AI 只是放大镜，加速已有能力，而非凭空制造需求。
背景
当我们脱离原本的岗位，带着多年积累的行业经验踏上创业之路，首要难题往往不是技术，而是：如何找到真正匹配自己能力的用户与产品。在「经验 → 价值」的转译过程中，很多人对 AI 抱有过高的幻想，误以为它能直接『生成需求』。结果一头扎进大模型热潮，却迟迟等不到真实用户。
实现原理
AI 的本质是一种效率乘数：
- 信息处理加速：通过文本、图像或代码理解模型，将你过往隐性知识快速结构化，缩短从认知到方案的距离。
- 验证速度提升：自动化生成 Demo、可视化原型及 A/B 测试脚本，帮助你在早期迅速验证假设、筛选方向。
- 规模化交付：结合低代码/自动部署，让小团队也能做到持续交付、数据闭环迭代。
⚠️ 注意：AI 并不能凭空创造需求，更无法替你判断市场真伪。它只会放大「你已具备」的洞察与能力。
代码示例
"""快速验证产品文案痛点的脚本示例：
1. 读取行业社群聊天记录
2. 调用 OpenAI 总结高频痛点
3. 生成用户访谈提纲
"""
import json, openai, collections
with open('chat_logs.json', 'r', encoding='utf-8') as f:
data = json.load(f)
messages = [d['content'] for d in data]
joined = "\n".join(messages)
prompt = f"""
请从以下对话中提取用户高频痛点，列出前三点，并为每个痛点生成 3 个访谈追问。\n\n{joined[:4000]}
"""
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-3.5-turbo",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
)
print(response.choices[0].message.content.strip())
上述脚本演示了如何在几分钟内完成从用户声音 → 访谈提纲的过渡，为后续深度访谈节省大量时间。
结果分析
实战中，使用该方法对 50+ 位潜在用户聊天记录进行抽样，仅 2 小时便定位出「数据对接耗时」「模型参数不透明」「成本不可控」三大核心痛点。随后的访谈确认了其中两个痛点具备付费可能，为产品 MVP 定调提供了明确方向。
踩坑 & 建议
- 避免技术驱动幻觉：先有清晰问题，再考虑 AI 是否是最优解。
- 数据隐私合规：使用第三方模型前，务必确认用户数据脱敏与授权。
- 小步快跑：用 AI 做迅速迭代，而不是一上来就 All in 重资产开发。
参考资料
- 《Prompt Engineering 实战手册》
- 《Lean Startup》
- OpenAI 官方 API 文档
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