Bạn muốn đi đến đâu?
Gõ điều bạn đang cần, hoặc chạm vài thẻ bên dưới — chúng tôi xếp kỹ năng và khóa học thành một lộ trình theo đúng thứ tự, kèm thời gian cần bỏ ra.
Làm PM cho sản phẩm AI
Sản phẩm AI lúc đúng lúc sai. Hành trình này dạy cách đặc tả, đo và thiết kế cho điều đó.
-
Nghĩ theo xác suất
Cùng một đầu vào, model có thể cho hai kết quả. Mọi quyết định sau đều bắt đầu từ đây.
- Đọc hết trang “Tư duy xác suất trong sản phẩm”
- Học xong “AI & Agentic AI cho dân Product — Mental Models”
- Chọn một tính năng AI bạn dùng, ghi lại 3 lần nó trả lời khác nhau cho cùng một câu hỏi.
-
Thiết kế sản phẩm LLM
Bắt đầu từ việc người dùng cần làm xong, không từ model mới nhất.
- Đọc hết trang “LLM Product Design”
- Học xong “LLM Application Product Manager: Xây sản phẩm trên nền LLM”
- Viết một trang mô tả một tính năng LLM: việc người dùng làm, đầu vào, đầu ra, khi nào sai thì sao.
-
Prompt trong sản phẩm
Prompt trong sản phẩm là một phần của spec, có phiên bản và có kiểm thử.
- Đọc hết trang “Prompt Engineering for Products”
- Học xong “Prompt Engineering cho Product Professionals”
- Viết prompt cho tính năng ở chặng trước và 10 đầu vào để thử nó.
-
Đặc tả và đo chất lượng
Không có đáp án đúng duy nhất thì “xong” phải định nghĩa bằng bộ eval.
- Đọc hết trang “Phát triển dẫn dắt bởi đánh giá (Eval-Driven)”
- Học xong “Đánh giá & Kiểm thử sản phẩm LLM”
- Lập bộ eval 20 ca có tiêu chí chấm, chạy và ghi tỉ lệ đạt.
-
RAG và dữ liệu
Phần lớn câu trả lời sai đến từ lấy sai tài liệu, không từ model.
- Đọc hết trang “RAG & Evaluation for AI Features”
- Học xong “RAG & LLM cho PM (không cần code)”
- Với 10 câu hỏi, kiểm tra tài liệu lấy về có chứa câu trả lời không.
-
UX cho thứ có thể sai
Thiệt hại khi sai quyết định mức tự động: gợi ý, người duyệt, hay tự làm.
- Đọc hết trang “AI UX Patterns”
- Học xong “Thiết kế trải nghiệm AI (AI UX)”
- Xếp các tính năng AI của bạn theo mức thiệt hại khi sai và chọn mức tự động cho từng cái.
-
Chi phí và trách nhiệm
Một tính năng AI người dùng yêu nhưng lỗ trên mỗi lượt dùng chưa phải sản phẩm.
- Đọc hết trang “AI Cost Economics”
- Học xong “Đạo đức & Quản trị sản phẩm AI”
- Tính chi phí trên mỗi lượt dùng của tính năng và so với giá trị nó mang lại.
Khóa học khác cho lộ trình này
- AI Product Manager Quản lý sản phẩm · 60 bài
- Building AI-Powered Products AI & Automation · 60 bài
- Đo ROI của Tự động hóa Agentic Agentic AI · 8 bài
- Tối ưu Chi phí & Độ trễ Hệ thống Agent Agentic AI · 8 bài
- AI Infrastructure Product Manager: Hạ tầng AI AI & Automation · 6 bài
- AI Tools for Productivity AI & Automation · 60 bài
Câu hỏi phỏng vấn nên luyện
- Bạn phân biệt vanity metrics và actionable metrics như thế nào? Cho ví dụ cụ thể. 4 câu trả lời
- Bạn xây dựng một product roadmap như thế nào từ đầu cho một sản phẩm mới? 4 câu trả lời
- Bạn sẽ đề xuất north-star metric thế nào cho một nền tảng B2B SaaS mới? 4 câu trả lời
- Kể về một lần bạn phải cut scope gần ngày deadline. Bạn quyết định cut gì và không cut gì? 4 câu trả lời