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刘旌:
你第一次见黄峥，你们聊哪些？
郭山汕:
逻辑思维非常强，经常能看到事物本质，而且非常快地找到本质。这些很容易得出结论，都不需要做投资。你换个人认识他，吃个饭也会有这种感受，会觉得他很特别。
刘旌:
当时有个很大的卡点，投资行业有个定见，觉得中国电商行业大局已定。所以那时候投拼多多，很多基金都很纠结。你当时怎么想？
郭山汕:
我只能说我的个人感受。2016 年年底我下了两单，这是我在拼多多的第一单和第二单，所以印象非常深。第一单是四川浦江的猕猴桃，12 个 29 块 9；第二单是心相印加厚厨房纸，三提六卷，24 块 7。
买完猕猴桃到家后，有大有小，还有几个是酸的，一尝就知道要放一放再吃。但价格比我家楼下进口超市便宜很多。
刘旌:
你楼下是进口超市？
郭山汕:
你猜我后来有没有再买？我肯定不会再买。直到很多年后我才又在拼多多上买猕猴桃，突然发现有一模一样品牌的供应商，价格又便宜，我就继续买了。
但在那天我想了一件事：如果我不在一线城市、楼下没有超市，会不会买完还会再买？
厨房纸我是拿来替换抹布的。它看起来一张张很费，但其实省事，吸油吸水，厂里价格也便宜。关键是那单下单后 6 天没到，我还截图给 Colin 说你这时间有点长。他也很意外，后来去了解，发现是一个快递网点和总部闹别扭，扣住了一批货，我那包厨房纸就在里面。
我当时就有个感受，我原话是：这是一个消费升级的新趋势。为什么？比如猕猴桃，小的是甜的，大的是酸的，请问哪个品质更高？
刘旌:
我可能会选小的。
郭山汕:
其实不同人会有不同答案。如果是送礼，你可能不管甜不甜。
刘旌:
要大，要大。
郭山汕:
如果你控糖，你可能觉得甜不好。这个叫飞镖商品。
刘旌:
对。
郭山汕:
水果是一大类，服装也是一大类，服装的飞镖属性更极致。今天这件衣服的价格和面料是一部分，更重要是你的审美、风格、穿着场景。每个人不一样，城市之间需求也不一样。
当时的问题很明显：第一，便宜是第一需求；第二，品质和物流是问题。
但我觉得这是消费升级趋势，因为它的购物流程和定位是围绕人的。那时拼多多手机端购物流程很简单，展示是千人千面的商品，不是我们以前认识的货架类目，而且商品有拼团进程，你会有参与感。
后来我把链接发给家里人，我都不知道他们有没有点开、有没有买。但因为是我发的，信任门槛降低了。更重要的是，过春节有人跟我说“这个小姑还是想着我们的”。买不买不重要，重要的是你给了链接，对方感觉你在关心他。我当时就理解了这里面的情绪价值。
所以我当时觉得它是“先人后物”，围绕人，不是围绕货。你刚才说时间点问题，我觉得当然有运气成分，但“运气成分”到底是什么？
郭山汕:
就是你推这个项目时，你的人设是什么。如果你以前经常看人看错、项目经常投挂，那你再推一个人，哪怕这个人非常好，大家相信程度也不会那么高。你之前的人设，奠定了你推重要项目时的基础。
第二件事是，你是不是愿意把职业生涯赌上去。
刘旌:
这个怎么讲？
郭山汕:
从金额角度说。当时他很强，但我觉得那个阶段只靠“人强”和估值是不够的。那时候公司在 2016 年已经是 100 亿 GMV 体量，到那年年底每个月大概 10 亿到 15 亿 GMV，在高速增长，月环比有 15 到 20。所以我觉得数据真实性非常重要。
刘旌:
这也是当时很多 VC 很担心的一点，他们会质疑数据有问题。
郭山汕:
我觉得这是原因之一。
刘旌:
我看过很多大投资人的内部分享，他们当时很大担忧都是数据有问题。
郭山汕:
它长得很快，合理怀疑很正常。电商当年肯定会有水分，比如刷单。所以如果要尽调，这就是重点。这个问题如果没有合理解释和细致调研结果，很难说服我自己，更不要说说服 IC。
刘旌:
所以当时你的整个尽调过程是怎么完成的？
郭山汕:
首先我请了一个我以前认识的麦肯锡 vendor，他们做调研很仔细。然后我同时找了 ITDD，从系统层面查验。我找了一家审计事务所，他们当年第一次推出这个服务，以前主要做财务审计。我们第一次合作，我和他们团队设计了一个“四重原则”，目的就是查刷单。结果显著低于外部数字。
调研结果有三个点，也验证了这个结论：
第一，它当时是少量爆款逻辑，很多商家单量很大，刷单增收意义不大。每刷一单当时成本约 10 块，刷单不如降价，商业上不充分。
第二，刷单当时主要是为了增评论，但评论在拼多多权重很低，动机不足。
第三，平台对刷单惩罚非常严格。
整体盘下来，我们对数据真实性比较放心。
外界质疑除了数据，还有用户画像。很多人把访谈目标对准低线城市和 40 岁以上，但我们的样本相反，和中国人口分布基本正相关。一线、新一线、二线大概占 40%，25 到 35 岁占 50%，40 岁以上只有 20%。
第二个差别是对低价的理解。我们认为低价不一定低毛利，也可能高毛利。另一个是我们看到消费升级趋势：有情绪价值，围绕人，不同城市和人有不同需求层次。
刘旌:
但你买猕猴桃其实是负反馈。
郭山汕:
猕猴桃是负反馈，但我在一线城市，每个人需求不一样。品质很难定义，不是非黑即白，特别是飞镖商品。那些问题没有成为我们的困惑，有些反而是正面因素。
还有个客观原因：那年尽调都发生在 2016 年 12 月。
刘旌:
圣诞节。
郭山汕:
对，很多人休假了。我印象非常深，后来大家都知道只有我们愿意投，其他人不投。有的人觉得自己可能看错了，给我打电话时人还在夏威夷。
我们从 12 月一直尽调到 2 月初，花了足够多时间。我们那轮原来谈十亿，最后实际大概六亿，五六亿，最后翻了一倍。
刘旌:
你除了找了信任的麦肯锡团队，你自己参与了多少尽调？
郭山汕:
我全程参与。每次访谈后都有总结会，再定下一批访谈。我们有深访和浅访，深访又按不同城市、年龄层层展开，最后拼出全貌。同时 ITDD 也在推进，工作量很大。
所以我说“压上职业生涯”，因为金额不小。我对这个项目提的唯一要求就是金额。估值对我不重要，如果能提高我们的金额，这样的项目投少了没意思。
当时公司其实不需要那么多钱，他们也说 C 轮以后很多钱都没怎么用过。推一个大金额出来，也需要公司支持。
我记得投决之后我在北京办公室茶水间，有同事跑来说“这笔钱要是投黄怎么办？”因为金额很大。我说那只能辞职。
那天晚上回去我心里也有点慌。后来回头看，非常好的项目，最后投的时候都是胆战心惊的。我觉得我最重要的贡献就是把金额推上去。
刘旌:
这其实是你对这个事情的确信度有多高的区别。
郭山汕:
对。做了这么多尽调，你会越来越有信心。举个例子，这么多尽调里，90% 的商家明确告诉我们会继续投入，100% 的用户都能明确说出它和其他电商的区别。
刘旌:
拼多多是中国大多数投资人都看过的公司。很多人没投，一个重要原因是自己体验了一把，发现是一箱烂水果。
郭山汕:
也许他们说的烂水果就是我的猕猴桃。问题还是一样：他们大部分在一线城市。但一线城市里也有不同家庭。
投 2C 很重要的能力是同理心。你要想象你不是它的用户时，不同用户买到水果的感受是什么，而且同理心圈子要很大，不能只想你身边的人。
我当时的想法是，如果前面那两个条件发生，别人的感受会不会和我完全不一样？
而且我相信很多人其实没下过单。多年后有次小饭局，当年很多做过尽调的人，五年后都没下过单，那他们的答案是怎么来的？
刘旌:
你觉得拼多多这个公司的投资里面有运气成分吗？
郭山汕:
有。你说“10 点钟方向有没有冲突”这种问题，背后还是你过去做事是不是踏实、项目是不是做得好。
另外，这个项目不能只看人。当时业界核心问题是定位：它是淘宝，还是 online Costco？我当时觉得是 online Dollar Tree，但这不重要。
对我来说，只要产品形态不变，看它有没有三到五倍空间。我根本没想过百亿美金、千亿美金。后面那个问题很难回答，前面那个问题更好回答。
如果你判断有三到五倍，那重压就没问题。它当时花钱很少、获客效率很高。我当时判断 2000 万美金是很小金额，我算不出它 cashflow 有大问题。那比投安能时风险小太多，所以我当时觉得三五倍。
刘旌:
那时候很多人怀疑数据有问题，作为投资人你可以直接去问黄峥吗？
郭山汕:
我肯定先做第三方 DD，然后拿数据跟他验证。总体还是基于你自己的判断。
刘旌:
你觉得黄峥是你聊得很投缘的人吗？
郭山汕:
是其中之一。大家主要聊的是 17 年、18 年那段。我觉得他是个普通人，没有那么多光环。这个“普通人”是说他有很多你不懂的地方，而且很好学。
我第二次约他在广州，他当时在做 Fox Group，在一线访谈商家和用户。比如物流话题，我帮他介绍了很多人，也带他见了一些人。他每次都像小学生一样学习。
你第一次见黄峥，你们聊哪些？
郭山汕:
逻辑思维非常强，经常能看到事物本质，而且非常快地找到本质。这些很容易得出结论，都不需要做投资。你换个人认识他，吃个饭也会有这种感受，会觉得他很特别。
刘旌:
当时有个很大的卡点，投资行业有个定见，觉得中国电商行业大局已定。所以那时候投拼多多，很多基金都很纠结。你当时怎么想？
郭山汕:
我只能说我的个人感受。2016 年年底我下了两单，这是我在拼多多的第一单和第二单，所以印象非常深。第一单是四川浦江的猕猴桃，12 个 29 块 9；第二单是心相印加厚厨房纸，三提六卷，24 块 7。
买完猕猴桃到家后，有大有小，还有几个是酸的，一尝就知道要放一放再吃。但价格比我家楼下进口超市便宜很多。
刘旌:
你楼下是进口超市？
郭山汕:
你猜我后来有没有再买？我肯定不会再买。直到很多年后我才又在拼多多上买猕猴桃，突然发现有一模一样品牌的供应商，价格又便宜，我就继续买了。
但在那天我想了一件事：如果我不在一线城市、楼下没有超市，会不会买完还会再买？
厨房纸我是拿来替换抹布的。它看起来一张张很费，但其实省事，吸油吸水，厂里价格也便宜。关键是那单下单后 6 天没到，我还截图给 Colin 说你这时间有点长。他也很意外，后来去了解，发现是一个快递网点和总部闹别扭，扣住了一批货，我那包厨房纸就在里面。
我当时就有个感受，我原话是：这是一个消费升级的新趋势。为什么？比如猕猴桃，小的是甜的，大的是酸的，请问哪个品质更高？
刘旌:
我可能会选小的。
郭山汕:
其实不同人会有不同答案。如果是送礼，你可能不管甜不甜。
刘旌:
要大，要大。
郭山汕:
如果你控糖，你可能觉得甜不好。这个叫飞镖商品。
刘旌:
对。
郭山汕:
水果是一大类，服装也是一大类，服装的飞镖属性更极致。今天这件衣服的价格和面料是一部分，更重要是你的审美、风格、穿着场景。每个人不一样，城市之间需求也不一样。
当时的问题很明显：第一，便宜是第一需求；第二，品质和物流是问题。
但我觉得这是消费升级趋势，因为它的购物流程和定位是围绕人的。那时拼多多手机端购物流程很简单，展示是千人千面的商品，不是我们以前认识的货架类目，而且商品有拼团进程，你会有参与感。
后来我把链接发给家里人，我都不知道他们有没有点开、有没有买。但因为是我发的，信任门槛降低了。更重要的是，过春节有人跟我说“这个小姑还是想着我们的”。买不买不重要，重要的是你给了链接，对方感觉你在关心他。我当时就理解了这里面的情绪价值。
所以我当时觉得它是“先人后物”，围绕人，不是围绕货。你刚才说时间点问题，我觉得当然有运气成分，但“运气成分”到底是什么？
郭山汕:
就是你推这个项目时，你的人设是什么。如果你以前经常看人看错、项目经常投挂，那你再推一个人，哪怕这个人非常好，大家相信程度也不会那么高。你之前的人设，奠定了你推重要项目时的基础。
第二件事是，你是不是愿意把职业生涯赌上去。
刘旌:
这个怎么讲？
郭山汕:
从金额角度说。当时他很强，但我觉得那个阶段只靠“人强”和估值是不够的。那时候公司在 2016 年已经是 100 亿 GMV 体量，到那年年底每个月大概 10 亿到 15 亿 GMV，在高速增长，月环比有 15 到 20。所以我觉得数据真实性非常重要。
刘旌:
这也是当时很多 VC 很担心的一点，他们会质疑数据有问题。
郭山汕:
我觉得这是原因之一。
刘旌:
我看过很多大投资人的内部分享，他们当时很大担忧都是数据有问题。
郭山汕:
它长得很快，合理怀疑很正常。电商当年肯定会有水分，比如刷单。所以如果要尽调，这就是重点。这个问题如果没有合理解释和细致调研结果，很难说服我自己，更不要说说服 IC。
刘旌:
所以当时你的整个尽调过程是怎么完成的？
郭山汕:
首先我请了一个我以前认识的麦肯锡 vendor，他们做调研很仔细。然后我同时找了 ITDD，从系统层面查验。我找了一家审计事务所，他们当年第一次推出这个服务，以前主要做财务审计。我们第一次合作，我和他们团队设计了一个“四重原则”，目的就是查刷单。结果显著低于外部数字。
调研结果有三个点，也验证了这个结论：
第一，它当时是少量爆款逻辑，很多商家单量很大，刷单增收意义不大。每刷一单当时成本约 10 块，刷单不如降价，商业上不充分。
第二，刷单当时主要是为了增评论，但评论在拼多多权重很低，动机不足。
第三，平台对刷单惩罚非常严格。
整体盘下来，我们对数据真实性比较放心。
外界质疑除了数据，还有用户画像。很多人把访谈目标对准低线城市和 40 岁以上，但我们的样本相反，和中国人口分布基本正相关。一线、新一线、二线大概占 40%，25 到 35 岁占 50%，40 岁以上只有 20%。
第二个差别是对低价的理解。我们认为低价不一定低毛利，也可能高毛利。另一个是我们看到消费升级趋势：有情绪价值，围绕人，不同城市和人有不同需求层次。
刘旌:
但你买猕猴桃其实是负反馈。
郭山汕:
猕猴桃是负反馈，但我在一线城市，每个人需求不一样。品质很难定义，不是非黑即白，特别是飞镖商品。那些问题没有成为我们的困惑，有些反而是正面因素。
还有个客观原因：那年尽调都发生在 2016 年 12 月。
刘旌:
圣诞节。
郭山汕:
对，很多人休假了。我印象非常深，后来大家都知道只有我们愿意投，其他人不投。有的人觉得自己可能看错了，给我打电话时人还在夏威夷。
我们从 12 月一直尽调到 2 月初，花了足够多时间。我们那轮原来谈十亿，最后实际大概六亿，五六亿，最后翻了一倍。
刘旌:
你除了找了信任的麦肯锡团队，你自己参与了多少尽调？
郭山汕:
我全程参与。每次访谈后都有总结会，再定下一批访谈。我们有深访和浅访，深访又按不同城市、年龄层层展开，最后拼出全貌。同时 ITDD 也在推进，工作量很大。
所以我说“压上职业生涯”，因为金额不小。我对这个项目提的唯一要求就是金额。估值对我不重要，如果能提高我们的金额，这样的项目投少了没意思。
当时公司其实不需要那么多钱，他们也说 C 轮以后很多钱都没怎么用过。推一个大金额出来，也需要公司支持。
我记得投决之后我在北京办公室茶水间，有同事跑来说“这笔钱要是投黄怎么办？”因为金额很大。我说那只能辞职。
那天晚上回去我心里也有点慌。后来回头看，非常好的项目，最后投的时候都是胆战心惊的。我觉得我最重要的贡献就是把金额推上去。
刘旌:
这其实是你对这个事情的确信度有多高的区别。
郭山汕:
对。做了这么多尽调，你会越来越有信心。举个例子，这么多尽调里，90% 的商家明确告诉我们会继续投入，100% 的用户都能明确说出它和其他电商的区别。
刘旌:
拼多多是中国大多数投资人都看过的公司。很多人没投，一个重要原因是自己体验了一把，发现是一箱烂水果。
郭山汕:
也许他们说的烂水果就是我的猕猴桃。问题还是一样：他们大部分在一线城市。但一线城市里也有不同家庭。
投 2C 很重要的能力是同理心。你要想象你不是它的用户时，不同用户买到水果的感受是什么，而且同理心圈子要很大，不能只想你身边的人。
我当时的想法是，如果前面那两个条件发生，别人的感受会不会和我完全不一样？
而且我相信很多人其实没下过单。多年后有次小饭局，当年很多做过尽调的人，五年后都没下过单，那他们的答案是怎么来的？
刘旌:
你觉得拼多多这个公司的投资里面有运气成分吗？
郭山汕:
有。你说“10 点钟方向有没有冲突”这种问题，背后还是你过去做事是不是踏实、项目是不是做得好。
另外，这个项目不能只看人。当时业界核心问题是定位：它是淘宝，还是 online Costco？我当时觉得是 online Dollar Tree，但这不重要。
对我来说，只要产品形态不变，看它有没有三到五倍空间。我根本没想过百亿美金、千亿美金。后面那个问题很难回答，前面那个问题更好回答。
如果你判断有三到五倍，那重压就没问题。它当时花钱很少、获客效率很高。我当时判断 2000 万美金是很小金额，我算不出它 cashflow 有大问题。那比投安能时风险小太多，所以我当时觉得三五倍。
刘旌:
那时候很多人怀疑数据有问题，作为投资人你可以直接去问黄峥吗？
郭山汕:
我肯定先做第三方 DD，然后拿数据跟他验证。总体还是基于你自己的判断。
刘旌:
你觉得黄峥是你聊得很投缘的人吗？
郭山汕:
是其中之一。大家主要聊的是 17 年、18 年那段。我觉得他是个普通人，没有那么多光环。这个“普通人”是说他有很多你不懂的地方，而且很好学。
我第二次约他在广州，他当时在做 Fox Group，在一线访谈商家和用户。比如物流话题，我帮他介绍了很多人，也带他见了一些人。他每次都像小学生一样学习。
13 10
最近和很多朋友交流的时候，他们都喜欢向我请教，怎么样才能把 AI 用得那么极致，每个月消耗这么多 credit。
怎么说呢，我必须得坦白，每个月花在 AI 上的几千美金，应该有一半左右是为了比别人早一点看到未来而付出的溢价。因为 2 个 Claude Code 加上 1 个 Codex，再加一些大模型的 API，基本上解决了绝大多数的问题。其实剩下的工具，比如是否还需要个 Manus？可能也是需要的，但绝对不需要每个月付出几百甚至一千美金左右的订阅费。
更多还是出于职业习惯，愿意每个月付出几瓶茅台的钱，去比别人多看到一些未来，就像你问我，Meta glasses 有什么用、豆包手机有什么用、拓竹的 3D 打印机有什么用是一样的道理。
必须承认像我这样的人不少。这当中除了一部分是为了看到未来所付出的溢价，还有一部分是所谓的“社交货币”。当然，它带来的更多是增量价值，而不是为了追求社交货币去额外超量订阅。整件事情里，因为使用了更多前沿的硬件和应用，这种愉悦感其实让我挺开心的。以及除了我开心，我表弟也会很开心。因为买回来一段时间之后，他会自觉地来我家书房，把它们都卷走。
Again，看到才会激励自己去做到啊
怎么说呢，我必须得坦白，每个月花在 AI 上的几千美金，应该有一半左右是为了比别人早一点看到未来而付出的溢价。因为 2 个 Claude Code 加上 1 个 Codex，再加一些大模型的 API，基本上解决了绝大多数的问题。其实剩下的工具，比如是否还需要个 Manus？可能也是需要的，但绝对不需要每个月付出几百甚至一千美金左右的订阅费。
更多还是出于职业习惯，愿意每个月付出几瓶茅台的钱，去比别人多看到一些未来，就像你问我，Meta glasses 有什么用、豆包手机有什么用、拓竹的 3D 打印机有什么用是一样的道理。
必须承认像我这样的人不少。这当中除了一部分是为了看到未来所付出的溢价，还有一部分是所谓的“社交货币”。当然，它带来的更多是增量价值，而不是为了追求社交货币去额外超量订阅。整件事情里，因为使用了更多前沿的硬件和应用，这种愉悦感其实让我挺开心的。以及除了我开心，我表弟也会很开心。因为买回来一段时间之后，他会自觉地来我家书房，把它们都卷走。
Again，看到才会激励自己去做到啊
23 06
但广深的男生（忍不住开个地图炮）臭毛病是洗手时不管旁边水池有没有人，一顿乱甩，擦手纸或烘干机你倒是用一下啊，好吧…是广深的某些男生，以及我们蛇口的就都挺好
Gavin_C.: 错愕。伤感。惋惜。为你们不值。深圳蛇口可能是这个地球最好的地方了，去任何一个地方超过 3 天就开始想念❤️
3 00
最近 openclaw/Codex/Claude Code 混着用， 就决定把 Manus 降到 $300/mo 这档，很多人过于关注创始人在播客里提到的 “技术和架构”，忽略了市场角度它的定位，付费了这么久我才逐渐理解了，尤其是当下这个生态位， 必须 respect 下 🫡
（话说回来周末一个任务耗了 16,000 credits，差不多 $80 了，属实有点贵了吧？
（话说回来周末一个任务耗了 16,000 credits，差不多 $80 了，属实有点贵了吧？
9 06
用消耗 Token 数量来衡量 agent 的表现有时很 ridiculous，因为每个人使用 AI 的方式和技巧不一样，尤其是回到工作/生产场景的话，没有哪个电子设备会用耗电量来表达自己的价值吧，耗电量充其量是个基本特征
更关键的应该是 agent 能完成的任务长度，尤其是对标人类专家完成所需时间。METR 的 benchmark 是：人类耗时 < 4 分钟的任务，当前 AI 成功率接近 100%，人类耗时 > 4 小时的任务，AI 成功率低于 10%，而当下的 AI 能完成的任务长度每 7 个月翻一番
The ambitious version of your roadmap just became the realistic one.
更关键的应该是 agent 能完成的任务长度，尤其是对标人类专家完成所需时间。METR 的 benchmark 是：人类耗时 < 4 分钟的任务，当前 AI 成功率接近 100%，人类耗时 > 4 小时的任务，AI 成功率低于 10%，而当下的 AI 能完成的任务长度每 7 个月翻一番
The ambitious version of your roadmap just became the realistic one.
13 19
年初至今跌了 30%，上市至今跌了 81%，Figma 后期融资里讲的故事是 TAM 远比大家想的大，比如前端工程师也会参与到设计环节（which 上市招股书里也证明了这点，1/3 设计师，1/3 前端工程师，1/3 产品经理&市场人员）
想不到的是，AI Coding 用魔法打败了魔法。
原来 Figma 是生成式软件，原来协作的网络效应在 all-in-one 面前不值一提，原来设计师也没有忠诚度
想不到的是，AI Coding 用魔法打败了魔法。
原来 Figma 是生成式软件，原来协作的网络效应在 all-in-one 面前不值一提，原来设计师也没有忠诚度
Gavin_C.: 是 Figma 不想卖了，还是 Adobe 不想买了，亦或是有人不想它们的交易达成 这是 3 种看待 AI 对设计生产的观点
8 44
错愕。伤感。惋惜。为你们不值。深圳蛇口可能是这个地球最好的地方了，去任何一个地方超过 3 天就开始想念❤️
葬愛咸鱼: 深圳和杭州哪个城市的居住体验好一点，有没有懂哥懂姐说说？ 北京待腻了，打算春节后换个地。这两地硬件条件好像差别不大，但深圳会不会牛马感更重，人无聊些？
7 73
最近 Long horizon & proactive agent 爆发，叠加垂类高价值任务的叙事，找上门来的投资人也变多（我甚至都不知道他们从哪知道我们的新项目，启动到现在我也就见了一家机构啊😳
索性干脆和有缘人分享下我们在做的事情，看看能不能遇见优秀的 PMM/全栈工程师等 AI 狂热分子
我们的产品是基于 Pi Agent（OpenClaw 同款内核）打造的 “7×24 小时无限烧 token” 的 Business OS—Bustly AI，面向北美 merchants, 无论是线下经营餐厅、零售、服务的门店商家，亦或是线上经营业务的电商商家
你可能不太了解北美业态，我描述下大概的画面：
你是个商家，你的业务使用了很多 SaaS 工具，记账用 Quickbooks, 对账用 Square, 管理库存用 Lightspeed. 你要经营电商业务的话，会发现 Shopify 只是个基本工具，还要用 Klaviyo, Google ads, Google analytics, Gorgias…
你和你的团队每天要在不同 SaaS 工具里点来点去，像游客一样被上个时代的 SaaS 公司们带着逛花园。你不应该被强迫逛花园，你是生意的主导者，你才是导游
怎么做？下载Bustly AI 的 Mac 客户端，它连接好了你使用的各种 SaaS 工具，要干嘛跟 Bustly 说就行，它会跨系统帮去各个地方干
外出不在电脑边上？没关系啊，可以在你日常最熟悉的手机 App 比如 WhatsApp/Telegram/Discord/Slack 里指挥
Bustly AI 会植入在你的业务血液里，它一直在推理分析业务
1. 有异常它会告警给你，实时的
2. 开车上班路上它会把业务情况生成两人对谈的播客，等到了公司你早就了如指掌了，还看下面人总结的一堆乱七八糟的报表干嘛
3. 好吧，非要看报表…可以呀，它反正能跨系统拿到所有数据，会基于你的需求生成量身定制的报表，网页 dashboard，PPT，图片，视频，随你…
4. 业务上有个想法？告诉它，它能推理，用的是地表最强的 Claude Opus 4.6 模型，它会基于业务实际数据脑暴，不像跟 ChatGPT Pro 泛泛而谈那样
4. 想让它直接操作（技术术语叫写数据）？这个风险有点高哦，你最好控制下权限，在你给定的权限范围内，它能添加商品/改价格/创建活动/给某个群组发营销邮件/自动召回…你的运营能干的它都可以，骗你我是小狗🐶
Finally, your business has a brain 🧠. Stop working in your business. Start working on it again. （屌不屌 😂）
索性干脆和有缘人分享下我们在做的事情，看看能不能遇见优秀的 PMM/全栈工程师等 AI 狂热分子
我们的产品是基于 Pi Agent（OpenClaw 同款内核）打造的 “7×24 小时无限烧 token” 的 Business OS—Bustly AI，面向北美 merchants, 无论是线下经营餐厅、零售、服务的门店商家，亦或是线上经营业务的电商商家
你可能不太了解北美业态，我描述下大概的画面：
你是个商家，你的业务使用了很多 SaaS 工具，记账用 Quickbooks, 对账用 Square, 管理库存用 Lightspeed. 你要经营电商业务的话，会发现 Shopify 只是个基本工具，还要用 Klaviyo, Google ads, Google analytics, Gorgias…
你和你的团队每天要在不同 SaaS 工具里点来点去，像游客一样被上个时代的 SaaS 公司们带着逛花园。你不应该被强迫逛花园，你是生意的主导者，你才是导游
怎么做？下载Bustly AI 的 Mac 客户端，它连接好了你使用的各种 SaaS 工具，要干嘛跟 Bustly 说就行，它会跨系统帮去各个地方干
外出不在电脑边上？没关系啊，可以在你日常最熟悉的手机 App 比如 WhatsApp/Telegram/Discord/Slack 里指挥
Bustly AI 会植入在你的业务血液里，它一直在推理分析业务
1. 有异常它会告警给你，实时的
2. 开车上班路上它会把业务情况生成两人对谈的播客，等到了公司你早就了如指掌了，还看下面人总结的一堆乱七八糟的报表干嘛
3. 好吧，非要看报表…可以呀，它反正能跨系统拿到所有数据，会基于你的需求生成量身定制的报表，网页 dashboard，PPT，图片，视频，随你…
4. 业务上有个想法？告诉它，它能推理，用的是地表最强的 Claude Opus 4.6 模型，它会基于业务实际数据脑暴，不像跟 ChatGPT Pro 泛泛而谈那样
4. 想让它直接操作（技术术语叫写数据）？这个风险有点高哦，你最好控制下权限，在你给定的权限范围内，它能添加商品/改价格/创建活动/给某个群组发营销邮件/自动召回…你的运营能干的它都可以，骗你我是小狗🐶
Finally, your business has a brain 🧠. Stop working in your business. Start working on it again. （屌不屌 😂）
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