AI 让做产品快了 10 倍,但有件事必须慢下来
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文章主旨:
在AI工具极大降低生产成本的当下,项目开发更应恪守"先想清楚再做"的原则,以"为什么做"为根本依据进行功能取舍,并通过MVP(最小可行产品)科学验证,避免用工具的速度掩盖判断的缺失。
关键要点:
- 功能取舍的依据是目标: 没有目标,就没有功能判断依据,容易陷入堆砌功能的陷阱。明确"自用还是分享"后,许多功能(如评论、分享)可以直接砍掉。
- 立项文档的核心价值: 不是走流程,而是用结构化方式回答"解决什么问题、投入多少成本、多久交付",强迫团队在花钱花时间前想明白"为什么做"。
- 立项文档的常见通病: 信息错位(混入技术方案)、缺乏量化(没有基线与数字)、收益模糊(主观定性),根源都在于没想清楚目标。
- 想清楚与MVP是同一件事的两面: "想清楚"决定什么该做;"MVP"决定什么先做。MVP不是将就,而是科学降低风险,先跑通主链路。
- AI时代更需前置思考: 工具让"做出来"变得便宜,容易助长"先生成看看"的惰性。应在打开AI工具前先确认问题、用户与成功指标。
内容结构:
案例引入: 以AI训练营学员的博客项目为例。该学员做了功能齐全的博客(登录、评论、后台、内网穿透等),但面对"自用记事"还是"对外分享互动"的提问时无法回答。作者借此指出,功能没有判断依据,就会什么都想做。
论点一:功能没有判断依据,就会什么都想做。 作者强调,取舍依据不来自功能本身,来自目标。若是个人知识库,评论、分享、多用户权限均可砍掉,省下的时间应打磨每天真正会用的核心体验(如编辑器)。
论点二:立项文档的价值在于"想清楚"。 企业项目70%~80%的时间花在讨论产品与方案设计上。立项文档只需回答三件事:解决什么问题、投入多少成本、多长时间交付。然而学员通病明显:一是信息错位,把产品/技术方案塞进立项;二是缺乏量化,没有基线和数字;三是收益模糊,无法客观评估。这三个问题背后是同一件事:只是在填模板,没有回答"为什么做"。
论点三:想清楚 ≠ 想大而全,MVP是科学降险。 作者强调初始不要想得大而全,先把链路跑通。以外卖平台为例,建议砍掉独立骑手端App,由商家手动更新配送状态,先保证"下单 → 接单 → 配送 → 完成"主链路。两者不矛盾:想清楚是为了知道什么该做;MVP是为了知道什么先做。这是一条"目标→砍功能→跑最小闭环"的完整链路。
论点四:工具越快,越要慢下来。 AI把"做出来"的成本压得极低,副作用是让人更容易跳过"想清楚"这一步,用快速生成代替判断缺失。作者的习惯是在打开AI工具前,先用ASK模式把它当顾问聊几轮,确认问题、用户和变化指标,再生成正式文档与代码。前面的十几分钟,决定后面几天有没有白干。
总结反思: 文末留下反思问题——"手上正在做的项目,能否在三十秒内讲清楚'为什么做'?"如果不能,可能不是表达问题,而是没想清楚。
文章总结:
这是一篇面向产品与研发人群的思辨型文章,基调务实且具批判性,核心建议是:在AI工具越来越快的时代,更要坚持"目标驱动—科学取舍—小步验证"的慢思考流程。
尔东陈在路上