拆分
2.模塊：按功能 模塊進行拆分，例如按電商交易流程中的購物車，結算頁，收銀臺進行拆分
3.頁面：按獨立頁面進行拆分，例如按電商商品詳情頁，訂單列表頁，用戶評價頁進行拆分
根據拆分後的需求，根據複雜度，改動量，過往經驗進行工作量預估
技術組件化
組件化也是能夠很好幫助我們評估技術工作量的一種方式，一種工具。技術中有句話叫做，不重複發明輪子，是技術組建化的目標，不是所有的功能都需要重複開發
例如現在有三種組建：
1.定位組建
2.IM組建
3.列表數據加載組建
對於組建的使用是通過集成的方式，不需要開發的
技術思維在產品設計中的運用
運用技術思維進行產品設計
產品是感性思考與理性設計的結合體，在設計環節，加入技術思維的考慮，會更利於落地。考慮方案的 實現的原理，主要涉及：
1.數據結構調整（數據庫，接口）
2.頁面調整
3.邏輯兼容（新老版本兼容）
案例：短信模版
技術視角下的短信模版
產品工作：
1.定義參數
2.確定短信模版：大概在哪些環節需要使用這些參數
3.明確接口取值邏輯：接口怎麼判斷參數值
如何持續提升技術思維
技術思維不等於技術能力
產品經理要掌握的是技術思維，而不是技術能力，切記別顧此失彼，人工智能產品經理除外
技術思維：
理解程序和代碼邏輯
設計低複雜度 界面佈局
判斷數據是如何在功能間流轉
技術能力：
能夠編寫代碼實現功能
實現前端界面
從數據庫查詢或修改數據
提升途徑
技術思維的主要途徑：
1.需求評審會上，對工程師的問題重點記錄，反覆思考，翻譯成通俗的理解
2.閱讀數據庫設計文檔（比如有哪些表，有哪些字段，關係是什麼）以及接口文檔，建立數據結構的基本認知
3.產品升級或設計調整時，是瞭解其中技術細節的最好時機，包括數據流轉，接口分佈等
4.進一步系統化學習時，可以參考大學教材進行基礎知識補充，但不建議太深入
對產品經理來說，對產品的理解，對用戶的理解，要優先於對技術的理解（人工智能產品經理除外，後面會單獨講人工智能產品經理）
建立自己的技術知識庫
將複雜的技術概念，轉化爲自己可理解的常識性概念，持續豐富自己的技術知識庫
