傅盛提出过一个管理三段论，叫做「目标、路径、资源」：找到目标、想清路径、投入资源，而规划恰恰是在其中起到了承上启下的作用。
产品规划能够帮助非常清晰的体现目标、路径、资源，管理的主体可以是人、是组织，当然也可以是产品功能、模块和产品线，好的产品规划也是由目标、路径和资源组成的。
1.定目标
——做什么？为什么？
确定&对齐目标是产出规划的第一步，在启动一个事之前，如果能够将做什么事？以及为什么做？讨论清楚，那这件事已经成功一半了。
这有个非常重要的前提就是「判断力」。没有判断力，目标就很容易被搞错，后置的路径、资源也就于事无补。
判断力的核心是能够在大格局下构建对整个业务的认知，用大趋势做出正确的判断和聪明的决策。当然，其实在实际工作中，我们的工作目标大多被安排和拆解继承，但在承接目标的过程中，如果你愿意的话，也可以多问几个为什么，多站在更高视角、更全面的角度是认知和理解，再去尝试argue和讨论。
提升认知的三剂良药是「坚信大趋势」「对外求救」和「活在当下」，其中「坚信大趋势」尤为重要，坚信大趋势的动作，包含以下三点：
坚信公司决定，不要简单批判，行业领头人信息量、处理信息能力和认知都比你强；
不理解就执行，执行中理解；盲目坚信，立即行中，行动中形成认知，不要怕死；
行动才有可能证伪，坐而论道没意义；
虽然基于信息的不对称性来说，你认为正确的目标一般都不一定如你所愿，需要一次次的自我修正和迭代，这过程中为带来的是更多元的视角和升级角度的思考习惯，也是非常宝贵的经验和锻炼机会。
2.捋路径
——几条路？怎么走？谁先走？谁后走？
定了目标之后我们就要看达到这个目标是否需要拆解，分个关键点，需要分别走哪几条路？每条路是否要同时出发？哪条路需要现在就出发？哪条路需要两个月后再出发？
路径在规划中也是重中之重的，路径的本质就是对目标的拆解，大目标需要几个小目标的支撑，而路径就是为的达到每个小目标的过程；
比如说,我们希望提升授课教学质量，那这个目标下，是否只要提升教学岗位的审校工作量就可以直接达到了呢？是否有更好的方式和路径？就算教学审校工作很到位，如果没有有效的落地、反馈、检验等一系列闭环，授课教学质量就能蹭蹭往上涨吗？另外，人效问题如何解决呢？等等等等，一大堆问题的出现其实就是对于各个路径优劣、前后的选择的体现。
如果我们站在一个相对比较全局的视角来看，提升授课质量这个目标，大概会有这么几个关键点「识别」「纠偏」和「检验」，其实在路径上有很多地方都可以提供帮助的，比如说谁识别？只有教学通过看课可以识别么？学生是否也可以参与投票？学生的课后测结果是否也可以有参考意义？ 除了人肉，AI技术是否也可以帮助识别？那么下一步，学生投票投什么？课后测的什么样的结果与授课质量挂钩？AI技术在哪些能力和关键点位上能够起到帮助？
另外，我们的目标是提升授课质量，对于badcase的识别显然很重要，但对于goodcase识别，是否也能帮助我们达到目标呢？等等等等...这一连串的思考，其实就是在第一个关键点位上，来梳理路径的选择。
讨论清楚 每个关键点位也就是每个拆解的小目标下 有几条路？怎么走？谁走前？谁走后？对路径的梳理，也就越捋越清了。
3.看资源
——需要什么？缺什么？何时投入哪些资源？何时释放哪些资源？
目标明确，路径清晰，剩下的就是看看资源的配置了。这部分其实比较依赖两件事，一个是「经验」，一个是「信息」；
基于以往的产品经验，一个这样复杂度的、在这样一个时间长度内的项目，在过往的项目积累里，是否有一些可以复用和借鉴的经验的，所谓见过好体系虽然不一定能够一锤子就建出好体系，但基本也可以锤的八九不离十，实在不行还有个救命良药就是约5%-10%的「buffer」（大公司的玩法，创业项目除外）
对于熟悉领域资源相对是比较容易估准确的，但对于不熟悉领域恰恰又不是你负责的资源预估时，信息就显得尤为重要。
去请教各方协作团队来辅助进行资源的预估过程中，不仅能够更深入的了解那个领域的思考方式、所考虑的问题，还可以了解到不同团队当下的目标和所背负的任务，尝试去思考和评估是否存在当下or未来一定程度上的资源对冲风险。
这不仅需要沟通能力，更需要项目管理能力，以及跨团队的领导力。
一旦无穷就容易放肆，而一旦加个期限，你就会学会了克制。
虽然任何团队的资源都是有限的，世界上永远不存在一个资源无限丰富的地方，但建立在目标明确、路径清晰的前提下，资源的流向也是可以尝试把控的，把控的结果由ROI来决定。
所以我们可以看到，如果把时间拉长到半年甚至一年，
明确目标（做什么？为什么？）
清晰路径（几条路？怎么走？谁先走？谁后走？）
量化资源（需要什么？缺什么？何时进入哪些资源？何时释放哪些资源？）
从这个视角再回看我们讨论当下这个功能的优先级，就会更加清晰，决策也会更加果断，甚至某个产品是否要在今年启动或被砍掉，也会变得容易决策很多。