最近问自己的几个问题：

1. 我解决的问题，在没有AI之前是否已存在？ 如果这个场景长期存在痛点，只是过去成本太高 / 不可规模化，AI 现在把它解锁了；如果 AI 只是「效率工具」，你做的是AI-enabled business；如果没有 AI，这件事根本不成立，那做的是AI-native business；

2. 我解决的是新问题，还是旧问题的新解法？成功项目不是创造新需求，而是重构旧链条，如果是一个被反复验证够的老需求，但因为成本高/专业门槛高/协作效率低，那AI可以帮助降低专业门槛、压缩决策与执行的中间层、把非标过程半结构化，如果做不到，不如就别开始了；

3. 在整个价值链里，我到底吃的是哪段价值？模型能力溢价？工作流整合溢价？行业 know-how 溢价？结果交付溢价？风险承担溢价？

4. 我的核心优势，AI会不会在12个月内把我干掉？AI创业不是跟别人竞争，是跟未来更强的模型竞争；

5. 我做的是工具，还是结果？越往结果靠，AI越是护城河，而不是风险；

6. 我是不是低估了数据与分发的重要性？真正稀缺的是数据闭环、使用频率、分发入口、切换成本；

7. 我是加速原有角色，还是重构角色本身？如果只是更快增长，那天花板=原有角色的市场规模，如果直接消灭中间角色，那真正的大机会是来自角色结构变化，而不是效率提升；

8. 能不能用一句话，说清楚为什么现在必须是我做这件事？我是否在这个问题里长期浸泡，是否踩过坑、付过代价、是否拥有别人没有的上下游理解；技术门槛在下降，判断门槛在上升。