​如何从新手到高手：积累与思考的力量

在职业生涯的不同阶段，我们时常会遇到这样的困惑：为何有些人在工作中游刃有余，而另一些人却总是显得手足无措？这其中的关键差异，往往不在于天赋的高低，而在于平日里的积累与思考。

我在2016年从技术转向产品岗位时，通过一种特别的方法，逐步积累了大量的知识和经验，这使得我在面对复杂问题时，能够迅速找到解决方案。而这种方法的核心，就是持续不断地学习、记录和思考。

知识的积累与应用

我16年，技术转产品，当时入行，除了看书看视频，坚持做一个事情，一直做了几年，就是不断的截图，看到APP好的页面功能就截图录制视频。

当时一个小米就装了200多个APP，各行各业，比如支付功能，看100个APP，有二十多种支付流程，有的体验很好，有的很繁琐，但是有的又很安全。。全部积累下来，每天地铁上来回，就不断的看不断的想。。

当工作中遇到问题，基本就是现成的东西，直接拿方案，进一步调整，就可以解决问题

持续积累的重要性

高手见过很多的demo和真实案例，且自己动手研究过学习过，然后工作中遇到问题，马上就能思考出解决方案，然后做选择决策，根据实际情况分析出哪种解决方案最高效最有可行性。

新手，脑子里没有信息了，有信息自己也不怎么看，平时没什么积累，遇到问题就抓瞎，不断百度不断问人，临时抱佛脚，不断的在找解决方案，匆匆忙忙找到了解决方案，缺乏可行性，方案漏洞百出，甚至可能要解决的问题都搞错了。

一定要注重平时的知识和信息的积累，要自己对信息进行进一步的处理和消化，如分类归纳筛选，把不需要的没用的去掉，留下对自己有用的，或者是优秀的作品和资料，保存为知识库。

之后多看多思考，看到人家的作品和成果，可以想自己来做会怎么做怎么解决怎么思考，以前见过的有没有类似的解决方案和方法，如果有，那自己是否可以有新的解决方法，如果没有，自己能如何尝试去解决，找到问题的解决思路。

信息的筛选与知识库的构建

平时把这些积累下来，看得多了，想得多了，思考多了。遇到问题的时候，其实在之前脑子里都过了很多遍的东西，就可以快速形成方案，然后要做的就是选择，选择哪种方案适合解决问题，哪种方案更好的解决问题，哪种方案更快的解决问题，哪种方案低成本解决问题，哪种方案更全面的解决问题

平时不积累，只看了但是不深入，不动手，也不做处理，遇到实际问题，脑子空空的，到处搜索百度，网络上一些碎片化的东西，很难短时间内给出问题的解决方案。

问题解决的效率与质量

以竞品分析为例，B端竞品里，各行各业都有，不同行业业务不一样，但是基础功能是有共性，你可以把基础功能吸收，自己归纳总结为一套比较通用方便的方案，后续自己公司或者新功能，基础功能一天你就可以搭建起来，老板给你个赞

相同行业业务类似，但是功能设计和流程又不一样。可以都看一遍，看哪种设计更高效，哪种设计更完善，哪种设计更轻便，都是什么场景的考虑，都需要付出怎样的工作量，开发的成本，实现的代价。把这些都多看几遍，多对比，多细细研究。等你在工作中遇到问题，人家一问，你脑子里就有N个方案。别人想不到的你想到了，别人想到的你能想得更全，那你的价值和优势就出来了。

每天都积累一个功能，一年就365个功能，一个月分析一个系统，一年就12个系统。有时候笨功夫是能出成果的，但是要行动，多做多用多反思，最后才是多问。

1、如果是竞品分析，先搞清楚，你能拿到手能做分析的资源有多少，出名的你都没有这些资源，那就是白想，搞清楚自己手头上能用来分析的资源有多少

2、竞品分析是要明确自己的分析目标，自己一个一个去体验去拆解。竞品分析可以大，大到一整个系统，小到一个功能点。

3、你需要什么才去分析什么，而不是一定要一整个系统全部功能看一遍，才叫分析

4、不出名的也未必不好，很多设计和逻辑一样是产品经理搞出来的，可以学人家的设计思路，功能设计，产品架构设计，这些都是要自己去研究，去体验。

5、如果你抱着学习的态度，那就不要挑，多看多学多思考，如果你抱着抄作业的态度，那请不要挑，多收集多筛选多对比，找出比较符合自己的，最后还是要自己动手去调整

6、想要直接答案的，那就直接抄，想要准确答案的，那就好好抄，想要优秀答案的，那就自己动手思考然后再抄

知识的积累并不仅仅是数量的增加，更重要的是对信息的消化和应用。在日常工作中，我们要善于将看到的、学到的内容转化为自己的知识体系，不断地总结和反思，从而在关键时刻能够迅速提出高效且可行的解决方案。

这种能力不仅仅能够帮助我们在竞争中脱颖而出，更能使我们在职业生涯中不断进步和成长。无论是新手还是高手，唯有通过不断的实践和积累，才能真正掌握问题的本质，并从容应对各种挑战。

老陈正在ALL IN AI大模型，致力于利用AI技术解决产品经理工作场景中的各种痛点和问题，自己开发AI应用和工具，给出解决方案和实践。

AI不再是未来，它已经融入了我们的日常工作中。作为产品经理，我们必须积极参与这一变革，主动学习AI技术，探索其在工作中的应用。

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本篇文章来源于微信公众号: 产品教练