原贴：AI 时代，到底该如何做一个产品？7 月底的一些反思 | Superlinear Academy
今天看到 Superlinear Academy 里的这个项目：
https://www.superlinear.academy/c/share-your-projects/agent-8f3386
我之前其实读过这个帖子，当时没有特别强烈的感觉。
但今天重新看，我突然意识到：这背后居然是一个非常大的真实需求。她已经做到了 5000 个用户。
而我在失败了三四个项目之后，好像终于理清了一件最基本、却也最容易被忽略的事情：
你应该先验证需求，而不是先盲目地做产品。
“That’s interesting” 没有任何意义
别人告诉你：
That’s interesting.
很多时候就是一句礼貌性的废话。
觉得有趣，不代表他会使用。
愿意使用，不代表他会注册。
愿意注册，也不代表他会付费。
最终，付费意愿大于一切。
课代表之前也跟我说过，可以先做一个 waitlist，验证这个点子。
如果注册的人很多，说明市场可能真的存在；这时再投入开发，把产品做出来并上线。
这比闭门造车几个月，最后才发现根本没有人需要，要合理得多。
不要因为已经付出了，就强迫一个坏点子继续活着
永远不要因为自己付出了很多，就理所当然地期待回报。
更不要因为已经在一个坏点子上花了很多时间，就继续说服自己：
“再坚持一下，也许就成功了。”
付出本身，并不会自动创造价值。
我觉得这个项目成功的地方，就在于她做出了一个 MVP，然后立刻去验证市场。
她没有等产品“完美”之后才发布，也没有等到用户多了之后才开始宣传。
她是一边做，一边验证，一边获得用户。
这可能就是经验的价值。
失败确实是成功之母——前提是你真的从失败里改变了自己的做法。
真正的需求，往往来自自己长期使用
她能发现这个点子，也说明她自己经常使用本地 Agent，并且在使用过程中发现了这个需求。
而我不会发现这个问题，因为我根本不使用本地 Agent。
这也提醒了我：
很多好产品并不是坐在房间里“想”出来的，而是创始人在真实使用某个工具、完成某项工作时，反复遇到同一个问题，最后决定自己解决。
我曾经花三个月做一个宣传视频
课代表说得很对。
我曾经浪费了三个月做一个宣传视频。
现在回头看，这件事的意义是什么？
可能没有什么意义。
本质上就是自我感动。
我当时天真地认为，只要宣传视频做得足够好，就会有人愿意看，就会有人使用产品。
但如果产品所对应的需求，从根本上就是虚的，那么这个逻辑根本不成立。
再精美的视频，也无法把一个不存在的需求变成真实需求。
Marketing 可以放大一个已经存在的价值，但不能凭空创造价值。
“套壳”本身并不可耻
回到这个 Agent 项目。
它本质上是什么？
其实就是一个 router，一个中转站。
它连接不同数据库和 API，替用户完成适配，提供一个更加简单的使用方式。
从技术角度看，它可能也属于大家经常说的“套壳”。
但市面上很多优秀的产品，本质上都是套壳。
OpenRouter 是全球最大的模型 API 中转平台。
Vercel 也可以理解为对云服务、部署、存储、CDN、图片处理等复杂基础设施的一层封装。
套壳存在的意义，就是简化流程。
让原本只有技术人员能够使用的能力，可以被更多普通人使用。
不是每个人都有时间去折腾：
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Google Cloud
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Azure
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ImageKit
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OpenAI API
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数据库
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域名
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部署
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权限和环境变量
如果一个平台可以把这些东西整合起来，让用户在几分钟内完成原本需要几天才能完成的工作，它就创造了价值。
所以，AI 时代，套壳并不可怕。
可怕的是：你套了一层壳，却没有提供任何额外价值。
你必须提供自己的 distinctive value
这也让我逐渐理解了，上次 Google Meeting 里那位投资人说的话：
如果你不能做出自己的大模型，你当然可以套壳，但你必须 provide your own distinctive value。
例如：
Perplexity 是一个 AI 搜索引擎。
它同样建立在大模型之上，但它的产品壁垒来自搜索、引用、信息检索、harness 和 orchestration。
Manus 是一个 AI Agent。
它也建立在现有模型之上，但它的价值来自 Agent 执行流程、工具调用、任务拆解，以及整套 harness 和 orchestration。
Turbo AI 是一个 AI 学习产品。
它使用的基础模型并不独特，但它已经积累的用户规模、使用数据和分发能力，构成了自己的壁垒。
这些都是拥有百万级用户的产品。
它们使用的基础能力独特吗？
不一定。
它们无法被模仿吗？
也不是。
Manus 刚出现的时候，甚至有人声称三个程序员用两个小时就复刻出了类似版本。
但这影响 Manus 获得几百万用户了吗？
并没有。
能被复刻，不等于没有价值
AI 时代的产品，注定比过去更容易被复刻。
界面可以复刻。
功能可以复刻。
代码也可以很快生成。
但“能够做出来”和“能够做成”，完全是两件不同的事情。
现在，难的已经不再只是把产品开发出来。
毕竟，AI 可以让一个程序员从“一个月做出一个垃圾产品”，变成“一天做出三十个垃圾产品”。
效率提升了，但垃圾仍然是垃圾。
真正稀缺的是：
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找到一个真实的痛点；
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验证这个痛点是否足够强烈；
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做出一个真正能够解决问题的产品；
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持续给用户创造价值；
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并且拥有自己的 distribution。
Distribution 可能才是最关键的一环
你不能天真地认为：
产品做好了，客户自然就会来。
你也不能认为：
我把产品发到几个微信群里，就会有人点击。
甚至点击，也没有你想象中那么重要。
我曾经复刻过一个点子。
原视频获得了 100 万播放。
我也做了类似内容，并且花了 4 加元投流，最终获得了大约 3 万次观看。
结果呢？
十几个点击。
两个注册。
零付费。
这件事让我非常直观地看到：
观看不等于点击。
点击不等于注册。
注册不等于付费。
每一层的转化率，都可能远低于你的想象。
“这个内容有流量”和“这个产品有需求”，也完全是两件不同的事情。
下一次做产品之前，我应该先问什么？
下一次再做一个产品之前，我希望自己先认真回答几个问题：
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这个产品，我自己会不会使用？
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它到底解决了什么具体问题？
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谁正在频繁地遇到这个问题？
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这个问题是否严重到值得用户改变原来的行为？
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用户是否愿意为这个解决方案付费？
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有没有比这个产品更简单、更便宜、更直接的解决方法？
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我准备通过什么渠道获得第一批用户？
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如果没有自然流量，我是否有能力主动完成 distribution？
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我现在是在验证需求，还是仅仅在自我感动？
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如果数据证明需求不存在，我能不能及时放弃？
AI 时代，做出一个产品越来越容易。
但找到一个值得做的产品，依然很难。
AI来了，技术门槛下降之后，真正重要的，可能不再是 “我能不能把它做出来”，而是：
这个问题是否真实存在？
我的产品是否真的创造了价值？
我能不能让需要它的人知道它的存在？
以上纯属个人感想。
欢迎批判。