以故事驱动的指南,展示 AI 如何一步步把一个简单问题转化为研究、原型、验证与发布计划。

Maya 并不是想“创办一家初创公司”。她只是想阻止一件小而恼人的事再发生。
每个星期一,她团队的状态更新以五种不同的格式到来——要点、段落、截图、半成品想法——她要花一小时把这些整理成领导层能读懂的内容。这不是辛苦的活,只是……不必要。
几个月后,问题终于卡住了:
为什么这事总是发生?
起初,Maya 做了大多数人会做的事:抱怨、耸肩、再做一个表格。
但这一次她停下来,把自己的烦恼当作线索。如果每周都有这个问题——影响到多个人——也许它就不是“只有 Maya 的团队”的问题。也许这是值得理解的模式。
这是转变:从“这很烦人”到“这可能是别人愿意付钱解决的问题”。不是因为方案多么光鲜,而是因为痛点普遍。
Maya 打开她的 AI 助手,写了一个凌乱而诚实的提示:
“我厌倦了重写状态更新。这里能有一个简单的产品想法吗?”
AI 没有直接给出一个光鲜的应用概念,而是开始问澄清性问题:
Maya 回答后意识到她一直在试图同时解决三个问题。其中一个最突出:把零散的更新变成一致、可读的周报。
AI 帮助 Maya 结构化思路——组织问题、列出假设、建议测试方法。但 Maya 仍然决定什么重要:要聚焦哪个痛点、哪些权衡可以接受、以及对真实用户来说“更好”是什么样子。
AI 可以起草选项,构建者做决定。
好奇心常以模糊的一句话开始:“为什么这么难?”或“有没有更好的办法?”在 Maya 的记事本里,这听起来很有意思——但并不可操作。
于是她让 AI 助手像一位耐心的编辑,而不是炒作机器。目标不是更多的点子,而是更清晰的问题。
她把凌乱的想法贴上去,然后要求:
“把这段话改写成一句话的问题陈述。然后给我三个版本:面向初学者、面向商业人士、以及情感上诚实的版本。”
几秒钟内,她得到了足够具体可以评估的选项。她选了那个指向真实摩擦点的,而不是功能性的描述。
问题陈述示例: “试图做 X 的人在 Y 时常常卡住,导致 Z 后果。”
接着,AI 让场景具体化:
这会把“任何人”这种泛泛的受众,变成真实的人群(例如:“新的团队负责人,在周报前 30 分钟”)。
AI 给出一个快速的假设清单,用可测试的断言来表述:
最后,她定义了“更好”而不需要复杂表格:
成功指标: “首次用户在不到 10 分钟内能从卡住到完成,无需寻求帮助。”
现在问题不再只是有趣——而是值得去测试。
Maya 的好奇心有个问题:信息噪声太多。随便搜“帮我规划 MVP”会打开几十个标签页——模板、课程、无代码工具、互相矛盾的观点。
于是她让 AI 助手简化请求:“绘制已有市场图谱,告诉我人们在不买产品时通常怎么做。”
几分钟内,AI 把空间分组为:
这不是裁决——只是地图。它能帮 Maya 看清点子可能落在哪儿,而不是在读完三篇博文后就自以为“做了研究”。
接着,她要求一张表格:“主要选项、典型定价、缺点与常见抱怨。”
| 选项类型 | 典型价格范围 | 常见抱怨 | 可能的空白 |
|---|---|---|---|
| 课程 | $50–$500 | 太泛,难以应用 | 针对你的情境的后续指导 |
| 模板 | $10–$100 | 看起来不错但不改变结果 | 反馈循环 + 责任机制 |
| 教练/顾问 | $100–$300/小时 | 昂贵、质量参差 | 可负担、稳定的指导 |
| 社群 | $0–$50/月 | 信号低、噪声多 | 结构化提示 + 检查点 |
AI 会抛出更难的问题:“什么能真正让它与众不同,而不是另一个同类包装?”这会把 Maya 推向一个清晰的切入角度——更快的清晰度、更少决策,而不是“全能一体的平台”。
最后,AI 会把一些在客户发现中要验证的陈述标注出来:“人们讨厌课程”“模板不管用”“教练太贵”。这些是假设,直到真实用户来确认。
好奇心会在你脑中召集一群人:学生、经理、自由职业者、父母、创始人。你的 AI 助手会乐于为所有人头脑风暴功能——但这恰恰是项目悄然膨胀的方式。
解决办法很简单:为一个真实的人在真实场景下构建首个版本。
别用“忙碌的专业人士”这种刻板标签,让 AI 帮你用具体情境描绘人物:
示例人物:
让 AI 把每个画像转换为 2–3 个用户故事,格式为:
“当 X 时,我需要 Y,以便 Z。”
例如对 Maya: “当客户发送零散笔记时,我需要一份清晰的简报,这样我就能在不重读所有消息的情况下自信回复。”
现在做一个艰难的选择:把一个主要用户定为版本一的目标。
一个好的规则是选那个痛点最明确且到达小胜利路径最短的画像。然后定义一个主要的待办工作(job-to-be-done)——你第一版必须实现的单一结果。其它都写到“以后再说”。
我们的好奇构建者脑里有个原型、一些强烈的观点,以及一个大风险:用只会证实自己偏见的方式访谈别人。
AI 让客户发现更快——但真正的价值在于让过程更干净:减少诱导性问题、更清晰的笔记、更简单的方法来判断反馈是否重要。
好的发现性问题应能引出故事。坏的问题在于询问许可。
让 AI 把你的问题改写成无假设的开放式问题。例如:
你可以用的提示:
Rewrite these interview questions to avoid leading language or assumptions.
Make them open-ended, focused on past behavior, and easy to answer.
Questions: ...
(注:上面代码块保持原样以便直接复用。)
速度来自结构。让 AI 起草一个你可以重复十次的简单流程:
然后生成一个笔记模板,避免你被逐字稿淹没:
让 AI 头脑风暴你的精确受众聚在哪里,然后当周选两个渠道执行:小众 Slack/Discord 群组、LinkedIn 搜索、Reddit 社区、聚会名单或熟人推荐。
目标不是“很多访谈”,而是10 次相关对话,每次用一致的问题。
好听的反馈说:“挺酷的想法!” 真正的信号表现为:
让 AI 给你的笔记标注 Signal / Maybe / Noise,但最终判断权仍在你手里。
经过几次用户对话后,好奇的构建者会遇到熟悉的问题:笔记成堆、许多“也许”,以及害怕自己只听到了想听到的东西。
这时 AI 助手能真正派上用场——不是靠发明洞见,而是把凌乱对话变成可操作的输出。
先把原始笔记放到一个文档里(每次访谈一个段落)。然后让 AI 把每条陈述归到简单的类别:
目标不是完美的分类法,而是一个共同的地图,便于回顾。
接着,提示 AI 总结重复出现的模式并高亮矛盾。矛盾是金矿:它们往往代表不同的用户类型、不同情境,或问题并不一致。
例如:
“我没有时间去设置任何新东西。”
……可以与:
“如果它能每周节省我 2 小时,我愿意学它。”
并存。AI 可以把这些并列呈现,避免你把它们平均成无意义的糊状物。
把主题变成一个简单的 前三大问题 列表,每项包含:
示例格式:
这能帮你保持诚实。如果找不到引用,也许那只是你的假设,而非他们的现实。
最后,让 AI 帮你基于所学做出决定:
你不需要确定性——只需要一个扎实的下一步。
此时,好奇的构建者有一本笔记和一堆“顺便再做这个…”的想法。AI 在这阶段最有用的,不是加更多功能,而是帮助你删去到能真正交付的核心。
别把精力都放在一个想法上,让 AI 列出 5–7 个解决方案草图:不同方式让产品传递价值。让它按工作量 vs. 影响给每个方案打估分。
一个简单的提示:
“列出 7 种解决这个问题的方法。对每个估计工作量(S/M/L)和影响(S/M/L),并说明原因。”
你不是要完美,只要清晰的优先选手。
MVP 不是“完整产品的最小版本”,而是能为特定的人交付一个有意义结果的最小版本。
让 AI 把这个结果表述为可测试的承诺:
如果结果不清晰,说明 MVP 还太模糊。
为了避免功能蔓延,和 AI 一起列出明确的“v1 不包含”清单:
这张清单会在新点子出现时成为你的盾牌。
最后,让 AI 帮你起草一句可复述的文案:
现在 MVP 是小而有目的、易于解释——正是原型之前你需要的状态。
原型是产品不再只是描述而开始表现得像真实东西的阶段。不是“完全构建”,也不“完美”,只是足够具体,让人可以点击、阅读并给出反馈。
让 AI 把你的 MVP 转成逐屏大纲。目标是短路径,能证明核心价值。
例如,可以用这样的提示:
You are a product designer. Create a simple user flow for a first-time user.
Context: [what the product helps with]
MVP scope: [3–5 key actions]
Output:
1) Flow diagram in text (Screen A -> Screen B -> ...)
2) For each screen: title, primary CTA, and 2–4 lines of copy
Keep it friendly and clear for non-technical users.
(注:上面代码块保持原样以便直接复用。)
从这些说明你可以做出快速线框(甚至纸面),或在任一工具里做一个可点击的模型。目标是让人 10 秒内“懂它”。
多数原型失败的原因是文案含糊。用 AI 起草:
如果你能把原型读出来并且仍然通顺,那就很稳了。
在完全构建前,先做好一个着陆页,描述承诺、展示 2–3 张原型屏幕,并放一个明确的 CTA(如“申请试用”或“加入候补名单”)。如果有人点击未构建的功能,显示友好的信息并收集邮箱。
AI 可以帮你写着陆页、FAQ 和简单的定价提示(即便只是占位符如 /pricing)。
你要看的不是称赞,而是承诺:点击、注册、回复和揭示真实意图的具体问题。
验证是好奇的构建者从“这可能行吗?”转为“有人会采取行动吗?”的时刻。目标不是完美产品,而是在最小投入下证明价值。
别去构建功能,而是选一个会逼人做决定的测试:
AI 在这里能把凌乱想法变成清晰要约:标题、短描述、几个好处和一个不那么像营销的行动号召。
发送任何东西前,写下“成功”的数字标准。不要看表面指标——看意图信号。
示例:
无法衡量就无法学习。
让 AI 为一个具体的人生成 10 组标题 + CTA,然后选择两组做测试。一个版本可能侧重“节省时间”,另一个侧重“避免错误”。同一要约,不同角度。
测试后,让 AI 总结发生了什么:人们点了什么、问了什么、困惑在哪、忽略了什么。最后用一句话决定:继续、调整或停止——并写一句关于下一步的建议。
你不需要会“开发语言”来规划构建。你需要的是清晰:第一天产品必须做什么、什么可以等待、以及如何判定它是否有效。
在这里,AI 助手从“头脑风暴”转为“谨慎的项目伙伴”。
让 AI 把你的想法转成简单的构建计划:必须有(Must-haves)、可有可无(Nice-to-haves)、和以后再说(Later)。把 must-haves 压到极小——那些直接兑现你对用户的承诺的功能。
然后让它为每个 must-have 写一页“完成定义”。示例提示:
让 AI 草拟:
这能减少开发者或外包者的猜测空间。
如果你和别人协作,让 AI 列出角色分工:谁做界面、谁做后端、谁写文案、谁搭分析、谁负责 QA。即便一人戴多顶帽子,明确职责也能防止工作遗漏。
在构建前,用 AI 生成一份实用问题清单:我们收集哪些数据?存在哪里?谁能访问?用户如何删除?这不是法律条款,而是避免未来意外的准备工作。
如果你非技术出身(或只是想快速推进),有些“vibe-coding”平台能帮忙。例如 Koder.ai 可以把你用通俗话写的规范通过聊天界面变成 Web、后端或移动应用——然后在测试时用快照和回滚来迭代。
实际好处不是魔法式的代码生成,而是缩短“从发现学到”到“有可试用版本”的闭环。如果以后想迁移到传统流程,也可以导出源代码。
上线日不应该像上台时忘词。如果你做了调研并构建了一个小而有用的 MVP,下一步就是清楚地说明它——并让首批用户易于尝试。
把 AI 当作务实的项目经理:让它把凌乱笔记变成一张整洁的列表,然后你决定哪个是真正需要的。
“够用”的清单可以是:
把客户发现中的主要疑虑——“这适合我的工作流吗?”,“设置要多久?”,“我的数据安全吗?”——交给 AI 起草 FAQ 回答,保留你的语气。
然后把答案修订得诚实。如果还有不确定的地方,就说明并写出计划。
让 AI 给出简单大纲:
首次公告要真实:‘这是我们做的事、为谁做、下一步我们要测试什么。’
设一个现实的上线窗口并定义第一个胜利,例如:10 名活跃用户、5 次完成引导流程或3 个付费试用。AI 可以帮你跟踪进度,但你要选择能证明价值的目标,而不是浮夸指标。
上线后,好奇的构建者并不会“从 AI 毕业”。只是他们使用 AI 的方式会改变。
早期,AI 提高速度——起草、结构化、做原型。晚些时候,它帮你保持节奏:注意模式、保持一致、让小决策更省心。
设定简单节奏:与用户对话、发布一个小改进、记录结果。AI 成为默默的助手,保持循环运转。
一些能坚持下去的习惯:
划清界限,让助手保持有益而非鲁莽:
当动力下滑,回到这份简单脚本:
这就是好奇如何变成产品——而产品如何变成一种实践。