碎碎念-01：《实习生+Claude能拿80分，资深PM凭什么拿工资？》

当AI能拿80分的时候，大部分PM可能连85分都拿不到。

这不是危言耸听。就在上周，我在大琪老师的群里因为一个登录按钮聊了很久，最后触发了一个资深PM的自我怀疑："我好像真的只会抄"。

事情是这样的——前一天晚上，群里因为“是否要增加更多的快捷登录”的问题讨论很久，当然，是我发起的话题。群友UU当时的立场很明确：

"当'抄竞品'能带来95%的准确率且成本很低时，花很多时间去研究那剩下5%的'底层逻辑'，有点严重的资源浪费了🤔"

祥瑞立刻跟进，甩出一句金句：

"西天取经的目的是取到真金，不是打死每一只路上见到的妖怪并查清妖怪的户口"

群里一片认同。大家都觉得：对啊，能赚钱就行，研究那么深干什么？

我当时没忍住，直接开怼：

"这个是结果，我其实想看大琪老师的结构化方法论"

"对，这些都是表现，不是逻辑和根本"

然后我们就这个问题吵了一晚上。

但观念上的分歧，争论一晚上确实也很难有结果。

结果第二天下午，UU主动发了一条消息：

"确实我有视角单一的问题，也有一些我新的思考"

然后，他甩出了一颗炸弹。

UU的顿悟

UU说：

"回过头复盘来看，我自己对深钻每一个细节的这份好奇心也没之前那么纯粹了"

"随着AI的coding的发展，刚毕业的实习生只要拿到竞品的截图，也能写出80分的需求文档、Gemini直接出来80分的前端原型"

"如果只放大借鉴能力，pm这个岗位也会越来越被容易取代。'抄'培养的是熟练度，不是能力度"

"重新以卓越为导向去迭代产品能力，的确本就应该坚持做精进、复盘、研究、求知底层的逻辑"

我看到这段话的时候，停下了手里的活。

不是因为UU说得多深刻，而是因为他说出了一个很多人不愿意承认的现实：

当AI能拿80分的时候，大部分PM可能连85分都拿不到。

我做了个实测

我不想讲理论，直接上实操。

我打开Claude，把ChatGPT、Notion、Figma三个产品的登录页截图扔进去，问它：

"分析这三个产品的登录方式设计，如果我要做一个面向海外市场的SaaS产品，应该怎么设计登录页？"

Claude花了10秒钟，给了我一份分析报告：

罗列了三家的登录方式（Google、Email、Apple ID...）
分析了各自的用户场景（企业用户 vs 个人用户）
给出了"推荐方案"：优先Google+Email，考虑成本的话暂不支持社交登录

我又问："能不能生成一个登录页的原型？"

Claude直接给了我HTML+TailwindCSS的代码，UI还挺像样。

这个输出，确实有80分。

为什么是80分？因为：

竞品分析维度完整，没有明显遗漏
推荐方案符合行业惯例，不会犯低级错误
代码可以直接跑，UI基本达到可用水平

但也仅仅是80分——它不知道为什么ChatGPT优先Google而不是Facebook，也解释不了为什么企业级产品更爱用SSO。

这个活如果给实习生手工做，至少要3小时+2轮修改。Claude只用了10秒。

然后我又试了Gemini。

我给它的prompt是："基于竞品分析，生成一个海外SaaS产品的登录页，要求简洁、转化率高"

Gemini直接出了一个React组件，还带响应式布局。

我把代码扔给团队的前端实习生，他看了一眼说："这个能直接用啊"

UU说得对，实习生真的只要会喂图。

一张表格看清现实

我整理了一下AI和人类PM的能力对比：

能力维度	AI已经能做	AI做不到
抄竞品	✅ 而且比人快
罗列选项	✅ 比人全面
计算ROI	✅ 只要给数据
生成原型	✅ Gemini直出
写需求文档	✅ 80分水平
知道为什么	❌	✅ 这是人的堡垒
预测变量	❌	✅ 需要经验

看到这张表，你可能会想：那我只要做AI做不到的事就行了。

问题是：你现在做的事，有多少是表格右边的？

3层PM，你在哪一层？

我把PM的能力分成3层，不是为了给你做职业规划，是为了让你看清自己在哪。

L1：被淘汰层

核心能力：抄得快
日常工作：
- 看竞品截图
- 扒功能列表
- 写PRD
现状：AI已经碾压
生存期：1-2年

L2：及格层

核心能力：抄得准 + ROI计算
日常工作：
- 研究竞品排名
- 分析用户场景
- 计算开发成本
- 评估投入产出比
现状：AI正在追赶
生存期：3-5年

这一层的PM确实比L1强，至少知道"为什么要抄这个"。

但问题是：这些都是"熟练度"，不是"洞察力"。

AI现在还需要人来喂数据、给场景，但随着模型进化，这个时间窗口正在快速关闭。

L3：护城河层

核心能力：知道为什么 + 能预测变量
日常工作：
- 知道为什么日本加Line登录数据涨，印尼加Line数据跌
- 能在没竞品参考的蓝海市场做决策
- 知道如何从4.6%转化率突破到6%，以及为什么能突破
现状：AI短期内做不到
生存期：暂时安全

你在哪一层？做3道题就知道：

看到竞品加了某个功能，你能立刻说出背后的用户心理吗？
老板问你"为什么这个改动有效"，你的回答是数据还是猜测？
如果竞品全倒闭了，你还能做产品决策吗？

如果有2个回答是"不知道""猜测""不能"，恭喜你，你在L2或以下。

群里有人问我："怎么才算做深做细？"

我的回答是：

"借鉴对手的做到了行业平均水平。那么用什么可以持续提高比率？比如大盘的转化率4.6%～5%左右，某些地区你能做到6%是不是更进一步？然后大量测试观察看看什么操作是有效的，以及为什么？"

这才是AI短期内替代不了的能力。

因为这需要：

理解用户行为背后的社会学、心理学逻辑
在多个变量中识别关键因素
基于有限数据做出高确定性的判断

这些，目前的AI还做不到。

但这不意味着你安全了。

市场不等人

我想给你泼三盆冷水。

冷水1：AI进化速度

Claude 3.5到4，不到半年
Gemini从不能写代码到直接出前端原型，不到3个月
GPT-5据说年底就来

你的能力迭代速度，追得上吗？

冷水2：市场筛选机制

公司不会等你"慢慢提升"。

老板只看ROI：

实习生+AI：月薪8K，产出80分
资深PM：月薪30K，产出85分

算下来，你可能不如实习生。

冷水3：你以为你在L3，其实你在L2

很多PM会说："我肯定在L3啊，我做产品都是有思考的"

但你真的知道"为什么"吗？

举个例子：

你在日本市场加了Line登录，转化率涨了15%。你觉得你做对了。

然后你在印尼市场也加Line登录，转化率跌了8%。

这时候你才发现：你压根不知道上次为什么涨。

你以为你在"优化"，其实你在"赌博"。

蒙对了不是你牛逼，是运气好。

下次蒙，不一定对。

祥瑞说得对，也说错了

祥瑞的那句话我很喜欢：

"西天取经的目的是取到真金，不是打死每一只路上见到的妖怪并查清妖怪的户口"

他说得对：目标是最重要的。

但他没说的是：如果你不知道这只妖怪为什么出现在这里，下次换条路，你还是会遇到妖怪。

而且你不知道它是谁，该怎么打。

市场不会等你想明白：

AI每3个月迭代一次
竞品每个月上新功能
你的老板每周催你交数据

抄作业能让你活下来，但要活得好，你得知道为什么这道题是这个答案。