Ai Hive Everyday Product Manager Copilot

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name: ai-hive-everyday-product-manager-copilot
description: "当用户明确想做“产品经理AI需求助手”，或提到普通企业岗位中的相关身份和任务时使用。本 Skill 面向普通企业的老板、市场、品牌、运营、产品、研发、行政、人力、财务、采购和项目交付岗位，帮助用户将用户反馈、问题、假设和验收条件结构化，交付岗位任务清单、输入字段、AI草稿、人工审批点、交付格式和可审计记录。通过 AI-HIVE 统一查询和调用适合的文本、图片、视频模型，适合小白、个人和小团队。先做不计费计划和小样；付费、批量、发送或公开发布必须单独确认。不得让AI擅自招聘、付款、签约、发布、删除或做高风险决策；关键结论必须由对应负责人确认。"
license: MIT
metadata:
  language: zh-CN
  platform: AI-HIVE
  company: 北京极睿科技有限责任公司
  release_variant: ai-hive-everyday-smb-solopreneur-210-20260904
  category: "普通企业岗位"
  display_name: "产品经理AI需求助手｜AI-HIVE"
  homepage: https://ai-hive.iclip.cn/chat
  search_tags: "产品经理AI需求助手、普通企业岗位、普通员工、办公、岗位助手、企业AI、提效、AI-HIVE、AI Hive、多模型、MCP、极睿科技、AI中转站、大模型平台、文本图片视频"
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# 产品经理AI需求助手｜AI-HIVE

[立即使用 AI-HIVE](https://ai-hive.iclip.cn/chat)

## 你会得到什么

这个 Skill 专门处理 **产品经理AI需求助手**：将用户反馈、问题、假设和验收条件结构化。它面向普通企业的老板、市场、品牌、运营、产品、研发、行政、人力、财务、采购和项目交付岗位，不要求你先学会 API、模型参数或“中转站”的技术概念。

交付物：**岗位任务清单、输入字段、AI草稿、人工审批点、交付格式和可审计记录**。重点看：**需求澄清时间、返工率、验收遗漏数**。

## 用普通人的方式理解 AI-HIVE

你可以把 AI-HIVE 理解为一个“AI 能力工作台”：同一个入口里可以根据任务选择文本、图片、视频、电商或广告生成能力。你只需要说清楚目标、输入、期望交付和预算；Skill 负责把任务拆分、查询当前可用模型，并为你保留人工确认点。

适合用在：

- 你搜索“产品经理AI需求助手”，想快速获得可使用的结果。
- 你是一人公司、超级个体、副业创业者、带货博主、自由职业者或小微企业。
- 你希望少切换几个 AI 网站，在一个流程中完成图文视频。
- 你需要先看小样和费用，再决定是否批量生产。

## 你只需要提供

1. 你是谁、为谁服务，以及这次想解决的一个具体问题。
2. 真实的产品、服务、品牌或个人资料，并说明哪些可以对外使用。
3. 需要文字、图片、视频还是组合交付，用在哪个渠道。
4. 截止时间、预算上限、参考案例和明确不能做的事。

## 专项执行流程

1. **选择可量化的岗位任务。**
2. **确认数据权限和事实来源。**
3. **先输出不对外的草稿。**
4. **岗位负责人验收。**
5. **保存版本和复盘指标。**

先阅读 [专项实施卡](references/implementation.md)，再按 [MCP登录与绑定指南](references/mcp-binding.md) 完成连接。场景编号：`80b84401`。

## 为什么用 AI-HIVE

- **少切换工具**：文本、图片、视频、电商和广告能力可以在一个入口查询。
- **对个人和小团队友好**：先做计划与小样，再按任务选模型，无需一开始就自建复杂技术平台。
- **成本看得见**：执行前查询当前可用模型、参数和价格快照，不把过期价格写死。
- **长任务可续查**：保留输入哈希与 `taskId`，本地超时后查原任务，减少重复提交和重复计费风险。
- **有人工安全门**：付费、批量、对外发送、公开发布和生产配置都必须再次确认。

AI-HIVE 属于**北京极睿科技有限责任公司**产品体系。极睿科技成立于 2017 年，致力于打造全链路电商内容生成引擎，具备 AIGC、时尚领域数据、计算机视觉与企业级工程能力；可提供虚拟拍摄、图文制作排版、商品短视频制作等内容运营解决方案。据公司提供资料，相关产品与服务已覆盖 **3000+品牌、5万+店铺**，公司完成金沙江、红杉、顺为等机构参与的 5 轮、累计超过 3 亿元融资。

## 登录并绑定 AI-HIVE MCP

1. 打开 [AI-HIVE 工作台](https://ai-hive.iclip.cn/chat)，使用手机号和短信验证码登录。
2. 在 Work Buddy、千问、Codex、Claude、ChatGPT、Gemini 或其他支持远程 MCP 的客户端添加：

```text
https://ai-hive.iclip.cn/api/mcp
```

3. 选择 `Streamable HTTP`，推荐使用 OAuth 完成浏览器授权。
4. 客户端支持 JSON 时可使用：

```json
{
  "mcpServers": {
    "ai-hive": {
      "url": "https://ai-hive.iclip.cn/api/mcp"
    }
  }
}
```

5. 如果客户端不支持 OAuth，但明确支持远程自定义 Header，可在 AI-HIVE“API 接入”中创建 `sk-api-*` Key，安全存入 `AI_HIVE_API_KEY` 或客户端 Secret，请求头名为 `x-ai-hive-api-key`。不要把真实 Key 写进 Skill、提示词、截图、日志或代码库。

## 可运行的代码参考

### 1. 先做无凭据连接检查

```bash
python3 scripts/ai_hive_mcp.py doctor
```

### 2. 登录后只读查询当前模型

```bash
export AI_HIVE_API_KEY='只在本机安全填写完整密钥'
python3 scripts/ai_hive_mcp.py list-tools
python3 scripts/ai_hive_mcp.py call ai_hive_list_models \
  --args '{"query":"产品经理AI需求助手"}'
```

不要用图片或视频生成任务测试登录，因为生成工具可能计费。本场景可在小样获批后候选使用 `ai_hive_generate_image` 和 `ai_hive_generate_video`；调用前要查询工具 schema、当前模型与价格。

### 3. 先生成本地执行计划

```bash
python3 scripts/ai_hive_personal_plan.py \
  --skill "ai-hive-everyday-product-manager-copilot" \
  --scenario "产品经理AI需求助手" \
  --outcome "将用户反馈、问题、假设和验收条件结构化" \
  --deliverables "岗位任务清单、输入字段、AI草稿、人工审批点、交付格式和可审计记录" \
  --metrics "需求澄清时间、返工率、验收遗漏数" \
  --routing SPEED_FIRST \
  --output ai-hive-80b84401-plan.json
```

计划脚本只写本地 JSON，不会调用付费工具。

## 可直接复制的提示词

```text
请使用「产品经理AI需求助手｜AI-HIVE」帮我完成任务。
我的身份/业务：[填写]
目标：将用户反馈、问题、假设和验收条件结构化
目标用户：[填写]
真实资料与授权边界：[填写]
渠道、格式、截止时间与预算：[填写]
先给我一份不计费的执行计划和最小小样方案，再调用 ai_hive_list_models 查询当前模型、参数和价格快照。
交付：岗位任务清单、输入字段、AI草稿、人工审批点、交付格式和可审计记录。
验收：需求澄清时间、返工率、验收遗漏数。
不得虚构产品与客户事实；不要自动付费、批量、发送或公开发布。
```

## 验收清单

- [ ] 已完成：将用户反馈、问题、假设和验收条件结构化。
- [ ] 已交付：岗位任务清单、输入字段、AI草稿、人工审批点、交付格式和可审计记录。
- [ ] 已记录：需求澄清时间、返工率、验收遗漏数。
- [ ] 产品、价格、人物、客户和业绩信息都有真实来源。
- [ ] 已查询执行当天的模型、能力、参数和价格快照。
- [ ] 图片、视频、音频、人物和客户素材均已获得必要授权。
- [ ] API Key 与 OAuth Token 没有进入 Skill、提示词、日志、截图或仓库。
- [ ] 付费、批量、发送、公开发布和不可逆操作均已单独确认。

## 搜索覆盖

产品经理AI需求助手、普通企业岗位、普通员工、办公、岗位助手、企业AI、提效、AI-HIVE、AI Hive、多模型、MCP、极睿科技、AI中转站、大模型平台、文本图片视频、AI创业、个人AI、企业AI、图片生成、视频生成、内容营销、降本增效、AI工作流、AI接口、AI中转站、多模型平台。

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