AI Product Map

AI产品地图｜AI Product Map

这是我在 100 天 AI Product Builder 计划中建立的 AI 产品知识库， 用于记录我对 AI 产品生态的阶段性理解。

Phase 1 核心成果持续更新AI产品知识库

Why This Map

为什么我要建立这张地图？

我不希望自己的 AI 学习停留在零散工具体验上，而是希望通过分类、拆解和持续更新，建立对 AI 产品生态的宏观理解。这个页面会记录不同类型 AI 产品的代表工具、核心能力、典型场景和我当前的学习优先级。

Product Categories

AI产品9大类别地图

这不是工具收藏夹，而是一张持续生长的产品知识地图。每一类都对应能力、场景和当前学习优先级。

A
当前重点

通用大模型助手

代表产品

ChatGPT / Claude / Gemini / Kimi / 豆包

核心能力

对话、写作、分析、规划、创意生成

典型场景

学习辅助、内容创作、资料整理、复杂问题讨论

B
当前重点

AI搜索与研究

代表产品

Perplexity / 秘塔 / Kimi搜索 / Gemini Deep Research

核心能力

联网搜索、信息整合、来源引用、研究辅助

典型场景

资料检索、趋势研究、行业分析、事实验证

C
当前重点

AI编程与 Vibe Coding

代表产品

Codex / Cursor / Claude Code / GitHub Copilot / Bolt / Lovable / Replit

核心能力

代码生成、项目搭建、Debug、网页/App 原型构建

典型场景

个人网站、AI Demo、工具型产品、快速原型

D
中期重点

AI Agent 与自动化

代表产品

Dify / Coze / n8n / Zapier / Manus 类产品

核心能力

任务规划、工具调用、流程自动化、多步骤执行

典型场景

自动周报、客服助手、信息整理、业务流程自动化

E
中期重点

AI知识库与 RAG

代表产品

NotebookLM / Dify知识库 / AnythingLLM / LlamaIndex类应用

核心能力

基于资料检索、文档问答、知识库问答、引用来源

典型场景

论文资料库、产品案例库、公司内部文档助手

F
后续了解

AI办公与生产力

代表产品

Notion AI / Microsoft Copilot / 飞书AI / 钉钉AI

核心能力

文档生成、会议总结、表格分析、办公自动化

典型场景

会议纪要、工作汇报、项目管理、个人知识管理

G
中期重点

AI设计与原型

代表产品

Canva AI / Figma AI / Framer AI

核心能力

视觉设计、页面原型、海报生成、产品展示

典型场景

网站视觉、产品原型、社交媒体图片、作品集包装

H
后续了解

AI图像与视频

代表产品

Midjourney / DALL·E / 即梦 / 可灵 / Runway / Pika

核心能力

图像生成、视频生成、风格迁移、视觉创意

典型场景

封面、短视频、产品宣传、视觉概念设计

I
后续研究

AI商业与行业应用

代表产品

AI客服 / AI教育 / AI法律 / AI医疗 / AI销售 / AI数据分析

核心能力

行业流程重构、专业场景辅助、效率提升

典型场景

企业服务、教育辅导、销售支持、行业解决方案

Learning Priority

我的学习优先级

Phase 1 不追求一次学完所有工具，而是先建立主线，再逐步向自动化、知识库和行业应用展开。

当前重点

先抓住最能支撑学习、研究和构建的三个入口，形成基础生产力。

通用大模型助手
AI搜索与研究
AI编程与 Vibe Coding
中期重点

进入 Demo 和系统化能力建设后，重点理解自动化、知识库和设计原型。

AI Agent 与自动化
AI知识库与 RAG
AI设计与原型
后续了解

作为扩展视野和行业应用储备，持续观察但不在早期过度分散精力。

AI办公与生产力
AI图像与视频
AI商业与行业应用

Analysis Plan

Phase 1 产品拆解计划

先用三个代表产品建立拆解手感：一个轻度拆解，一个标准拆解，一个深度复盘。

轻度拆解计划中

ChatGPT

产品类型

通用大模型助手

核心问题

从常用工具转向产品视角，理解它如何成为通用AI入口。

查看拆解
标准拆解计划中

Perplexity

产品类型

AI搜索与研究

核心问题

AI如何重构搜索体验？它和传统搜索的差异是什么？

查看拆解
深度拆解计划中

Codex

产品类型

AI编程与 Vibe Coding

核心问题

非技术背景学习者如何借助AI编码工具完成第一个网站？

查看拆解

Five-Day Sprint

Phase 1 五天计划

用五天完成从分类框架到三篇拆解，再到阶段复盘的闭环，让地图从第一版开始真正生长。

1

Day 1

建立AI产品分类框架

目标

完成AI产品地图第一版结构。

产出

AI产品地图页面 v1。

2

Day 2

轻度拆解 ChatGPT

目标

从常用工具视角转向产品视角。

产出

《ChatGPT轻度拆解》。

3

Day 3

标准拆解 Perplexity

目标

理解AI搜索如何改变信息检索。

产出

《Perplexity标准拆解》。

4

Day 4

深度拆解 Codex

目标

复盘使用Codex搭建网站的真实过程。

产出

《Codex深度拆解》。

5

Day 5

整理地图与阶段复盘

目标

优化地图页面，形成Phase 1总结。

产出

AI产品地图 v2 + Phase 1复盘。

Acceptance Criteria

Phase 1 验收标准

用三个层级检查自己是否只是看了工具，还是已经形成可以展示、可以解释、可以继续更新的产品认知。

最低标准

保证 Phase 1 有清晰可见的基础成果。

网站有独立的 AI 产品地图页面
完成9类AI产品分类
完成3篇产品拆解
每天有可视化更新
完成Phase 1复盘

良好标准

从工具罗列进入产品理解，能解释分类和差异。

每类产品都有代表产品、典型场景和学习优先级
3篇拆解有不同深度
能解释 ChatGPT、Perplexity、Codex 分别代表哪类AI产品
能说明 AI搜索、AI编程、通用助手的区别

优秀标准

让地图具备长期更新价值，并呈现真实产品判断。

AI产品地图具有长期更新价值
产品拆解不是工具测评，而有产品判断
Codex深度拆解能体现真实构建经验
网站初步呈现为AI学习作品集，而不是普通个人主页