按周重新串起一段判断

优先级判断卡 · 有限资源下按阶段目标排序，而不是把都重要当作结论

需求优先级是阶段性先后顺序，不是否定需求价值

协作判断卡 · 先识别冲突类型，再选择匹配的协作动作

冲突不一定是沟通问题：分清资源、标准、边界和情绪

需求分析卡 · 把原始需求输入转化为结构化业务判断

从需求清单走到问题整合、分层与价值取舍

能力判断卡 · 从执行型产出转向判断、理解与责任

AI能加速产出后，产品经理的价值该落在哪些环节

判断框架卡 · 把需求是否成立与当前是否优先拆成两步判断

先判断问题是否真实，再评估它是否适合当前阶段优先解决

判断框架卡 · 区分需求筛查、证据验证与优先级

伪需求识别是第一轮筛查，需求验证是第二轮证据确认

判断框架卡 · 从执行产出转向判断、理解用户与承担结果

AI压缩执行层后，产品经理的价值转向判断与责任

判断框架卡 · 区分需求成立与当前阶段优先级

真实需求不等于当前最高优先级

需求清单不等于分析结论 · 从收集原始诉求走向结构化分析与业务取舍

区分记录需求与识别问题、分层判断和确定优先级

别只看工具，要看组织怎么变 · 辨别 AI 真正提效与组织借 AI 重估岗位和管理

从业务增长、管理抓手和岗位边界识别 AI 进入组织后的真实变化

需求不等于用户给出的第一种解法 · 先分析问题与目标，避免把第一个方案误当成需求

识别过早锁定功能方案如何缩小问题分析空间

意图用 Prompt，流程用 Skill · 知识表达与流程固化

按稳定程度选择 Prompt 表达意图或用 Skill 固化流程

三道锁，才有持续体验 · AI 互动叙事的持续体验设计

用供给、意图和状态三道锁判断互动叙事能否长期运行

成立之后，再排先后 · 需求成立性与优先级排序

先验证需求是否成立，再结合阶段目标判断优先级

用户提了，不等于该做 · 用户需求与业务判断

把用户提出的需求放回业务目标、成本收益与优先级中判断

先证据，再判断 · AI 阅读的证据闭环

用来源约束和引用核验把 AI 阅读变成可追溯判断

都重要就是没排序 · 需求优先级与 MVP 闭环

在有限资源下用最小业务闭环做阶段性取舍

合理，不等于值得做 · 伪需求识别与投入判断

用真实场景、稳定痛点、频率和业务价值识别伪需求

先看场景，再选工具 · AI 工具组合与场景选型

按高频任务、价值和成本组合选择 AI 工具

用户提出，不等于马上该做 · 用户声音与业务判断

把用户需求与业务目标、成本收益和整体影响放在一起判断

都重要，不等于有优先级 · 需求优先级与 MVP 取舍

在有限资源下用最小业务闭环判断需求的阶段性先后顺序

认领判断，也承担交付 · AI 协作中的贡献与责任

在 AI 协作中用问题定义、约束、验收与责任构成贡献证据

先定义数据，再做功能 · 数据需求与功能设计

在功能设计前明确数据定义、来源、流转、权限和使用方式

不做什么也是需求定义的一部分 · 需求边界与阶段聚焦

用范围、优先级和当前阶段控制需求蔓延

把审美判断写成可复用约束 · 项目级设计体系

用方法层和样本层收束项目专属设计体系

先把问题讲清，再讨论怎么做 · 需求分析中的问题层与方案层

识别需求何时滑向具体方案

真的问题也要看现在做不做 · 真需求与阶段性优先级

把需求真实性和当前优先级分开

规则、流程和护栏不要混在一起 · Agent 上下文与执行机制分层

按可靠性和生效时机分层放置 Agent 信息

先定义数据，再做功能 · 数据需求与功能设计

识别界面背后的数据需求

意图用 Prompt，流程用 Skill · 知识资产的执行化分层

判断知识应该停在表达还是升级为流程

先建索引，再拆常用框架 · 产品设计框架的索引化

把框架库变成可调用的知识入口

先定义数据，再做功能 · 数据需求与功能设计

识别界面背后的数据需求

边界不是否定价值 · 需求范围与阶段聚焦

用需求边界防止范围失控

内部产品先把混乱变成结构 · 内部产品与组织治理

用组织视角判断内部产品问题

真需求不等于现在先做 · 真需求与当前优先级

把需求成立与当前优先级分开判断

先定义数据，再讨论功能 · 需求分析中的数据定义

识别被页面与流程遮住的数据需求

代码会替换，上下文会复利 · AI 协作中的上下文资产

把上下文当作 AI 项目的长期资产

先筛候选，再验证强度 · 需求判断的两轮筛查

区分伪需求识别与需求验证

判断卡 · 用户声音与业务判断

为什么用户提了需求还不够

综合卡 · 技术选型四原则

AI 技术思维：非程序员的选型四原则

判断卡 · 问题层与解法层

什么叫需求滑向方案

判断卡 · 需求验证

如何验证一个需求是否真的成立

判断卡 · 组织重估

AI 提效进入组织后，先被重写的不是流程，而是岗位和管理逻辑

判断卡 · 优先级

什么是需求优先级，为什么都重要其实等于没有判断

判断卡 · 需求分析

为什么记录需求不等于分析需求

框架卡 · 提问框架

AI 输出质量的四层差距与 CARIO 提问框架

判断卡 · 需求优先级

真需求和高优先级需求有什么区别

判断卡 · 需求优先级

真需求和高优先级需求有什么区别

判断卡 · 需求表达

VibeCoding时代，产品经理最值钱的不是写代码，而是把需求说清楚

判断卡 · 业务场景

什么是业务场景，为什么脱离场景写需求很危险

框架卡 · 技术选型

为什么 AI 时代的技术选型，先问“能不能轻量稳定跑起来”，比先问“够不够先进”更重要

框架卡 · 需求承接

为什么接需求时，先把一句话翻译成可判断问题，比直接开始画页面更重要

问题卡 · 优先级判断

为什么一个需求即使是真的，也不代表它现在就该先做

问题卡 · 需求分析

为什么“都重要”通常意味着你还没有完成排序

框架卡 · AI 工作流

为什么真正能落地的不是一句话做产品，而是分步指挥 AI

问题卡 · 需求分析

为什么很多需求问题本质上先是数据定义问题

框架卡 · 主题名称

某个主题