去之前写下两个待检验假设:一是老师每天真在用的环节,二是省下的时间归谁。到店后跟着昨天一位客户走完签单后全流程,逐环节核对记录在哪、断没断、花多久、不记会怎样。
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。
两个假设先写成可被推翻的句子
AI推演第一个假设:签单后的进度、约见、跟进、关单,老师每天本来就在某个地方记(纸、表格、企业微信),牵线宝只是换了个地方记,并没有新增记录动作。第二个假设:如果牵线宝真省了时间,省下的时间归老师自己支配,而不是变成门店加派的新任务。两个假设都要写成“如果看到什么,我就认为它不成立”。比如第一个假设,如果老师昨天那位客户的约见记录根本不存在,或者只在你到店前才补,就说明日常并没有这个记录习惯,功能再全也只是演示。第二个假设,如果老师省下的时间立刻被安排去接更多客户或做报表,那对她个人没有好处,她不会主动用。
出处 1
跟着昨天一位客户走完签单后全流程
AI推演到店后请老师打开她昨天处理过的一位客户,从签单那一步开始,按顺序问:这一步你昨天是从哪里开始记的,记在纸上、表格里还是系统里?中间有没有断过,比如约见改期后有没有回来更新?这一步你花了多久,是顺手记还是专门腾时间?如果不记,会出什么事,谁会来问你?每个环节都这样问一遍,包括服务进度、约见、跟进、关单、脱单证和成功案例。心动报告单独问:你审核完以后,是复制到企业微信发给客户,还是只给自己看?发出去以后客户有没有回应?重点不是她能不能演示,而是昨天真实发生过的那一条记录在不在、完不完整。
私下、具体、不追责地问好处和风险
AI推演不要在众人面前问痛点。找一个只有你和老师两个人的时候,从具体的一件事切入:你昨天那位客户,如果系统帮你把跟进提醒自动排好,你省下来的那十几分钟会拿来做什么?这个问题能看出时间归谁。再问:你把跟这个客户打交道的经验写进系统里,比如她为什么犹豫、你怎么说服的,你觉得这对你是好事还是麻烦?如果她担心被替代,可以提前给一个承诺:这套东西是帮你少记东西,不是替你做判断,客户还是你的。如果她担心被加活,就明确说这次只试一周,记录量不增加,多出来的活我来处理。到店前先和店长对齐:试用期间不拿系统数据考核老师,省下的时间归老师自己安排。
现有材料没有门店红娘工作流的具体数据,也没有牵线宝的使用记录,所以无法给出回本月数或具体收费定价;到店后拿到的第一个真实数字才能支撑判断。
出处
- 1为什么别人的好建议,到你这里就用不上?
讲怎样把事实和解释分开、把假设写成可验证的小动作,适合设计到店前的两个假设和当场问法。
- 2Don't build: 看清demo和production之间的鸿沟
说明第一版做出来和真实日常使用之间的差距,适合提醒自己别把功能演示当成老师每天在用的证据。
- 3如何识别与消灭 fake work
讲信息搬运类工作被 agent 接手后人的议价和岗位变化,适合理解老师对“被替代、被加活”的顾虑从哪来。
追问2026年10月21日
总结成3点我随时都可以回忆起来的关键点,每一点十几二十个字左右
先抓主要矛盾,别被表面现象带偏;判断要区分事实、观点和假设;把 AI 当放大器,前提是你先给它搭好了解业务的底子。
抓主要矛盾,其余可以放
材料里的观点面对复杂事物,立正主张先找到那个最核心的问题,其他东西该扔就扔,因为任何选择都有取舍1。他提醒人脑不擅长处理复杂,轻易下简单判断当下很爽,长期却会阻碍思维1。放到牵线宝上,就是先问:门店老师每天真在用的那一个环节是什么,其余功能先不争。
分清事实、观点和假设
材料里的观点立正提到,把事实、观点和假设混在一起说,会让人非常不舒服:谁说了什么、记在哪是事实;这套东西好不好用是观点;老师不用是因为怕被替代则是假设2。到店寻访时,把这三类分开记,才不会用老师对功能的评价代替她昨天实际做了什么。
AI 是放大器,底子要自己搭
立正引用硅谷徐老师关于 TQ 的说法:模型像五十个博士围着你转,但多数人一天里它们大多在发呆3。差距在于有没有持续为 AI 搭基础设施,让它了解你的业务、拿得到工具、跑得通流程3。牵线宝要成为老师日常工具,靠的可能不是再加功能,而是让系统接住门店真实的会员和签单流程。
这几条来自不同主题的节目和文章,不是专门谈牵线宝的;关于门店使用和收费的判断仍需你到店后拿真实数据核对。
出处
- 1培养思维深度,要小心这三个字!
讲抓主要矛盾、避免对复杂事物轻易下判断,适合校准寻访时先看什么。
- 2五招让INTJ失去理智
讲事实、观点、假设的混淆,适合设计现场记录方式。
- 3高手用 AI,和你不在一个位面
讲为 AI 搭基础设施才能让它真正干活,适合思考牵线宝为何还没成为日常工具。
追问2026年10月21日
1、现在系统最不好用的地方是什么 2、你每天工作最花时间的地方是什么 3、如果我们要做一个专门给店长使用的系统,你最想要的功能是什么,你每天管理工作是怎么进行的 --to店长 4、你们平时用AI吗,怎么使用的,如果我们把AI放到我们的系统里,你们觉得会有用吗 5、我们打算专门做一个给弄娘牵线的系统,你最想要的功能是什么?你们平时怎么牵线 的?哪个环节最费时间?牵线遇到的最难的问题是什么?--to红娘 6、如果我们做一个机器人帮你们完成工作,你们最想完成哪个工作 这6个问题可以总结为什么类型的问题
这6个问题属于用户需求访谈里的现状与痛点探查题,问的是对方现在怎么做、卡在哪、最想要什么,而不是让他们评价你的方案。
问的是现状和痛点,不是功能偏好
这组问题可以归为需求发现访谈中的现状与痛点探查。它先让对方描述现在的工作流程和工具,再问最费时间、最难、最不好用的环节,最后才问“如果做一个系统,你最想要什么”。顺序上先事实后愿望,目的是拿到对方真实在做什么、哪里卡住,而不是让对方替你设计功能。第4题问 AI 使用情况,属于探查对方现有能力和接受度,也归在这一类里。这类问题的价值在于:对方说“想要某功能”时,你能回头对照他前面描述的流程,判断这个需求是不是真卡点1,2。
问法要落到具体的一次经历
AI推演“最不好用”“最花时间”“最难的问题”这类问法容易得到笼统回答,比如“都挺麻烦的”。更稳的做法是把问题锚到昨天或最近一位具体客户:从哪一步开始、记在哪、中间断没断、花了多久。第3、5题已经在往这个方向走,问“每天管理工作怎么进行”“平时怎么牵线”,可以再收紧到一次具体牵线过程。这样得到的是一段可核对的事实,而不是对方对痛点的概括3,4。
先分清事实、愿望和评价
对方回答里会混着三类东西:他实际怎么做的(事实)、他希望系统有什么(愿望)、他觉得你的想法好不好(评价)。第6题“最想让机器人完成哪个工作”拿到的是愿望,不能直接当成需求优先级。判断哪个功能值得做,要回到前面几题里他描述的真实耗时和断点。立正提到,重要的事往往只有一件,把这一件做好,其余就不那么重要;访谈里也可以用这个标准筛:对方反复提到、且确实占时间的那个环节,才值得先做5,6。
现有材料讲的是访谈方法和判断标准,没有针对店长、红娘这类岗位的具体访谈脚本。
出处
- 1Don't build: 看清demo和production之间的鸿沟
讲 demo 与真实业务使用的差距,帮你理解为什么访谈要问现状而不是只问功能愿望。
- 2学AI的两大误区:找课本(只看不动手),抄作业(依赖tutorial)
可回到原文核对这部分判断
- 3假学习的终结
讲在关键处选难的路、先自己判断再看工具结果,对应访谈里先拿事实再谈方案。
- 4我和AI做了13件周边,最后删掉了大部分AI的设计
讲把可验证的工作交给 AI、人负责判断,帮你区分事实性回答和主观评价。
- 5118. 从「象牙塔」到「真本事」,AI时代如何打造个人价值|课代表立正
讲重要的事只有一件,可用于筛选对方提到的多个痛点里先做哪个。
- 6良质与 AI:为什么人类最不可替代的能力,反而是「看一眼才知道好不好」?
可回到原文核对这部分判断
追问2026年10月21日
1、所有问题基于目的去问,对于我们而言,我们就是要挖掘出最有价值的需求(最痛的痛点,最大的需求,最爽的爽点功能) 2、对于门店而言,无法就是围绕着,工作效率,到店率,转化率,牵线成功率,恋爱成功率等问题 3、对于店长和老板而言,还有一个成本和管理的需求,这是要分开单独聊的,不能在员工面前聊店管家的需求
从需求出发推演,先分清第一性需求和第二性需求;门店的指标是结果,不是需求本身,要往下追到红娘和店长各自真正卡住的那一步。
需求要从对方真正需要什么推起
材料里的观点立正讲做产品时的推演顺序:先想别人到底需要什么、什么产品或服务能满足它,再想怎么做出来;技术只是“怎么做”里的一个因素,而且多数时候不是主要因素,还要受成本、能否规模化、合作者能否理解等现实条件约束1。放到你的问题里,红娘说的“效率低”“牵线难”是她的说法,不等于需求已经找到。要往下追一层:她昨天具体在哪一步卡住、卡住时她实际做了什么、不做会怎样。这样问出来的才是可检验的需求,而不是一句概括。
先确认第一性需求,再谈好不好用
立正用VR眼镜的例子区分两类需求:分析食物成分是需求本身,眼镜方不方便是附着在它上面的条件;如果前者不成立,后者再改善也撑不起使用2。门店的工作效率、到店率、转化率、牵线成功率、恋爱成功率,是经营结果,不是需求。红娘真正需要的是“这个客户下一步该找谁、怎么开口”这类判断,还是“少填几张表”,要分开验证。若只是把记录做得更方便,而红娘本来就不觉得需要记,那属于第二性需求,做得再顺也不会变成日常工具。
店长和红娘要分开问,因为需求主体不同
AI推演你把店长、老板的成本和管理需求单独聊、不在员工面前聊,这个区分有道理:同一家店里,红娘关心的是自己手上的客户和活好不好干,店长关心的是人、成本和结果,两者的需求不能混成一张问卷。分开聊时,对红娘问“你昨天这个客户从哪一步开始记、记在哪、花了多久”,对店长问“你靠什么知道哪个红娘卡住了、这个数你多久看一次”。两边都指向同一件事:谁对哪个结果负责,系统要帮的是那个人的判断,还是只帮他多点几下。
现有材料讲的是需求判断的一般方法,没有针对婚恋门店或红娘岗位的具体结论;门店指标与岗位分工需要你到店核对。
出处
- 1直播录视频
讲从需求出发、技术只是怎么做的一个因素,适合核对“先问需求再谈功能”的推演顺序。
- 2烧完数千亿,Meta放弃元宇宙,伪需求为何如此难识别?
用VR案例区分第一性与第二性需求,适合核对效率、成功率这类指标算不算需求本身。
追问2026年10月21日
我要如何针对不同角色来问出最核心的需求
先按角色定“他愿意为哪件事付出什么代价”,再问具体到昨天某件事的事实;问红娘问时间与记录,问店长问成本与责任,别问“你最想要什么功能”。
核心需求要问代价,不问愿望
立正区分第一性和第二性需求的办法,是看用户是否愿意付出真实成本:免费给用、用户说“用用用”,并不说明这是真需求;认知成本、改变行为习惯的成本同样算成本。更有效的问法是拿一个具体东西问对方愿不愿意付十块钱,不愿意就说明这不是他真正的需求1。放到你的场景,不同角色愿意付的“代价”不一样:红娘付的是每天多记一笔的时间、把经验写进系统的暴露感;店长付的是钱、管理动作和给员工加活的阻力。所以问法要落到“这件事你昨天做了没有、花了多久、不做会怎样”,而不是“你觉得这个功能好不好”。
好问题是在补认知差距,不是收集评价
立正把提问的本质说成搞清双方的认知差距并最快弥补它,而差距的根基是事实:事实不同,后面基于事实得出的结论都靠不住2。他建议带着自己的假设去问,让对方在你的猜测上选择、纠正和补充,并留一个“都不是”的选项,把猜测当成待验证的假设3。对红娘,可以先说“我猜你签单后主要靠微信记进度”,再请她指出哪一步猜错了;对店长,先说你猜他关心的是到店率和人效,再问他实际盯的是哪个数。这样问出来的不是评价,而是她纠正你时暴露的真实做法。
先弄清对方要解决什么,再谈价值
AI推演立正讲沟通目的时列了几层:说清楚、把问题解决掉,再往上是让对方认可这件事的价值——活干完了但没人觉得难、觉得有价值,等于白干4。这对应到你的访谈:红娘在意的是自己少受累、少背锅,店长在意的是门店指标和成本,两者不能用同一套话术。对红娘问“这套东西省下的时间归谁、写进系统对你有什么好处和风险”;对店长单独问“你愿意为哪个结果付钱、按什么单位算”。如果对方说好用但不愿付钱,多半是价值没落到他真正要解决的那一层,而不是功能不够。
现有片段只给了提问与判断需求的一般原则,没有针对红娘、店长这类门店角色的具体问法,角色差异部分是按原则推演的。
出处
- 1烧完数千亿,Meta放弃元宇宙,伪需求为何如此难识别?
区分真需求与伪需求,说明为什么要问用户愿付的代价而非口头意愿。
- 2如何问出一针见血的好问题 | 有字幕
讲提问的本质是弥补认知差距、事实是根基,适合核对问法设计。
- 3为什么别人的好建议,到你这里就用不上?
给出带着假设去问、让对方纠正并留“都不是”选项的具体做法。
- 4工作中有效沟通的六层境界|扶摇计划分享
说明沟通要往“明确价值”走,帮助区分红娘与店长各自在意的那一层。
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
- 如何在codex上用好鸭哥的上下文系统来进行某个市场、业务的探索?
先把市场或业务问题拆成一个具体受众的具体需求,再用 Codex 把已有材料整理成可续用的上下文,让它帮你验证这个判断,而不是替你一步解决大问题。
- 如何快速的成为大佬
立正不认为存在一条按步骤走就能快速成为大佬的确定路径;他更看重持续成长、对事情的信念和能拿出的实际结果,把大佬当作可合作的资源而非崇拜对象。
- 这是我写的一篇内容,我应该怎么去优化这篇文章,汽车摄影构图分享|最近关于 AI 汽车内容的一点思考
最近一直在做其他项目,也在想 AI 内容还能往哪些方向拓展。
前几天突然翻到之前账号里做的汽车内容。再看那些画面,构图、调色和风格都有一些我现在不会再那么处理的地方。可能也是因为看画面的方式变了,之前觉得挺成立的东西,现在会忍不住多想一步。
尤其是当这些内容真的要用在自己的商业项目里,我会开始想:AI 汽车内容到底该怎么做?
以前会觉得,换一个场景、换一种风格,画面就有差异了。但回头看,山还是那个山,路还是那条路。大家用的“配菜”差不多,怎么做出让人记得住的内容,我还在琢磨。
而且车的内容也不能只顾着把画面做得不一样。做完之后,还得让人看得出这是哪个品牌的车。这个尺度其实挺难拿捏的。
想到这儿,我又会问自己:AI 是该先把摄影能解决的问题做得更好,还是去试试摄影和 CG 不太容易做到的方向?
我现在觉得这两条路都可以走。只是放进商业项目里,最后还是得看它解决了什么问题。对我来说,这也是做 AI 汽车内容最好玩的地方:画面可以一直往前试,但每次都要想清楚,它为什么要这么做。
这篇的素材和真实困惑都在,主要问题是开头先讲自己的犹豫、结尾又停在“两条路都可以走”,读者拿不到一个明确的判断。把“商业项目里看它解决了什么问题”提前成主线,全文会立起来。
- 这是我的最终版本 : 案例背景: 我有 10 年 PM 经验,现在负责 Gemini enterprise agent 的 0 to 1 和 E2E quality。团队的底层架构每 1-3 个月重构一次,roadmap 最多只能规划 4–5 周。我入职后做的一版 roadmap方案,6 周后因为架构切换,大约一半作废。
难点在哪
技术发展太快,个人没有足够的agent框架前瞻vision 来决定哪些可以跨周期留下来,所以每一轮都接近从头开始。
能长期积累的东西(方法论、客户base)见效慢,绩效看的却是这个季度 ship 了什么。
团队规划roadmap 只看 5 周,我却要做 2–3 年职业规划,中间没有足够的深度沉淀。工作挤占大部分精力,留给生活和个人成长的时间较少。
想问导师什么
在Agent 框架高频变化的环境里,什么样的工作算真正的 impact?哪些东西值得深耕和沉淀?
公司规划周期很短的时候,个人的 2–3 年职业规划应该以什么为锚:岗位、能力,还是某个长期方向?
这种混乱是属于风险与机遇并存,我应该抓住哪个最主要的点来省耕挖掘机会?
假装你是career coach, 请帮我分析并提出建议
在框架高频变化的环境里,值得积累的是判断力和方法论这类不随版本失效的东西;2–3 年规划的锚可以放在能力与判断上,而不是某个具体框架或岗位头衔。
- 我认为 Agent 应该是未来软件的一种形式。之前是移动互联网,之后可能就是各种 Agent 的出现来代替现在的 SaaS、现在的软件。那么这些 Agent 会以什么样的形式出现?我不知道。第二,我现在没有 Agent 技术,该如何去学习 Agent?第三,我不知道我现在的想法是对还是错,因为我现在只有一个“Agent”的概念,但不知道准确的东西是什么,该怎么去做。
Agent 会以“被调用的能力”而非新网站的形式出现,入口可能还是 Codex、Claude Code 这类通用工具;学 Agent 不必先补概念,而是把一个真实任务交给它做完,在做的过程中建立判断。
- 如何使用 AI?使用 AI 干什么?如何找需求?Vibe Coding 还有价值吗?我 Vibe Coding 出来的很多东西就只是一个 Demo 该如何提升?未来 SaaS 会消失吗?Agent 这种会被未来大模型的能力越来越强而被代替吗?
把 AI 用在“从想法到第一版”和“从第一版到可靠系统”两段路上:Vibe Coding 仍有价值,但价值在快速暴露真实需求,而非停在 Demo;需求从真实使用和错误版本里长出来…