先别把问题只当成“视频怎么做”。客户报价后纠结,可能说明他还没弄清自己买的到底是哪份价值;短视频应先讲清这份价值,再用案例过程作证据。
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。
先确认客户买的不是“一幅画”
立正在讨论家装维修时先追问:你收什么费、赚的是什么钱,客户为什么愿意付给你。他把同一张维修清单拆成软件、撮合、工程协调和履约几种生意,指出客户购买的东西不同,能收的钱也不同1。放到油画上,这是 AI 的类比推演:客户可能买的是装饰效果、定制过程、收藏判断,或省去挑选和沟通的麻烦。报价后说“再看看”,未必只是预算不足,也可能是你报的价对应哪份价值还没说清。先选一个你最想反复接的客户类型,写清他为什么选你而不是自己找画或换一家,再决定视频讲什么。
短视频先讲清价值,案例过程作证据
AI推演立正说,消费者每次注意力都很昂贵,产品真正难的是在很短时间内讲清“你是什么、为什么买你”,并建立足够信任让人愿意掏钱2。他也提到,高客单价课程的信任发生在购买页之前3。因此,案例过程不该只是展示“我画得好看”,而要回答客户掏钱前最关心的问题:这幅画放在什么空间、解决什么搭配难题、定制要经过哪些决定、出问题找谁。案例可以拍,但每条最好围绕一个客户的具体选择或一个可复用的判断,而不是流水账。这是 AI 基于上述判断的应用建议。
话题从客户的真实选择里长出来
AI推演立正提醒,问“我该怎么推广”本身已经包含一个判断:产品和商业模式没问题,只缺推广;如果这个判断错了,越具体的推广方法越可能带偏4。他还说,推广内容要让读者有所收获,比如一次真实的选择、一段可复用的做法、一组用户数据或踩过的坑,只有广告语和链接很难得到认真回应5。对你来说,可以先从咨询里反复出现的纠结点选题,例如尺寸怎么定、风格怎么配、预算该花在哪。发布后看哪类话题带来的是有效咨询而不只是点赞,再决定加码哪一类。
提供的材料没有直接讨论油画或短视频平台的具体做法,以上是把立正关于产品价值、信任和推广的判断迁移到你的处境,属于 AI 推演,不是他针对油画行业的建议。
出处
- 1你赚哪份钱,决定了产品该怎么做|切问·立正02
用维修服务的例子说明先弄清客户买的是哪份价值,可类比油画定价与定位。
- 2AI时代的超级个体,最重要的不是生产力:不要用更快的速度原地打转
说明短时间讲清产品差异和建立信任为什么难,直接关系到视频要讲什么。
- 3当「不断探索」开始取代对结果的追求|和大舅聊内容、商业化与英文市场
可回到原文核对这部分判断
- 4为什么别人的好建议,到你这里就用不上?
提醒“只缺推广”可能是一个未经检验的判断,适合用来检查当前卡点。
- 5Share Your Projects|把正在做的东西带进来
给出推广内容应让读者有所收获的具体标准,可用于筛选话题。
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
- 我看完超线性学院第四节董友超的大师课(判断90分、努力8分、运气2分),最大的收获是补齐了一个缺失的视角:我是一名在读 Data Science 研究生,虽然平时是重度 AI Native Thinker,用 Vibe Coding 做了不少应用(比如自动化整合学校多系统资料的app + 课程答疑 Agent、高度定制的个人任务管理看板),但这些要么涉及学校内部资料无法公开,要么风格过于私人,从来没有尝试做出一个为他人创造价值的产品去 Go to Market(GTM)、探索分发和增长。
复盘我现有的资源,我发现自己有一个很特殊的交叉技能点:Data/AI Engineer + Music Engineer。在读研转行前,我做过音乐工程,跟国内很多一线 Hip-hop 艺人合作过,微信里沉淀的核心人脉大多是这批音乐人和艺术家。懂 AI 技术的人和一线音乐人现实中交集不多,我想利用这个错位优势,为他们开发 AI 工具并完成我的第一次 GTM 实践。
但在启动“需求调研”这一步,我卡在了两个具体的实操问题上,想请教立正:
如何破冰(消除防备感):因为转行读研,我已经有一段时间没做音乐工程、也没怎么和他们联系了。突然找上门做调研,在人情世故上很容易让人觉得奇怪或产生防守心理。这种“弱联系/久未联系”的强资源,怎么 Reach out 最自然?
如何提问(挖掘真痛点):如果直接问“你工作里有什么痛点或难题”,对方大概率一时答不上来。面对音乐人这类感性创作者,我应该用什么样的沟通策略或问题框架,才能真正把他们在音乐创作或职业生涯中的核心痛点给发掘出来?
现有材料没有直接讲“久未联系的音乐人怎么破冰、怎么问出痛点”,但立正公开的提问方法可以迁移:先带自己的处境和假设去问,再让对方纠正,而不是让对方从零回答“你有什么痛点”。
- 如何判断失败是自己的问题,还是外部原因?
两次都走到 final stage,说明你已过基本门槛;没拿到 offer 更可能是“相对排序 + 名额 + 客观条件”共同作用,单凭结果无法判定是你的问题。可做的是主动要反馈、用外部视角复盘,并扩大样本。
- 我们公司,我们部门现在要推行一个 AI 专项工作,就是想通过 aI 去简化自己的工作流程。简单来说,就是让 AI 替代一部分工作,从而提升工作的效率。那我应该从哪里开始入手呢?
先选一条足够小、能端到端负责的业务线做试点,同时把流程知识和验收标准整理成 AI 可读的材料;不要一上来就全面铺开或直接裁员。
- 立正讲ai coding就是要用codex而不是chatgpt 是哪个?
最接近的是《从焦虑到上手》那期:立正转述社区文章说,用好 AI 要停止用 ChatGPT 聊天,改用 Cursor、Claude Code、Codex 这类 Agent 工具。
- 作为管理者应该如何管理团队,刚加入团队有小组长带头跟我作对怎么办 我的领导纵容这一切
先别把“小组长作对”当成要立刻压服的事:用前三个月多聊、摸清情况,同时把与直属领导的期望和授权谈清楚;对带头者先争取合作,评估其可替代性再决定去留。
- How do you know whether you are overfitting or not?
现有材料没有直接讲“过拟合”的判定方法,但提供了两条可迁移的线索:用事先定好的验收标准区分“看起来还行”和“确实达标”,以及用统计检验规则控制反复查看结果带来的假阳性。