判断一个 idea 值不值得做,先看客户付钱买的是哪个结果、你靠哪项能力持续交付它;产品形态、GTM、生态位都是这个答案的下游。下一个方向,材料没有给出具体赛道,只给了判断框架。
AI根据立正公开的文章和视频整理,不是他本人回复。重要的判断,请回到出处核对。
先问客户买的是哪个结果,再谈形态和 GTM
同一件事可以卖成软件、撮合,也可以卖成完整交付,三者需要的能力、客户拿来比较的替代方案、能收的钱都不同。FixerUp 的例子是:把验房报告转成任务清单,用现成工具也能做;真正难替代的是找到靠谱工人、协调多工种、对结果负责,所以钱更可能来自交付而不是清单1。判断自己的 idea 时,可以先问:客户不用我时,会用什么办法得到同一个结果?我比它多给的那份价值,客户愿意为它付钱吗?如果答不上来,形态和推广方式都还太早1,2。
conviction 往往来自做过一次真实交换,不是想出来的
AI推演赚钱被当成一门要练的手艺:只创造价值不够,还要让价值被看见、完成交换,最难的一步常常是开口要钱3。卡住的原因多半不是价格,而是对方对动机的疑虑4。所以与其继续在脑子里比较哪个方向更拥挤,不如挑一个你已经有把握为某类人创造价值的小场景,收一次钱,看对方是否真的付、为什么付、下次还来不来。这个反馈比任何赛道分析都更能告诉你 conviction 该长在哪里3,4。
方向本身会变,使命稳、路径要跟着市场改
夏淳提到,一开始想的点子基本可以打赌是错的,创业者要不断调整,Zoom 早期也不是今天的方向;使命上坚定、路径上灵活,才熬得过反复调整5。AI 时代市场变化按星期算,用户一个月后会用的东西和今天不同5。Jobright 也踩过坑:Tinder 式滑卡看着新,实际摩擦太大,后来改回列表;产品好也不代表用户自动来,必须主动进渠道、讲故事、建信任6。所以不必先锁定一个“下一个机会”,而是先选一个你能持续观察用户、快速改路径的切口。
资料没有给出具体赛道或“下一个机会”的清单,只提供了判断框架;agent infra 与应用层竞争的部分,材料里没有可支撑的具体方向。
出处
- 1你赚哪份钱,决定了产品该怎么做|切问·立正02
用维修平台的完整案例说明客户买的是哪个结果、你赚哪份钱,适合核对“形态/GTM 是下游”这一判断。
- 2为什么别人的好建议,到你这里就用不上?
讲提问本身已含诊断,适合检查自己是不是把问题默认成了推广或形态问题。
- 3第19课|赚钱不是结果,而是技能,它包括……
把赚钱拆成可练的技能,适合理解为什么 conviction 要靠真实交换而非空想。
- 4第20课|想赚钱?如何改变空想付诸行动?
可回到原文核对这部分判断
- 5从“算计太多”到“心力劳动”:我和夏淳博士聊硅谷创业、AI时代与人的下一次迁徙
夏淳谈使命坚定、路径灵活与 PMF 随市场变化,适合核对方向会变这一层。
- 6AI时代,找工作和创业的有效方法|Jobright联创/CTO Ethan对话
可回到原文核对这部分判断
你也有想问的?
卡住的时候,问问立正:回答附有出处,可以点回原文核对。
也可以接着问:
别人还问了
- 有个投资人讲 alexzandra wang
最直接的是周楠那期访谈,标题就点明他讲 Alexandr Wang 为什么是顶级创始人;片段里还提到 Scale AI 在 2021 到 2022 年因自动驾驶降温而客户变少的转折。
- 找到10%高价值的工作,但是在AI时代,对于data scientist来说,高价值的工作是什么呢?我觉得我之前很多的高价值的工作现在都没有价值了,而且留不下来,而且别人不会觉得是我做的。
AI 让“处理信息”这件事变便宜,所以数据科学里原来值钱的分析、建模、报表正在贬值;新的高价值位置是判断该做什么、把模糊问题变成可执行系统,并对结果负责。
- 为什么个体AI用的很好但是整个公司团队没有上来?
个人用得好,是因为他一个人就能把背景、判断和反馈闭环起来;团队上不来,是因为这些能力散在每个人脑子里,组织结构和激励又没跟着改。
- 职业院校实训科教师(体制内)+ 个人开发者/IP 运营者。想请您诊断我这套工作流架构:① 最脆弱、迟早出事的一环是什么?② 最过度建设(投入产出最差)的一环是什么?③ 如果只能再做一件事,您建议做什么?
最脆弱的是学生数据与云服务混用的那条链路;最过度建设的是多设备、多模型、多平台的全互联架构;如果只做一件事,先给「学生数据不可上云」划出一条可验证的物理边界。
- 我每天很忙,但不知道工作有没有价值,怎么识别 fake work?
识别 fake work 的关键不是看你有多忙,而是追问:这份产出完成后,下游会做出什么不同的决定或行动?如果多生产十份,真实结果也不会更近,那它很可能只是让你感觉在前进。
- 如何看待国内办公场景workbuddy爆火和AICG盛行的短剧,对我们这些使用原生agent的开发者有什么建议。
办公场景的AI工具和短剧爆火,说明AI正在把“生产内容/代码”的单价压到很低;对原生agent开发者来说,越靠近“为结果负责”就越难被替代,光会调工具本身不构成壁垒。