8月23日复盘感悟 用户价值 产品责任与独立能力
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知识信息与来源
整理要点
明确的 AI 点评与优化稿讨论全天开发老师智能体后的认识:关注给谁解决什么问题,而非功能能否实现;利他不等于商业成立,易用性问题不能全归用户执行。应把平台机会沉淀为自有案例、方法和交付能力,记录场景与量化变化;示例数据并非真实成果。
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8.23复盘感悟
今天这篇复盘,我觉得有一个比较明显的变化:你的注意力开始从“我能做出什么”,转向“我做出来的东西到底能给别人带来什么”。
这比单纯把智能体开发出来重要得多。
一、今天真正的成长点
你以前做 AI 项目时,很容易兴奋于“这个功能我也能实现”“以前不会开发,现在也能做 SaaS”。
今天开始多了一层:
用户为什么需要它?它到底解决什么问题?
这是从技术视角 → 产品视角 → 商业视角的变化。
AI把“做出来”的门槛降得越来越低,所以未来真正稀缺的反而不是“会不会做”,而是:
知道什么值得做、给谁做、解决什么问题,以及用户为什么愿意付钱。
这和你前面一直强调的“判断力”其实接上了。
二、有几个观点需要校准
第一,“价值的背后就是利他”,可以作为价值观,但不能完全当成商业规律。
利他是很好的发心,但商业价值最终还是要回到:
你解决了真实问题,并且用户愿意为这个结果付出成本。
有些东西非常利他,但用户不愿意付费,就未必是一门成立的生意。
所以你以后做产品,可以同时问两个问题:
这件事对用户有没有价值?这个价值能不能形成交换?
善意决定你怎么做事,价值交换决定商业能不能持续。
第二,“我们解决认知差和信息差,结果取决于用户执行”只对一部分。
如果你卖的是知识、咨询,用户执行确实非常重要。
但你现在做的是智能体和AI系统,这里就不能把结果完全推给用户。
如果10个人用了系统,8个人都不知道怎么操作,那不是8个人执行力不行,很可能是产品设计有问题。
所以以后要区分:
该由产品负责的,不推给用户;真正需要用户执行的,也提前讲清楚边界。
好的AI产品,本身就应该尽可能降低用户对执行力的要求。
这一点对你未来做 AI 一人公司系统尤其重要。
第三,“AI时代这些能力都要掌握”也不要走向另一个极端。
你不需要成为最专业的程序员。
你真正应该掌握的是:
把商业问题翻译成AI能够执行的系统。
开发能力是手段。
智能体是手段。
SaaS也是手段。
真正长期不变的能力还是:
发现需求 → 定义问题 → 设计解决方案 → 借助AI实现 → 用户验证 → 商业化。
模型会变、Codex会变、开发方式也会变。
这套能力不会轻易过时。
三、现在最需要防止一个问题:过度依赖“大帝老师的平台”
跟对人确实能加速成长,这一点我认可。
但你要记住:
借势不是依附。
现在大帝老师有客户、有资源、有真实业务场景,这是你非常好的训练场。
但你最终要沉淀的是属于自己的东西:
案例、方法论、交付SOP、产品能力、商业判断、客户理解。
今天老师给你一个项目,你能做好;
未来没人给你项目的时候,你依然能够找到客户、定义需求、完成交付、拿到钱。
那时候,这个能力才真正属于你。
四、这个智能体项目,接下来别只盯着“开发完成”
建议你固定记录5件事:
谁在用 → 什么场景用 → 原来怎么解决 → 智能体解决后改变了什么 → 有没有可量化结果。
例如:
原来完成某项工作需要2小时 → 智能体辅助后20分钟完成 → 修改次数从5次降到2次。
这种东西才是未来你真正能够拿出去卖的案例资产。
你现在最需要的不是再学10种智能体搭建方法。
而是:
狠狠干透一个真实案例。
优化后的今日复盘
今天基本一整天都在开发大帝老师的智能体。
过程中大帝老师跟我分享了两个点,我觉得特别值得记录下来。
第一个:
你做出来的这个东西,到底能给用户提供什么价值?解决什么问题?
第二个:
价值背后,要有利他的发心。
这两个问题也让我重新思考自己现在做AI这件事。
以前很容易把注意力放在:
这个功能能不能实现?
这个智能体能不能做出来?
这个系统还能增加什么?
但现在越来越觉得,能做出来只是第一步。
真正重要的是:
用户为什么需要它?
如果一个东西做得再复杂、功能再多,却没有解决用户真实的问题,那它本身就没有太大的意义。
AI时代,“做出来”的门槛正在越来越低。
真正稀缺的,反而是知道什么值得做、给谁做、解决什么问题,以及怎样让用户真正获得价值。
大帝老师还讲到,我们可以帮助用户解决信息差和认知差,但最后能不能真正拿到结果,用户自身的执行也非常重要。
这一点我认同,但我也提醒自己:
不能把所有结果都归结于用户的执行力。
尤其现在做的是AI系统和智能体,如果用户不会使用、流程太复杂、拿不到想要的结果,那我首先应该反思:
是不是产品还可以做得更简单?
是不是交互还可以更清晰?
是不是AI可以替用户多执行一步?
真正好的AI产品,本身就应该帮助用户降低执行门槛。
最近也越来越觉得,AI时代确实给了普通人非常大的能力杠杆。
开发、智能体、SaaS,这些以前觉得离自己很远的东西,现在借助AI都可以逐渐做出来。
但真正需要掌握的,不是某一个具体工具。
而是如何发现问题、定义需求、设计解决方案,再调用AI把它实现出来。
AI负责放大能力,商业决定能力往哪里用。
这也是为什么我越来越感受到商业认知的重要性。
会开发的人很多,会做内容的人也很多。
但真正能够理解用户、理解需求、理解价值交换,再把技术和商业连接起来的人,并没有想象中那么多。
今天也再次感受到跟对人的重要性。
大帝老师现在有成熟的客户、资源和真实业务场景,又愿意把这些场景开放给我,让我真正进入项目里去实践。
对我来说,这比单纯学多少课程更有价值。
但我也提醒自己:
平台是别人的,能力最终要变成自己的。
我要通过这些真实项目,把案例、方法、交付流程和商业判断一点点沉淀下来。
直到未来即使没有现成的平台和资源,我依然能够独立找到问题、解决问题、完成交付并创造价值。
这才是真正属于自己的能力。
所以接下来,不急着学更多。
先把眼前这个智能体项目真正做透、跑出结果、沉淀成案例。
趋势看到了,只代表知道机会在哪里。
真正做出来、拿到结果,才算真正抓住趋势。
保持学习,保持复盘,保持迭代。
借势成长,但不依赖任何势。
把每一次机会,都沉淀成自己的能力。
慢慢扎根,持续积累。
等机会真正来的时候,希望自己已经有能力把它接住。
复盘结构
遇到的问题
它到底解决什么问题? 知道什么值得做、给谁做、解决什么问题,以及用户为什么愿意付钱。 你解决了真实问题,并且用户愿意为这个结果付出成本。 所以你以后做产品,可以同时问两个问题: 如果10个人用了系统,8个人都不知道怎么操作,那不是8个人执行力不行,很可能是产品设计有问题。 把商业问题翻译成AI能够执行的系统。 发现需求 → 定义问题 → 设计解决方案 → 借助AI实现 → 用户验证 → 商业化。 三、现在最需要防止一个问题:过度依赖“大帝老师的平台”
当时判断
今天这篇复盘,我觉得有一个比较明显的变化:你的注意力开始从“我能做出什么”,转向“我做出来的东西到底能给别人带来什么”。 过程中大帝老师跟我分享了两个点,我觉得特别值得记录下来。
采取的行动
原文未记录
后续结果
原文未记录
提炼出的认知
原文未记录
后来认知变化
你以前做 AI 项目时,很容易兴奋于“这个功能我也能实现”“以前不会开发,现在也能做 SaaS”。 谁在用 → 什么场景用 → 原来怎么解决 → 智能体解决后改变了什么 → 有没有可量化结果。 开发、智能体、SaaS,这些以前觉得离自己很远的东西,现在借助AI都可以逐渐做出来。
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