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airb.ai
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FIIT.AI创始人,GPT User,Deepseek粉,OpenClaw喜欢者,Pi forker
微信:botreboot
airb.ai
1天前
、harness产品和传统saas有啥区别

核心一句话先给出来:

传统 SaaS 是把"确定性"做成产品;harness 产品是把"不确定的能力"驯化成可交付的确定性——产品本身,就是这个驯化的过程。

传统软件里,每一条代码路径都是人写死的,天然确定。而 harness 产品的地基是一个概率性的、你不拥有的大脑,它的全部工程量,是在这个大脑外面建立起可信度。这个根本差异会往下传导出好几层不一样。

一、你到底在卖什么

- 传统 SaaS 卖"访问权":交订阅费,换来一套功能和界面的使用权。你买的是工具,活儿还是你自己干。
- Harness 产品卖"完成的工作":你要的不是一个表单,是一份对好的账、一封写好的回复、一份能签字的报告。工具本身不是产品,产出才是产品。

界面在传统 SaaS 里是核心资产;在 harness 产品里,界面在退化——理想状态是你说一句话,结果就来了。

二、确定性的边界在哪

- 传统 SaaS:100% 确定,没有概率层。有 bug 就是有 bug,修一次好一辈子。
- Harness 产品:混合体。确定性内核(引擎、护栏、口径)守住高风险的那 20%,概率性外层(理解、规划、生成)覆盖无穷无尽的长尾 80%。

这条边界画在哪,几乎就是产品功力的全部。画错了——该确定的地方交给了模型,就是事故;该放开的地方写死了规则,就退回成了传统 SaaS。

三、成本结构(最硬、最容易被忽略)

- 传统 SaaS:边际成本趋近于零,经典软件经济学,规模化后毛利可以做到很高。
- Harness 产品:每一次调用都有真实边际成本(token、算力)。它在经济学上更像"带软件杠杆的服务业",毛利天然更低,而且成本必须被工程化地压——这也是为什么"别让海量数据在模型里往返"不是优化项,是生死线。

所以定价逻辑也变了:传统 SaaS 按"人头/席位"收;harness 产品迟早要按"用量/成交的工作"收——因为你的成本就是按次发生的。

四、覆盖范围

- 传统 SaaS:只覆盖产品经理当初决定要做的流程。超出范围 = "提需求,等半年",或者导出 Excel 自己手动搞。
- Harness 产品:因为模型会泛化,它能吃下长尾。这恰恰是它对传统 SaaS 最大的降维打击——传统软件永远做不完的那条尾巴,它天生能接住。

五、护城河在哪(这条最关键)

- 传统 SaaS 的护城河:功能、集成、切换成本、数据。
- Harness 产品的护城河:绝对不是模型本身。模型是租来的,而且在被商品化——今天你和对手用的是同一个基座,明天一起升级。

所以护城河必须往别处迁:那层"保证"(引擎、血缘、私有口径)、日积月累喂进去的边角料处理、专有的业务配置、以及数据/反馈的飞轮。**能力在贬值,保证在增值。**谁把护城河建在模型能力上,谁就是在给基座厂商打工。

六、质量保证的方法论完全不同

- 传统 SaaS:bug 可复现,单元测试能测到底,fix 一次永久生效。
- Harness 产品:失败是概率性的、依赖上下文的。你没法靠单元测试测到 100%,只能靠护栏、评估集(eval)、和"出事也兜得住"的收敛机制来治理。这是两套完全不同的工程纪律。

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收束

如果做成公众号的收尾,我会这么写:

传统 SaaS 是"把人的确定性经验,固化成软件"。
Harness 产品是"把机器的不确定能力,约束成可信的交付"。

前者的价值随功能堆叠而增长;
后者的价值,取决于你能在一个不断变强、也不断变得更会一本正经胡说八道的大脑外面,建起多厚的一道"值得信任"。

模型是租来的,会越来越强,也越来越便宜。
真正卖钱的,从来不是那个大脑——是你为它建的那副能让人放心交付的骨架。
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airb.ai
1天前
工具本身不是产品,产出才是产品。
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airb.ai
1天前
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airb.ai
1天前
家里卫生间换气扇坏了,
问了淘宝买电容的人说电容坏了
问了卖主板的说主板坏了
问电机的说电机坏了
后来在啄木鸟找了师傅上门两次拆装修好了,
是电机坏了。

AI全程没有帮上任何忙。嗯,没有帮上任何忙。
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airb.ai
1天前
周一到周五是FDE
周六周日,Agent Engineer
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airb.ai
1天前
我怀疑deepseek不会出一个客户端,有

可能是直接把agent能力放到模型里面
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airb.ai
1天前
是的。我们一个客户老板,看了一个电诈团伙用AI陪聊之后,很震惊。然后火速决定找我们做一些agent

shireeee: 大部分公司ai native转型应该远不如诈骗团伙积极

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