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你好，这里是 Hao 的频道，很高兴见到你！🕹️ 这个播客的由来我是一个游戏行业的项目管理从业者，做了 9 年，从策划转型 PM。这个播客是我分享游戏行业职场思考、项目管理方法论的地方。🕹️ 在这个频道，你会听到1. 游戏行业职场相关话题：职业发展、求职面试、转型经验2.「油管解读」系列：把油管上的优质英文内容转成中文播客，带上游戏PM的视角和思考3. 项目管理实战分享：从执行者到架构师的成长路径🕹️ 关于我9 年游戏行业经验，策划转型PMPMP / ACP / PSM / PSPO 持证人游戏项目管理进阶课程模拟面试 / 简历优化服务游戏 PM 成长社区
HaoX hosts Hao的游戏PM笔记, a technology show with 279 episodes published.
📝 本期摘要 越来越多PM开始用AI Agent写代码，但一半以上的人迟早会经历"灾难时刻"——AI改着改着代码跑不通了，想回退发现回不去。问题出在没有做版本管理。这期从零讲透Git和GitHub的六个核心概念：仓库、提交、分支、推送拉取、合并冲突和Pull Request，全部用日常比喻解释，不涉及任何命令行操作。在AI时代，PM不需要记命令，只需要理解这些概念背后的意图，就能用自然语言指挥AI完成所有版本管理操作。 ❓ 本期讨论了
Show notes📝 本期摘要 Token正在成为游戏行业的一种全新成本类型。本期从Morgan Stanley预测的220亿美元AI利润切入，拆解了Token的三层定价结构（Input / Cached / Output），分析了它如何将游戏开发的固定成本转变为可变成本，梳理了围绕Token正在成形的基础设施产业链——模型聚合平台、计费系统、智能路由，以及Token消耗主体从人转向机器的未来趋势。对游戏PM来说，学会"管Token"可能是AI时代需要
Show notes📝 本期摘要 Token消耗量正在成为衡量团队AI化程度的核心指标，但这个指标可能完全是错的。Meta内部搞了Token消耗排行榜，覆盖8万多员工，排名第一的人烧掉了价值数百万美元的Token。Hao结合自己游戏团队的管理经验，拆解了为什么Token总量是一个误导性指标，提出了Token per task（每任务Token消耗）作为更合理的度量方式，并分享了"越贵的模型反而越省钱"的反直觉发现和混合调度策略的实操经验。 ❓ 本期讨论了
Show notes📝 本期摘要 Hao的游戏PM笔记本期从心理学、信息论和哲学的角度，探讨了AI时代一个核心问题：AI能不能生成"好玩"？通过拆解心流理论、模式识别快感、选择悖论和具身认知四个维度，论证了"好玩"是一个动态平衡而非静态属性——它需要在人和系统之间反复校准，无法被一次性生成。结合游戏研发一线的playtest经验，分析了为什么设计直觉和审美判断力在AI加速迭代的时代反而更值钱。 ❓ 本期讨论了这些问题 为什么AI可以生成一个看起来不错的游
Show notes📝 本期摘要 本期聊了AI在游戏行业从Demo走向量产面临的核心挑战。从"试十遍成一遍"和"说十遍都得成"的认知差距说起，探讨了脚手架工程（Harness Engineering）为什么比模型本身更决定AI能不能上线、大模型幻觉在游戏场景中的事实锚定方案、速度-成本-效果的不可能三角及分层架构解法、build to delete的AI工具链心态，以及评测体系这个被严重低估的量产基础设施。核心观点：模型能力不是瓶颈，围绕模型搭建的工程保
Show notes📝 本期摘要 这是月度答疑的第二期。过去两个月收到了五十多条游戏PM相关的咨询，覆盖求职转行、offer选择和在职协调三个方向。整理过程中发现一个规律：大部分人对自己问题的诊断是错的。本期将这些咨询归纳为三类卡点误判——以为背景不够其实是不会翻译经验、以为选错了其实是不会算账、以为推不动其实是角色站错了位置——逐一用真实案例拆解卡点在哪、怎么破，最后回到一个核心判断：你以为的卡点往往不是真正的卡点，问对了问题答案就出来了。 ❓ 本期讨
Show notes📝 本期摘要 一个在前司把Scrum跑得很顺的游戏PM，跳到新团队后同一套方法推了两个月就翻车了。这个故事引出一个根本问题：大部分PM积累的经验是「做过什么」，而不是「什么条件下该怎么判断」。前者换个项目就失效，后者到哪都能用。本期从「能搬家的经验」和「搬不走的经验」这个区分出发，用版本规划中的真实决策场景拆解了怎么沿着因果链条做判断，列举了大厂流程搬到小团队、照搬故事点估算、跟风爆款立项等游戏行业高频翻车场景，最后给出三个把经历转化
Show notes📝 本期摘要 Hao的游戏PM笔记本期分享《游戏PM的AI实战手册》的第十篇加餐，聊了一个大部分AI深度用户都会遇到的问题——用着用着不知道让AI做什么了。Hao结合自己大半年的AI Agent开发和使用经验，从四个时间节点的工作记录中提炼出一个判断：问题出在"人提需求→AI执行"这个模式本身的结构性瓶颈。在此基础上提出了"自进化飞轮"的构想——让AI从被动执行者变成能自主发现问题、优化自身的协作伙伴。这套思路对游戏PM日常的Spri
Show notes📝 本期摘要 2026年，游戏行业AI工具采纳率已超过90%，但超过半数从业者认为生成式AI对行业产生了负面影响。本期从一线游戏PM的视角出发，探讨了AI效率提升背后的四个真实困境：省下来的时间被组织填满、从业者角色从执行者退化为质检员、团队协作因不同环节的AI采纳差距而失速、以及60分到100分之间的能力鸿沟反而变得更有价值。同时分享了那些在AI时代真正获益的游戏人的共同特征——他们不追工具，追工作流。 ❓ 本期讨论了这些问题 AI
Show notes📝 本期摘要 当一个大型互联网团队超过90%的代码由AI生成后，他们发现系统复杂度的增长远超维护能力——根源不在代码质量，而在需求端的失控。 AI压缩了交付周期，也降低了提需门槛，"先做做看"成为默认心态。 这个问题在游戏项目中尤为严重，因为系统间的高耦合度让一个需求的返工代价远高于互联网产品。 本期从需求失控的根因、游戏项目的特殊性、以及PM可落地的三个应对策略三个层面展开讨论。 ❓ 本期讨论了这些问题 AI Coding为什么导致
Show notes📝 本期摘要 游戏行业长期以来有一种"天才叙事"——好产品是个人灵感的产物。但十年项目管理经验告诉我，真正让项目从PPT走到上线的，不是那一两个决定性的大判断，而是上千个"谁都知道该做但不是谁都能做到位"的执行决策。本期从一个朋友招人时的感慨切入，拆解"靠谱"的三层含义——做事有闭环、对输出负责、眼里有整个项目，探讨在团队规模越来越大、个人英雄主义逐渐退场的行业趋势下，为什么可预测性正在成为比创造性更稀缺的竞争力，以及游戏PM如何系统
Show notes📋 本期信息 原始来源：「Hao的游戏PM笔记」原创长文 📝 本期摘要 这期聊的是游戏团队在AI时代真正的护城河——不是技术，不是资金，而是组织形态。通过育碧、BioWare、米哈游、网易和Riot Games的案例，分析了组织结构如何决定一个团队能吸引什么样的人、做出什么样的决策、识别什么样的风险。对管理者来说，关键在于决策权跟着信息走、结构承诺和口头承诺一致、扩张前想清楚为什么需要更多人。对从业者来说，选择一个组织，本质上是在选
Show notes内容摘要 游戏行业9年PM从业者Hao，基于茹炳晟老师提出的AI Native产品经理成长框架，将游戏从业者与AI的关系拆解为四个阶段：工具提效、管线嵌入、工作流重构、判断力竞争。从策划用AI写文档到AI重写研发管线，从"用AI检查AI"的守门员模式到"越底层越确定、越顶层越灵活"的新三层架构，逐层剖析每个阶段的核心挑战与实操思路。最终结论是：当所有团队都用上了差不多的AI，拉开差距的不是技术，而是谁更懂自己的玩家、谁知道什么时候该克制
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📝 本期摘要 《纽约时报》记者 Jasmine Sun 采访了五十多位技术研究者、经济学家和政策专家后发现，硅谷内部正在形成一个令人不安的共识：先进AI将在短期内大规模替代知识工作岗位，普通人的经济议价能力可能消失，财富和权力进一步向AI公司和资本所有者集中。"永久底层阶级"这个概念虽然极端，但它折射出的焦虑是真实的——从OpenAI的GDPVal测试方向、到企业提前裁员、到AI公司自身研究揭示的技能退化问题。本期从游戏行业项目管理的
Show notes📝 本期摘要 游戏行业过去十年最稳定的人才传送带——实习、校招、基础执行、慢慢成长为骨干——正在从中间断裂。脉脉数据显示新发岗位七成以上要求3年经验，面向新人的岗位缩减20%。斯坦福研究发现AI渗透率最高的白领岗位中，22-25岁年轻人就业率下降6%-16%。Hao从游戏行业"师徒制"特性出发，分析AI为什么恰好切断了新人积累判断力的入口，并分别给新人和老团队提出了具体的应对动作——核心是把"判断"和"执行"压在同一个动作里练，把沉淀
Show notes【本期简介】 最近跟不同公司的朋友聊AI,大家都觉得有什么"对不上"了——发行的立项标准筛出来的项目"看着对,做下去就觉得不对";独立团队的人天和成本估计在尺度上失灵;大厂花一年做的内部AI工具,上线那天就过时。 这些零散的现象指向同一件事——游戏行业过去三十年用来判断"什么是好的、什么是稀缺的、什么值得追"的旧标尺,正在悄悄失灵。 这期节目,我会先讲清楚上游AI行业最近半年到底发生了什么,再聊这种震荡怎么传导到游戏行业,具体让哪三把标
Show notes【本期话题】 开了很多AI工具会员之后,我发现一个残酷真相——不是AI不够强,是我跟不上了。这期聊一个很少有人正面讨论、但每个深度使用AI的人迟早会撞上的问题:决策带宽的上限。 【内容提要】 个人AI使用反思:开了所有工具,钱浪费了,更关键的是我成了瓶颈 为什么AI产出必须人来验收:验收比想象中累得多 放手让AI做的代价:决策质量下降,反而得不偿失 核心矛盾:执行带宽可以无限扩展,决策带宽不能 PM真正有价值的能力:高质量验收和决策AI
Show notes本期信息 原始来源：《Agentic Design Patterns》Part Three & Part Four 系列：智能体设计模式拆书 第4期（完结） 📝 本期摘要 这是智能体设计模式拆书系列的最后一期，聚焦把智能体从实验环境搬到生产环境时必须解决的问题。内容覆盖异常处理与恢复、人在回路中（Human-in-the-Loop）、安全护栏（Guardrails）、四种推理技术（链式思维 / 自我一致性 / 思维树 / 反事实推理）
Show notes本期信息 原始来源：《Agentic Design Patterns》拆书系列 第三期 系列：智能体设计模式拆书（4期连载，本期 3/4） 本期摘要 这是《智能体设计模式》拆书系列的第三期，聚焦五个进阶模式：记忆管理（Memory Management）、学习与适应（Learning and Adaptation）、MCP（Model Context Protocol）、目标设定与监控（Goal Setting and Monitori
Show notes本期信息 原始来源：《智能体设计模式》（Agentic Design Patterns）Part One 系列：智能体设计模式拆书 第2期（共4期） 本期摘要 这是《智能体设计模式》拆书系列的第二期，聚焦全书 Part One 的七个基础设计模式：提示链（Prompt Chaining）、路由（Routing）、并行化（Parallelization）、反思（Reflection）、工具使用（Tool Use）、规划（Planning）
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