Figma 产品经理内部 PMOS AI 工作流详解，31 个 skills、2 个 agent 搭配 Jev 决策模型

Figma 产品经理 Ezra Mechaber 对外分享了内部 PMOS 产品团队操作系统，这套 AI 工作流给 60-70 位 Figma 产品经理使用，整套体系包含 31 个可复用 skills、2 个核心 agent，搭配 1 个 Jev 轻量决策模型，专门用来承接 PM 日常重复工作，比如会议纪要、消息整理、实验自动跑、bug 复盘、文档评审，它不是正式对外售卖产品，而是基于 Git 仓库搭建的内部协作系统，把固定流程打包成可随时调用的指令集，降低 PM 的事务性工作量，下面把这套体系的组成、分工、核心能力、使用流程整理清楚。

一、整套体系核心组件清单

二、31 个 skills 分类与典型用途

31 个 skills 统一放在 Git 仓库，所有 PM 同步调用，是这套工作流的基础单元，分成五大类：

1. 信息汇总类：Slack 消息降噪、每日简报、组织架构查询、信息溯源，每天高频使用
2. 会议文档类：会议纪要自动提炼、行动项抓取、PRD 初稿生成、文档风格自检
3. 实验增长类：实验方案起草、指标校验、实验结果解读、风险识别
4. 问题复盘类：bug 汇总、问题根因梳理、故障复盘文档生成
5. 辅助协作类：写作实时评审、跨团队对齐清单、面试准备、方案自评打分

三、两个核心 Agent 分工说明

1. AutoXP 自动实验 Agent
2. Bug-Bash 问题排查 Agent

可以自主发起增长实验，串联数据、UX 文案、工程角色，只保留一处人工复核节点，自动完成实验设计、上线、数据分析，已经跑出过正向实验结果，在独立 Slack 频道运行。

专门抓取、汇总产品缺陷，自动比对版本、复现路径、影响范围，输出结构化 bug 清单，能发现人工容易漏掉的隐性问题。

四、Jev 模型的作用和特点

Jev 和普通大模型不一样，它不负责写长文案，只做结构化微决策，输出选项、打分、概率判断，速度更快、成本更低，不容易幻觉。

在这套 PMOS 工作流里，Jev 嵌入写作助手、信息过滤环节，用来判断内容是否合规、信息是否有效、风险等级高低，承担流程里的判断分支，长文本生成交给 LLM，决策交给 Jev，执行交给代码。

五、完整使用步骤

第一步，PMOS 仓库同步到本地，所有 skills、agent 配置文件统一托管在 Git，团队版本保持一致。

第二步，产品经理根据当下任务，直接调用对应 skill，比如开会后调用纪要总结 skill。

第三步，遇到实验、批量 bug 这类复杂任务，触发对应 agent，agent 内部会自动调用多个 skills。

第四步，流程里需要判断、打分、分类的节点，自动路由到 Jev 模型做快速决策。

第五步，产出结果交给 PM 复核，人工确认之后，输出正式文档、实验结论或者 bug 清单。

第六步，使用过程里发现流程缺陷，团队可以更新 skill 的 prompt，提交 Git 更新，全员同步新版本。

整体总结：这套 Figma 产品经理 PMOS AI 工作流，是内部自建的 AI 操作系统，依靠 31 个标准化 skills 覆盖绝大多数 PM 日常事务，两个 agent 分别负责自动实验和 bug 排查，Jev 作为独立决策层处理判断类任务，核心目标是把产品经理从大量重复信息整理、文档撰写、实验前期准备工作里解放出来，这套体系属于内部工具，不会对外上架。

【相关 FAQ】

问题 1：Figma 产品经理这套 AI 工作流里面的 31 个 skills 是什么？

回答 1：Figma 产品经理 AI 工作流里面 31 个 skills 是打包好的标准化指令集，托管在 Git 仓库，覆盖会议纪要、消息整理、实验撰写、bug 复盘、文档评审等 PM 高频事务，所有内部 PM 可以直接调用。

问题 2：Figma 产品经理 AI 工作流里两个 agent 分别是什么，负责什么？

回答 2：Figma 产品经理 AI 工作流里两个 agent 是 AutoXP 自动实验 Agent 和 Bug-Bash 问题排查 Agent，AutoXP 自主完成增长实验全流程，Bug-Bash 自动汇总排查产品缺陷。

问题 3：Figma 产品经理 AI 工作流里 Jev 在整套流程里起到什么作用？

回答 3：Figma 产品经理 AI 工作流里 Jev 是轻量化决策模型，不生成长文本，专门做分类、打分、是或否判断，给 agent 和 skills 提供快速、低成本的分支判断能力。

问题 4：Figma 这套 31 个 skills、2 个 agent、Jev 的 PMOS AI 工作流对外开放吗？

回答 4：Figma 这套 PMOS AI 工作流属于内部产品团队自用系统，基于 Git 搭建，不是对外发布的商用产品，外部用户无法直接使用这套完整工作流。

【参考资料】

[2026-11-02]（How Figma’s PMs actually use AI every day）Lenny Rachitsky

[2026-11-03]（How Figma’s PMs actually use AI every day 播客）Apple Podcasts

[2026-10-15]（What is Jev Engineering）Made with Jev

[2026-10-11]（Jev AI PM Wiki）GenAI PM

[2026-09-10]（Figma Agent Skills 介绍）Figma 官方帮助中心

【免责声明】

本文内容仅为 Figma 内部 PMOS AI 工作流相关访谈信息整理，这套体系为 Figma 内部产品团队自建工具，没有公开部署版本，skills、agent、Jev 的内部实现细节、权限规则以 Figma 内部实际方案为准，不代表 Figma 官方产品路线，不构成 AI 工作流搭建指导。