当一位AI产品经理说"我的核心工作是挖掘用户需求"时，这句话在2024年听起来就像在说"我的主要职责是生火取暖"——在电力普及的时代，这种认知落差足以让从业者被时代抛弃。

一、Dify带来的认知冲击
这位博士产品经理用Dify构建了一个完整的AI工作流：从网页爬虫抓取体育新闻，到自动生成小红书风格海报，全程无需二次开发。这个案例暴露了传统产品经理思维的致命缺陷——他们以为自己在设计产品，实际上只是在拼凑别人做好的零件。

Dify的革命性在于：

模型即工具：将复杂的AI配置简化为"搭积木"式的操作，让产品经理能直接操控模型参数
知识库即弹药：通过插件市场整合各类工具，使非技术背景的产品经理也能构建完整工作流
API即接口：一键封装功能模块，让AI能力像乐高一样可插拔
二、"挖需求"的三大认知陷阱

需求幻觉：
传统产品经理以为自己在发现需求，实际上只是在复述用户能说出口的表层痛点
真正的需求洞察需要理解：用户真正需要的是"快速生成海报的能力"，而非"体育新闻"本身
技术黑箱：
当产品经理不懂模型参数配置时，他们的"需求文档"就像要求工程师造一辆车却说不清需要几个轮子
案例中的爬虫时间设置、海报生成参数调整，这些技术细节恰恰决定了用户体验
价值错位：
挖掘需求只能带来渐进式优化，而构建AI工作流能创造全新产品形态
小红书海报生成器不是"需求"的产物，而是技术能力与场景结合的创新
三、新时代产品经理的生存法则

从"翻译官"到"建筑师"：
过去：把用户语言翻译成技术语言
现在：直接用技术语言重构用户场景
掌握"AI原生思维"：
必须理解：
模型推理成本如何影响产品设计
提示词工程如何塑造用户体验
知识库更新频率对准确性的影响
成为"工具链驾驭者"：
像这位博士一样，熟练使用Dify这样的平台完成：
模型选型与参数调优
工具链整合（爬虫+生成模型+API封装）
效果测试与迭代优化
四、残酷的淘汰逻辑
当同行还在纠结"用户想要更快的马还是汽车"时，掌握AI原生能力的产品经理已经在设计"自动驾驶系统"。那些坚持"挖掘需求"的人终将被淘汰，因为他们：

无法理解技术边界对产品的约束
不能预判AI能力演进带来的新机会
缺乏构建端到端解决方案的视野
结语
AI产品经理的终极竞争力不是"挖需求"，而是像这位博士那样：

用Dify这样的工具快速验证想法
将技术参数转化为用户价值
持续优化从模型到产品的完整链条
在这个时代，"求上进"的标准已经改变——那些还在讨论"如何更好挖掘需求"的人，本质上和讨论"如何改进马车"的19世纪马车夫没有区别。真正的进步，是学会驾驶汽车。