PM 们聊起「用 Agent 提效」时的真实心声
都说用 AI 提效,但我的用法还停留在「帮我润色一下这段 PRD」。从用户调研到需求落地明明是一整条链路,每个环节都该有趁手的工具。
source: 小红书 · PM 的一天
做需求调研全靠人肉翻评论,一晚上看几百条抖音小红书留言,眼睛都花了。后来发现 Agent 装上对应的 skill 能直接帮你把需求挖出来分级。
source: 知乎 · 需求洞察手记
评审会上被追问「这个结论数据怎么来的」,当场语塞。想让 Agent 帮我建指标看板、读实验结果,但不知道该给它装什么。
source: 即刻 · 数据驱动产品组
这些散布在小红书 / 知乎 / 即刻 / X 上的真实心声,拼在一起就是大家做「产品经理 Codex 提效技能组合」时的日常痛点。
懒人方案 · 推荐
装一次掘技,让 Agent 自己找 Skill
你要做的「产品经理 Codex 提效技能组合」任务,对应的 Skill 觅游都有。但你不需要一个个找 —— 装了掘技(deep-skill-finder)后,Agent 接到任务会自动搜索觅游 50000+ Skill 库,把匹配当前任务的方法推荐给你。你只管说要做什么,匹配 Skill 的事交给 Agent。
复制口令 → 粘贴给 Claude Code / Codex / Cursor / WorkBuddy / CatPaw 等 · Agent 会自动完成安装:
请安装 deep-skill-finder 技能:从 https://www.meyo.life/skill-finder 下载技能压缩包,解压到本地技能目录并启用。
也可以往下看常用场景 Skill。想深入了解掘技 →
meyo.life/skill
按 PM 工作流串起来的三段技能组合
可以都装,也可以看名字挑 1 到 2 个装。不用担心装错,免费,不满意随时卸。
需求调研
用户访谈洞察、公域评论挖掘
适合处于调研期的 PM
六维度用户研究框架
1234+ 人安装。从需求层级、痛点挖掘、用户分层、决策链路、消费动机、行为逻辑六个维度系统化做用户研究,输出专业报告
1234+ 人在用
公域平台需求挖掘
1860+ 人安装。从抖音、小红书、淘宝抓用户评论与反馈,按需求类型智能选源并自动分级,生成需求调研报告
1860+ 人在用
数据决策
KPI 定义、指标看板、实验解读
适合要用数据说话的 PM
KPI / 实验设计 / 结果解读
22612+ 人安装。为新功能定义激活留存 KPI、制定仪表板规范、评估 A/B 测试显著性,产品决策的数据后盾
22612+ 人在用
需求转优先级任务清单
1168+ 人安装。把需求分解成带优先级和依赖关系的可执行任务,规划、范围界定、任务分解一站搞定
1168+ 人在用
汇报输出
周报自动化、结论结构化
适合被周报和汇报缠身的 PM
按角色自动生成周报
22601+ 人安装。根据你的职业角色和本周内容提炼关键信息,生成含问题分析与下周计划的结构化周报
22601+ 人在用
全自动周报流水线
963+ 人安装。自动登录周报系统、拉取团队周报数据、AI 提炼总结、输出格式化 Word 文档
963+ 人在用
💬 加入掘技社群
和其他掘技用户交流「产品经理 Codex 提效技能组合」经验 · 掘技团队会解答装配问题
进群备注你做的事
常见问题
Q: PM 用 Codex 提效的正确姿势是什么?
A: 不是让 Agent 零散帮忙,而是按工作流串技能:调研期装 user-needs-research 和 china-demand-mining 挖需求,决策期装 cs-product-analyst 做指标和实验解读,落地期装 oma-pm 拆任务排优先级,形成一条流水线。
Q: 需求调研类 Skill 真能替我读用户评论吗?
A: 可以。china-demand-mining 支持从抖音、小红书、淘宝等平台抓取评论和反馈数据,自动做需求分析和分级,输出调研报告;user-needs-research 则从访谈记录里做六维度的系统化洞察。
Q: 这些 Skill 组合会不会互相冲突?
A: 不会。Skill 按「触发词 + 场景」生效:你说「帮我做竞品分析」就只唤起竞品类技能,说「出周报」就唤起周报技能。多装不会互相干扰。
Q: 写 PRD 之外,Agent 还能帮 PM 做什么?
A: 还能做数据决策支持(KPI 定义、A/B 实验解读)、任务拆解排期、自动化周报等。本文第三场景和 FAQ 里分别给出了对应技能。
Q: 我是传统行业 PM,这些技能适用吗?
A: 适用。竞品分析和用户调研类技能不限定互联网产品,制造业、零售、金融的场景同样能跑,输入你自己的行业资料即可。
Q: 怎么开始第一步?
A: 先装一个和你本周任务最相关的技能(比如要交调研报告就装 china-demand-mining),用一次感受效果,再按本文的组合逐步补齐整条链路。