产品经理 AI 研究工具包

这个 pack 包含什么

这是给「已经开了太多 tab」的产品经理准备的栈 — 不是 KOL 那种「AI 改变产品」的阅读清单。每个工具只做产品经理一周里的一件事：开一个 discovery topic、录用户访谈、扫 CEO 刚提的 4 个竞品、起一份工程不会打回的 PRD、给 stakeholder 看一个看得懂的路线图、盯指标看上个 sprint 到底有没有用。

Pack 有意做成 AI 辅助、不是自动驾驶。产品经理不会因为慢被裁，会因为做错东西被裁。所以工作流在每个决策点都把你留在环里 — AI 做大部分调研、转写、初稿；你来读、推回、拍板。

不需要先学两周 LangGraph — 大部分资产是 Claude Code 子 agent 一条命令装好，或者自托管 app。选一个 discovery agent、选一个会议工具、选一个 PRD agent，周一就能用上全套。

推荐安装顺序

1. STORM — AI 调研报告生成器（Stanford） — 从这里起步，因为方向不对干啥都白搭。给它一句「fintech 创业公司的 PM 怎么处理 KYC onboarding」或「<竞品> 的用户在吐槽什么」，返回一份结构化、有引用的报告。Stanford 出品，多视角专家对话模拟 — 更像调研员，不像搜索框。
2. Claude Code Agent: Research Analyst — STORM 给你报告，这个 agent 把多份报告 + 访谈记录 + 竞品扫描综合成你写 PRD 真正需要的模式。两个搭配：STORM 做广扫，Research Analyst 做「所以呢」那一刀。
3. Meetily — 隐私优先的 AI 会议助手 — 用户访谈一旦重要起来，你的电脑要么是法庭记录员，要么你的洞察管道就死了。Meetily 本地跑 Whisper + Ollama。不上云、不需要在敏感企业访谈里说「我先开个录音」。实时转写 + 说话人分离 + 本地总结。
4. Anarlog — 开源本地 AI 会议笔记 — Meetily 如果不合你的 OS 或工作流，备选。同样的姿态：纯设备本地，访谈记录永远不离开笔记本。两个选一个标准化。
5. Claude Code Agent: Competitive Intelligence Analyst — 竞品扫描是 AI 任务里最被吹爆、最被实际证伪的一类。这个 agent 做对了：拉公开信号（价格页、changelog、博客、招聘、评论），建对比矩阵，标出对你的定位重要的 gap。每周复跑一次，销售复盘时不被打措手不及。
6. Claude Code Agent: Product Manager — PRDs & User Stories — 喂它步骤 1-2 的调研、步骤 3-4 的访谈结论、步骤 5 的竞品矩阵，它起一份带 user story 和验收标准的 PRD 草稿。只是初稿 — 你的活是推回那些幻觉范围或者跳过边缘 case 的部分。每份 PRD 节省约 3 小时；不替代思考。
7. Claude Code Agent: Product Manager — 另一个 agent，另一个活。这个聚焦优先级决策：「给定 12 个 feature 和这点团队 capacity，下个 sprint 该是哪些」。进优先级会议前的对练搭子用，不是决策者。
8. Claude Code Agent: Product Strategist — 给更大的局：定位、GTM、「我们到底该不该在这个市场」。sprint planning 用不上；CEO 周五前要一份战略 doc 时非常有用。
9. Plane — 开源 AI 项目管理 — issue / sprint / module / 路线图 / 实时分析。自托管的 Jira/Linear 替代，AI 驱动的 page。47,500+ stars。当作 PRD 落到路线图的单一真相源。AGPL-3.0 意味着你最政治化的工件不被供应商锁住。
10. PostHog — 开源产品分析 + Session Replay — 闭环在这里关上。你把 PRD 描述的东西发出去了；PostHog 告诉你有没有人用、卡在哪、你承诺的指标到底动没动。Session replay 是产品经理最有用的单一工具，专门抓「功能正常但没人能找到」这种失败模式。

它们怎么协同

        ┌─── STORM ──── Research Analyst ───┐
        │   （广扫）        （「所以呢」一刀）  │
        └────────────────┬───────────────────┘
                         │
        ┌─── Meetily ── 或 ── Anarlog ──────┐
        │       （用户访谈捕捉）              │
        └────────────────┬───────────────────┘
                         ▼
               Competitive Intelligence Analyst
                   （每周竞品扫描）
                         │
                         ▼
    ┌──── PM Agent: PRDs ──── PM Agent: 优先级 ────┐
    │     （起 PRD 草稿）      （对练搭子）           │
    └──────────────────────┬───────────────────────┘
                           │
                           ▼
                  Product Strategist
                  （更大的定位决策）
                           │
                           ▼
                        Plane
              （路线图 → sprint → ticket）
                           │
                           ▼
                       PostHog
         （有人用吗？指标动了吗？）

关键的连接是 调研 → PRD → 路线图 → 数据。每个交接点都是产品经理掉链子的地方：调研没进 PRD、PRD 没进 sprint、sprint 没被度量。这十个工具就是挑出来让你能从头到尾在一套工具面上走通的。

你会遇到的取舍

• STORM vs 直接让 Claude 调研一个 topic — 单个问题，Claude 自带搜索更快。STORM 在三种情况下值：(a) 要一份带引用能挂在 PRD 里的报告 (b) 同样的调研要在 5 个竞品或 8 个 persona 上批量重跑 (c) 多视角专家对话能挖出单一 prompt 漏掉的角度。给 PM 调研用，引用链路重要 — 工程和设计会挑你的论据。
• Meetily vs Otter/Fireflies/Granola — Meetily 在本地跑。云端方案现在更顺、总结更好，但做 B2B PM 你迟早会访谈一个客户，那个客户法律上不能让他的声音上第三方服务器。Day 1 就并行跑 Meetily，那个访谈定下来时你不会手忙脚乱。
• PM Agent: PRDs vs 你现有的 PRD 模板 — agent 不替代模板，它填得更快。如果你有打磨过的模板，粘进上下文里，agent 会按它来。如果没有，先用 agent 默认输出再迭代成模板。别让 AI 给你设计 PRD 格式 — 那是品味决策。
• Product Strategist vs Product Manager agents — Strategist 想季度和市场；PM 想 sprint 和 feature。两个都有用，谁也不替代谁。大部分周你住在 PM agent 里；一个季度一次升级到 Strategist 写董事会 deck。
• Plane（自托管）vs Linear/Jira（SaaS） — Plane 开源、可自托管、AGPL-3.0。Linear 更快更好看。Jira 是你公司已经在用的。如果你能控制技术栈、想自己拥有路线图数据，选 Plane；如果公司已经标准化了，用现有的。Pack 选 Plane 是因为它是你不用填采购表就能评估的选项。
• PostHog vs Mixpanel/Amplitude — PostHog 开源可自托管；SaaS 竞品更精致。给 PM kit 用 PostHog 赢在：(a) session replay 自带不是 $40/seat 的加价 (b) feature flag + 分析在一个工具里，可以灰度发布不用两个集成 (c) 法务问起来你能跑在自己数据上。

常见踩坑

• 过度信任 AI 综合的访谈摘要 — 模型会把用户实际打脸你假设的那句话抹平。任何 agent 拎出来的「主题」引言，前后 30 秒一定要重听一遍。矛盾的地方才是洞察住的地方。
• 看竞品扫描凭感觉做路线图 — 竞品分析给你一张对比矩阵。那是输入，不是路线图。「竞品 X 有 feature Y」不是做 Y 的理由；是问「为啥我的用户没要求 Y」的理由。用矩阵找你的 wedge，不是抄。
• PRD agent 出稿没经过工程就发出去 — PRD agent 会自信地写「系统应该能撑 10x 流量」，根本不知道你后端能不能。spec 离手前一定先过一遍工程；否则回弹来的时候 agent 已经下线三天了。
• 把转写当成综合 — 一小时半访谈逐字稿 12,000 字你永远不会再读。Meetily/Anarlog 给的是转写；综合（主题、引言、行动项）是另一个 AI pass。别跳。转写是证据；综合才是你真正用的工件。
• 跟客户说话前先搭 agent 栈 — 最糟的 PM 失败模式是「调研拖延症装成工具搭建」。挑三个工具（STORM + Meetily + PM Agent: PRDs），明天约一个客户访谈，周五出一份 PRD。剩下 7 个工具只在前 3 个饱和时才有座位。