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bin滨
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bin滨
6月前
bin滨
8月前

AI柿子: 这是一期价值10w的需求调研保姆级教程，独立开发者/程序员转型必看 这套SOP可能帮你省下数月的无效开发时间，是我在做AI产品经理时，1个人管理7条产品线的秘籍之一 从信息收集到需求分析，全程自动化，助力你抓住月入十万的真实需求 保姆级教程+提示词。 在开始前，请帮我点个赞，谢谢大家🫶 第一步：机会发现 —— 让AI成为你的“市场抱怨分析师” 月入10w的机会，往往藏在用户的“抱怨”里。你的任务就是找到这些高频、强烈的抱怨。 🛠️ 工具: Perplexity (或任何具备网络访问能力的AI) 📝 Prompt 1: 痛点挖掘 打开 Perplexity，输入以下指令： 作为一名敏锐的市场分析师，请在 [某个特定领域，如“远程工作效率工具”] 领域，深入分析以下平台的用户抱怨和不满： 1. Reddit 的相关板块 (e.g., r/remotework, r/productivity) 2. Twitter 3. 主流产品评论区 (e.g., Product Hunt, G2) 请将发现的痛点归纳为5-7个核心主题，并为每个主题提供2-3个具体的用户抱怨原文作为例证。 💡 AI会做什么？ 它会自动检索并汇总全网的“负面情绪”，帮你省去几十个小时的手动搜索。 你将得到一份浓缩的“市场机会地图”，上面清晰地标出了用户最不爽的地方。 第二步：需求验证 —— AI帮你判断这是“真痛”还是“自嗨” 找到了痛点，但这是10个人的痛，还是10万人的痛？我们需要验证它的“广度”和“强度”。 🛠️ 工具: Gemini / ChatGPT-5 (需要强大的逻辑推理能力) 📝 Prompt 2: 需求量化验证 把你从第一步找到的 Top 3 痛点，输入给Gemini： 你现在是一名产品策略顾问。对于以下这个用户痛点： “[从上一步复制一个核心痛点，例如：远程团队的跨时区会议安排极其痛苦]” 请帮我完成以下分析： 1. **搜索意图分析**: 用户为了解决这个问题，通常会搜索哪些关键词？(提供5-10个) 2. **现有解决方案**: 市场上已有哪些产品试图解决这个问题？请列出3-5个。 3. **方案缺陷分析**: 这些现有方案分别存在哪些明显缺陷或不足？(结合第一步的用户抱怨) 4. **需求强度判断**: 综合来看，这是一个强需求、中需求还是弱需求？请给出你的判断逻辑。 💡 AI会做什么？ 这一步是在模拟一个真实用户的“寻找解决方案”之旅。 搜索词 = 需求的广度信号。 现有方案的缺陷 = 你的切入机会。 需求强度判断 = 帮你过滤掉那些“痒点”，聚焦真正的“痛点”。 如果一个问题有大量搜索，且现有方案都有明显硬伤，恭喜你，挖到金矿了。 第三步：价值评估 —— AI帮你匡算这门生意值多少钱 需求验证了，但它能支撑起一个月入10w的业务吗？我们需要做最简单的商业模式推演。 🛠️ 工具: Gemini / ChatGPT-5 📝 Prompt 3: 商业潜力估算 继续和AI对话： 你是一名商业分析师。基于我们刚才验证的痛点：“[还是那个痛点]”，以及市场上现有解决方案的缺陷。 现在，请帮我构思一个MVP（最小可行产品）解决方案，并进行初步的商业潜力评估： 1. **MVP核心功能**: 用一句话描述我的产品最核心的功能，直接解决用户的核心痛点。 2. **目标用户画像**: 谁最愿意为这个功能付费？(描述3个特征) 3. **定价策略建议**: 参考竞品和价值，建议一个SaaS订阅价格区间 (e.g., $5-$15/月)。 4. **市场规模估算 (TAM/SAM/SOM)**: 做一个极其粗略的数量级估算，帮我判断这是否是一个值得投入的市场。请解释你的估算逻辑。 总结一下这套SOP： Perplexity挖抱怨: 定位高频、真实的“市场痛点”。 Gemini验证需求: 分析搜索意图和竞品缺陷，判断是“真痛”还是“伪需”。 Gemini评估价值: 匡算商业潜力，判断是否值得投入。 走完这三步，你手里拿到的，不再是一个模糊的想法，而是一个经过AI交叉验证的、具备商业潜力的“准产品”。 这套流程，把90%靠直觉和运气的模糊工作，变成了一套标准化的、由数据和逻辑驱动的科学流程。 它不会保证你100%成功，但它能帮你过滤掉90%的烂想法，极大提高你的成功概率。 这，就是AI时代超级个体的核心竞争力。 希望这个SOP对你有用。 关注我，持续解锁更多AI赋能独立开发者的实战心法。 你曾为验证一个“伪需求”付出过最大的代价是什么？ 欢迎在评论区分享你的故事，让更多人避坑

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bin滨
8月前
bin滨
8月前
bin滨
1年前
bin滨
1年前

alon: 非程序员，目前用的AI 编程工作流 需求分析/技术方案阶段： 1、gpt需求分析： 首先发散（7个维度）：和gpt充分沟通7个维度：用户，场景，当前痛点，当前方案，频度，广度，深度，然后生成尽可能多的功能点需求 其次收敛（33原则）：按照每次开发最多只做3个核心需求，每个功能最多只做3个功能点 2、gpt生成文档：prd.md / erd.md / todolist.md（供 Cursor 用） 产品需求文档 prd.md 工程结构和数据结构设计文档 erd.md 开发代办列表 todolist.md 正式开发阶段： 3、Cursor 执行开发任务 1，严格按 todolist.md 开始, 每完成一个任务后同时更新todolist.md 和cursorlog.md 4、Cursor开发过程中，第一次要输入详细prompt，后续可以简化，每个任务开发完成后做2件事情 a，观察todolist和cursorlog是否正常更新，没有就是跑偏了，立刻回滚，然后输入详细prompt重新生成。 b，如果todolist和cursorlog正常更新，则做一下测试，验证当前完成的开发是否符合产品预期，如果符合就继续开发下一个任务，否则就回去改bug。 直到全部完成 5、全部完成后，需要的话，可以把代码打包丢给gpt，让它做code review，再看要不要继续优化下 6、全部跑通后 输出 Changelog + Git 封版 今天回归第一天，看到前面有评论提到这个，正好说下我目前用的办法 还在持续迭代中，如果有更好的方式，求大佬不吝指点

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bin滨
1年前
bin滨
1年前
bin滨
1年前
bin滨
1年前