Trae+Claude Code ปฏิบัติการจริงสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จัดการความต้องการอัตโนมัติ เขียน PRD สร้างต้นแบบอินเทอร์แอคทีฟ ซิงก์ TAPD เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

หนึ่ง, แนะนำเนื้อหาหลักสูตร

หลักสูตรปฏิบัติจริงสำหรับผู้จัดการผลิตภัณฑ์ นักพัฒนาผลิตภัณฑ์ AI และทีมดิจิทัลขององค์กร ผ่านบทเรียนระบบ 65 บท โดยใช้ห้างแลกคะแนนเป็นกรณีศึกษาครบวงจรพาคุณจากศูนย์เชี่ยวชาญกระบวนการทั้งหมดของการออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วย AI การวิเคราะห์ความต้องการ การเขียนเอกสาร การทำต้นแบบ การทำงานร่วมกันในโครงการ และการส่งมอบผลิตภัณฑ์ หลักสูตรเริ่มจากอธิบายความสามารถหลักของผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI วิธีการปิดวงจรสี่ขั้นตอน SIDE และการติดตั้งกำหนดค่าและการใช้งานเครื่องมือ เช่น Trae, Claude Code, Gitee, Pencil MCP, TAPD MCPจากนั้นเริ่มจากความต้องการทางธุรกิจจริง เรียนรู้วิธีใช้ AI ทำการเก็บความต้องการ วิเคราะห์จุดเจ็บปวด อ่าน MRD เขียนเอกสารความต้องการผลิตภัณฑ์ PRD และตรวจคุณภาพ 14 มิติ เพื่อลดการตกหล่นของความต้องการ ต่อจากนั้นอธิบายเชิงลึกเอกสารข้อกำหนดหน้าเพจ, AI สร้างต้นแบบ HTML แบบอินเทอร์แอกทีฟ, แปลง HTML เป็นไฟล์ออกแบบ Pencil, การจัดทำแผนผังเว็บไซต์และการレビว์การออกแบบทำให้ข้อเสนอผลิตภัณฑ์กลายเป็นผลงานการออกแบบที่แสดงและได้อย่างรวดเร็ว หลักสูตรยังสอนใช้ AI เขียน user story และซิงค์ความต้องการผ่าน TAPD จัดการงานและทำงานร่วมกันเป็นทีม พร้อมสร้างบันทึกการโครงการ, การตกผลึกการตัดสินใจ, ฐานความรู้ผลิตภัณฑ์และ roadmap การทำซ้ำสุดท้ายด้วยการทบทวนโครงการแบบครบวงจรและโครงงานจบหลักสูตรผลิตภัณฑ์ AI ช่วยให้ผู้เรียนเชี่ยวชาญตั้งแต่ความต้องการประโยคเดียวสู่ข้อเสนอผลิตภัณฑ์ การออกแบบต้นแบบ การร่วมพัฒนาและการส่งมอบโครงการเป็นวิธีการเชิงระบบ ยกระดับความสามารถด้านการออกแบบผลิตภัณฑ์และการขับเคลื่อนโครงการในยุค AI

สอง, กลุ่มเป้าหมายที่เหมาะกับการเรียนรู้

1. บุคลากรในสายงานที่ต้องการเปลี่ยนผ่านสู่ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI
2. ผู้จัดการผลิตภัณฑ์ที่ต้องการใช้ AI เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
3. ผู้เริ่มต้นจากศูนย์ที่ต้องการเรียนรู้การออกแบบผลิตภัณฑ์และการร่วมพัฒนา
4. ผู้ประกอบการที่ต้องการสร้างต้นแบบผลิตภัณฑ์อย่างรวดเร็ว
5. ทีมองค์กรที่ต้องการเชี่ยวชาญกระบวนการนำผลิตภัณฑ์ AI ไปใช้จริง

สาม, สิ่งที่ได้รับหลังการเรียนรู้

1. เชี่ยวชาญการใช้เครื่องมือ Trae, Claude Code และ MCP
2. เรียนรู้การวิเคราะห์ความต้องการด้วย AI การเขียน PRD และการตรวจสอบคุณภาพ
3. เชี่ยวชาญการสร้างต้นแบบด้วย AI การออกแบบหน้าเพจและกระบวนการレビว์
4. เรียนรู้การเขียน user story และการทำงานร่วมกันในโครงการด้วย TAPD
5. เชี่ยวชาญกระบวนการครบวงจรของผลิตภัณฑ์ AI ตั้งแต่ความต้องการถึงการส่งมอบ

สี่, สารบัญหลักสูตร

1. บทนำหลักสูตรปฏิบัติการประยุกต์ผลิตภัณฑ์ AI ระดับองค์กร
2. ทำไมผู้จัดการผลิตภัณฑ์ AI จึงเป็นอนาคต
3. ทำความรู้จักกรณีศึกษาในหลักสูตร
4. ระเบียบวิธี SIDE: วงจรปิดสี่ขั้นในมุมมองผู้จัดการผลิตภัณฑ์
5. แนะนำเครื่องมือในหลักสูตรในประโยคเดียว
6. การติดตั้งซอฟต์แวร์ AI
7. กำหนดค่า Claude Code
8. กำหนดค่า Gitee
9. กำหนดค่า Pencil MCP
10. กำหนดค่า TAPD MCP
11. พื้นที่ทำงานและส่วนขยายของ TRAE
12. ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยและวิธีแก้ไข
13. ใช้ Claude Code ครั้งแรก
14. ทดลองความสามารถหลักสามประการ
15. ปฏิบัติ: ใช้ AI อ่าน MRD ทำสามภารกิจให้เสร็จ
16. ความต้องการของผู้จัดการผลิตภัณฑ์มาจากไหน
17. ถอดกรณีศึกษา: 6 จุดเจ็บปวดหลักของศูนย์แลกคะแนน
18. วิธีการเก็บข้อมูลสามขั้นตอน
19. ปฏิบัติ: จากประโยคเดียวสู่รายการความต้องการ
20. PRD คืออะไร: พิมพ์เขียวผลิตภัณฑ์ ไม่ใช่เอกสารรายงาน
21. เขียนเอกสาร PRD ด้วย AI
22. มาตรฐานผู้จัดการผลิตภัณฑ์สำหรับ PRD ที่สำคัญ
23. ปฏิบัติ: ใช้ AI สร้าง PRD ศูนย์แลกคะแนน
24. 5 ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยใน PRD
25. ใช้ AI สแกน PRD 14 มิติ
26. ปฏิบัติ: ใช้ AI ตรวจสอบ PRD ศูนย์แลกคะแนน
27. เอกสารข้อกำหนดหน้าเพจคืออะไร
28. เทมเพลตมาตรฐานเอกสารข้อกำหนดหน้าเพจ
29. ถอดกรณีศึกษาและเลือกเทมเพลต
30. ปฏิบัติ: ใช้ AI เขียนเอกสารข้อกำหนดหน้าเพจ
31. หน้าเพจมักพลาดอะไร: สแกนเอกสารข้อกำหนดหน้าเพจ 6 มิติ
32. ปฏิบัติ: ใช้ AI ตรวจสอบเอกสารข้อกำหนดหน้าเพจ
33. ทำไมผู้จัดการผลิตภัณฑ์ต้องทำต้นแบบได้
34. หลักการสร้างต้นแบบ
35. เริ่มต้นอย่างรวดเร็ว: สร้างต้นแบบด้วย Claude Code
36. ถอดต้นแบบศูนย์แลกคะแนน
37. ปฏิบัติ: ใช้ AI สร้างต้นแบบหน้าหลักศูนย์แลกคะแนน
38. ทำไมต้องแปลง HTML เป็น Pencil
39. กระบวนการแปลง HTML เป็น Pencil โดยละเอียด
40. ปฏิบัติ: ใช้ AI แปลงต้นแบบ HTML ศูนย์แลกคะแนนเป็นไฟล์ .pen
41. แผนผังเว็บไซต์คืออะไร
42. สร้างแผนผังเว็บไซต์ด้วย AI
43. สร้างหน้า HTML การレビว์การออกแบบด้วย AI
44. ปฏิบัติ: ใช้ AI สร้างแผนผังเว็บไซต์ + หน้าการレビว์ + สาธิตจำลอง 5 นาที
45 ทำไมการพัฒนาจึงต้องมี user story
46 เทมเพลตมาตรฐานของ user story
47 ภาพรวม user story ของศูนย์คะแนนสะสม
48 สร้าง user story ด้วย AI ในคลิกเดียว
49 : เขียนชุด user story สำหรับกระบวนการแลกคะแนน + ตรวจสอบสิทธิ์
50 กระบวนการซิงค์ TAPD ทั้งหมด
51 วิธีตั้งค่า tapd-config.json
52 TAPD Story หน้าตาเป็นอย่างไร
53 : ซิงค์ user story ไปยัง TAPD ด้วย AI
54 เช็กลิสต์ตรวจสอบการซิงค์ user story
55 ทำไม Product Manager ต้องเขียนบันทึกการDiscussให้ดี
56 ใช้ AI สรุปการตัดสินใจ
57 การดูแลฐานความรู้
58 คู่มือหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดในการจัดการความรู้
59 : ใช้ AI สรุปการDiscussหนึ่งครั้ง
60 ทบทวนภาพรวมโครงการทั้งหมด
61 ผลลัพธ์ของแต่ละระยะใน SIDE
62 สรุปประสบการณ์ข้อผิดพลาดของ Product Manager
63 แผนที่เส้นทางการพัฒนาผลิตภัณฑ์
64 8 คำแนะนำสำหรับ Product Manager
65 โครงงานจบการศึกษาผลิตภัณฑ์ AI