AI产品经理判断助手

xiaoyu7239/77-AIPM-Lens

0 Stars 20 次浏览更新于 2026-08-23

MCP 服务配置

复制以下 JSON 到 OPClaw 或其他 MCP 客户端的配置文件中即可使用

{
  "mcpServers": {
    "ai-pm-lens": {
      "args": [
        "-m",
        "pm_lens_mcp.server"
      ],
      "command": "python",
      "env": {
        "PYTHONPATH": "./src"
      }
    }
  }
}

Streamable HTTP 传输配置

{
  "mcpServers": {
    "ai-pm-lens": {
      "url": "https://your-domain.example.com/mcp"
    }
  }
}

服务介绍

AI PM Lens MCP

AI PM Lens MCP 是一个面向 AI 产品经理的判断力工具。它不做网页抓取、不做搜索、不做图标生成，而是专门帮助 AI 产品经理处理更关键的问题：这个需求值不值得做、AI 质量如何证明、失败边界在哪里、上线前应该如何被挑战。

核心能力

把产品想法、PRD 或会议纪要拆成假设账本、证据缺口、验证动作和止损条件
为 AI 产品场景设计评测任务矩阵、黄金样本字段、失败模式压测和上线质量闸门
从 AI 产品经理视角评审 PRD，检查用户、指标、评测、数据闭环、风险护栏、商业可行性和版本边界
模拟业务、算法、设计、法务、运营、数据等干系人对 AI 产品方案的尖锐追问
生成 AI 产品经理学习训练题、评分 Rubric 和参考答案骨架

适用场景

AI 产品立项前，判断一个想法是否值得继续投入
PRD 评审前，快速发现方案短板
AI 功能灰度前，设计评测方案和上线质量线
评审会前，准备业务、算法、法务等不同角色可能提出的问题
AI 产品经理日常学习、带教新人或面试训练

工具列表

map_assumption_ledger

把产品想法、PRD 或会议纪要拆成 AI PM 假设账本、证据缺口、验证动作和止损条件。

design_ai_eval_suite

为 AI 产品场景设计评测任务矩阵、黄金样本字段、失败模式压测和上线质量闸门。

critique_prd_for_ai_pm

从 AI 产品经理视角评审 PRD：用户、指标、评测、数据闭环、风险护栏、商业可行性和版本边界。

simulate_stakeholder_review

模拟业务、算法、设计、法务、运营、数据等干系人对 AI 产品方案的评审挑战。

generate_learning_drill

生成 AI 产品经理训练题、评分 Rubric 和参考答案骨架，适合日常学习和带教。

使用示例

你可以这样提问：

“请用 AI PM Lens 帮我评审这个想法：做一个 AI 客服助手，自动总结用户问题并推荐回复，目标是降低客服平均处理时长。”

或者：

“用 design_ai_eval_suite 为 AI 销售跟进助手设计灰度前评测方案，关键任务包括生成跟进邮件、识别客户风险、推荐下一步动作。”

差异化

大多数 MCP 解决的是信息获取或素材生成问题，而 AI PM Lens MCP 解决的是 AI 产品经理的判断问题。它更适合用于真实产品工作流：立项、评审、评测、灰度、复盘和学习训练。

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