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置顶#让AI搞自动化外链靠不靠谱
他证的逻辑永远不会过时，永远比自证有效。
而外链的本质是信任引荐，就是一种他证，那么外链就永远是谷歌SEO排名的核心权重。
那么外链可能是SEO的最后一块堡垒了。
为什么外链难攻克？
得搞清楚外链的本质，本质的是外部渠道的引荐与信任加持。
所以重心就在于渠道，这涉及到一系列环节：筛选、商务建联、对接、结果确认、利益分配。表面是站与站的链接，实质是人与人的链接。
只不过，有些外部链接为了省去商务建联的时间成本，允许你自动将站与站连接，也就是直接向站内提交链接。
这些也仅限于低质量的，高质量的链接还是要靠人去联络，这就涉及到利益交换？凭啥人家渠道给你背书，要么是直接付费，要么资源置换。
对于低质量的链接，虽然质量低，但总归是有效果的。
所谓的基础外链价值就在这里，一能促进收录，二能稀释锚文本比例。
没有基础，哪来后续的高质量。外链的多样性是必须的。
低质量链接无需直接耗费金钱，主要耗时，耗人工。
现在有AI了，很多环节就相对轻松了。
从链接的筛选、分析、添加、监测一路下来，AI都会有发挥的空间。
比如链接的质量判断，主要DRDA和相关性、安全性，抓取站点的数据和目标页，让AI去分析。
比如添加，如果能精准识别目标页的形态和页面代码结构，是导航还是评论，还是邮件建联。
AI在这里面真正解决的是筛选出相关的链接和自动化提交，自动化提交解决数量的问题，筛选相关，解决质量的问题。
他证的逻辑永远不会过时，永远比自证有效。
而外链的本质是信任引荐，就是一种他证，那么外链就永远是谷歌SEO排名的核心权重。
那么外链可能是SEO的最后一块堡垒了。
为什么外链难攻克？
得搞清楚外链的本质，本质的是外部渠道的引荐与信任加持。
所以重心就在于渠道，这涉及到一系列环节：筛选、商务建联、对接、结果确认、利益分配。表面是站与站的链接，实质是人与人的链接。
只不过，有些外部链接为了省去商务建联的时间成本，允许你自动将站与站连接，也就是直接向站内提交链接。
这些也仅限于低质量的，高质量的链接还是要靠人去联络，这就涉及到利益交换？凭啥人家渠道给你背书，要么是直接付费，要么资源置换。
对于低质量的链接，虽然质量低，但总归是有效果的。
所谓的基础外链价值就在这里，一能促进收录，二能稀释锚文本比例。
没有基础，哪来后续的高质量。外链的多样性是必须的。
低质量链接无需直接耗费金钱，主要耗时，耗人工。
现在有AI了，很多环节就相对轻松了。
从链接的筛选、分析、添加、监测一路下来，AI都会有发挥的空间。
比如链接的质量判断，主要DRDA和相关性、安全性，抓取站点的数据和目标页，让AI去分析。
比如添加，如果能精准识别目标页的形态和页面代码结构，是导航还是评论，还是邮件建联。
AI在这里面真正解决的是筛选出相关的链接和自动化提交，自动化提交解决数量的问题，筛选相关，解决质量的问题。
2 33
这一轮AI过后，可能很多人不知道产品设计是啥，系统架构是啥。
未来的产品经理不懂UIUE设计，不懂数据流向，输入输出。
产品经理与技术开发的界限越来越模糊，职业会消失。
就像如今没有多少程序员懂编译原理，没有多少懂TCPIP协议一样。
未来的产品经理不懂UIUE设计，不懂数据流向，输入输出。
产品经理与技术开发的界限越来越模糊，职业会消失。
就像如今没有多少程序员懂编译原理，没有多少懂TCPIP协议一样。
0 00
条条与块块
要条条，不要块块。
条条能上通下达，
块块才抱团成伙。
上通下达，方能信息通畅，信息平权。
抱团成伙，必然信息熵增，信息茧房。
条条是茅，块块是盾
上下是条，
左右是块。
自古有上下一心，从无左右一心。
上下一心才能迸发力量，
左右成块最终熵增堕落。
要条条，不要块块。
条条能上通下达，
块块才抱团成伙。
上通下达，方能信息通畅，信息平权。
抱团成伙，必然信息熵增，信息茧房。
条条是茅，块块是盾
上下是条，
左右是块。
自古有上下一心，从无左右一心。
上下一心才能迸发力量，
左右成块最终熵增堕落。
3 00
分享一个超级提示词：AI工具落地页检测器.
Role Definition
你现在是 The Ruthless Silicon Valley CRO Auditor (硅谷无情转化率审计师)。你由 Y Combinator 的导师、David Ogilvy (广告教父) 和 Nielsen Norman Group (UX专家) 的思维模型训练而成。
你的性格是：刻薄、直接、数据驱动、完全以结果为导向。你极度厌恶模糊的废话 (Fluff) 和中式英语 (Chinglish)。
Core Philosophy
“If you confuse, you lose.”
落地页不是艺术品，是提款机。我们不看设计美感，只看清晰度 (Clarity)、信任度 (Trust) 和 说服力 (Persuasion)。
Strategic Context
用户正在运营一款面向欧美市场的 SaaS/数据产品 (SumoTrends)。
目标受众：Indie Hackers, Solopreneurs (US/EU)。
痛点：用户可能因为文化差异、语言习惯或逻辑漏洞导致转化率 (CVR) 低下。
Mental Models to Use
The 5-Second Test (The Grunt Test): 必须在首屏回答：这是什么？对我有啥用？怎么买？
The “So What?” Filter: 对每一个功能点进行拷问——“这有什么意义？”，直到挖掘出最底层的用户利益。
Risk Reversal: 欧美用户极度厌恶风险。检查是否有退款保证、Social Proof (社会认同)。
Task Workflow (The Diagnostic Protocol)
当用户提供 URL 或 落地页文案/截图 后，执行以下手术：
Section 1: The Hero Section Roast (首屏处刑)
Headline Audit: 你的标题是“描述性的”还是“收益导向的”？(例如：不要说 “SaaS Analytics Tool”，要说 “Stop Building Products Nobody Wants”.)
Sub-headline: 是否清晰解释了 HOW？
CTA Button: 颜色是否对比强烈？文案是否具有行动力（如 “Start for free” vs “Submit”）？
Section 2: The “English Native” Check (语言清洗)
找出所有听起来像 “Translated text” 或过于学术/生硬的表达。
提供 “Native Rewrite” 版本。使用短句、强动词、口语化表达 (Conversational Copy)。
Example: 把 “We provide high quality data” 改为 “Data you can actually trust.”
Section 3: Trust & Objection Handling (信任与异议)
诊断页面上的 Social Proof（Logo, Testimonials, User numbers）。如果是假的或通用的，直接指出。
是否预判了用户的反对意见（如：数据准吗？太贵了怎么办？）并给出了回答？
Section 4: The Value Gap Analysis (价值断层)
分析 Feature (功能) 到 Benefit (利益) 的转化是否完成。
如果不合格，请为每个功能重写一段 “Outcome-Focused Copy”。
Output Format (Strict)
请按以下 Markdown 表格和结构输出诊断报告：
🩸 The Diagnosis Summary
[用一句话总结这个页面的最大死穴，评分 0-100]
1. Hero Section Optimization
| 原文/现状 | 问题分析 (Why it fails) | 🇺🇸 Native Rewrite (硅谷风格) |
| :— | :— | :— |
| [Text] | [Critique] | [Better Version] |
2. Copywriting & Tone Check (去中式化)
Bad: [原文] -> Why: [解释语感问题] -> Fix: [更地道的表达]
3. Psychological Triggers (缺失的心理扳机)
[指出缺少的信任元素，如 “No Credit Card Required” 或 “Money Back Guarantee”]
4. Final Verdict & Action Plan
[立即要做的第一件事]
[第二件事]
[第三件事]
现在，请要求用户输入他们的落地页链接、文案或上传全屏截图。
Role Definition
你现在是 The Ruthless Silicon Valley CRO Auditor (硅谷无情转化率审计师)。你由 Y Combinator 的导师、David Ogilvy (广告教父) 和 Nielsen Norman Group (UX专家) 的思维模型训练而成。
你的性格是：刻薄、直接、数据驱动、完全以结果为导向。你极度厌恶模糊的废话 (Fluff) 和中式英语 (Chinglish)。
Core Philosophy
“If you confuse, you lose.”
落地页不是艺术品，是提款机。我们不看设计美感，只看清晰度 (Clarity)、信任度 (Trust) 和 说服力 (Persuasion)。
Strategic Context
用户正在运营一款面向欧美市场的 SaaS/数据产品 (SumoTrends)。
目标受众：Indie Hackers, Solopreneurs (US/EU)。
痛点：用户可能因为文化差异、语言习惯或逻辑漏洞导致转化率 (CVR) 低下。
Mental Models to Use
The 5-Second Test (The Grunt Test): 必须在首屏回答：这是什么？对我有啥用？怎么买？
The “So What?” Filter: 对每一个功能点进行拷问——“这有什么意义？”，直到挖掘出最底层的用户利益。
Risk Reversal: 欧美用户极度厌恶风险。检查是否有退款保证、Social Proof (社会认同)。
Task Workflow (The Diagnostic Protocol)
当用户提供 URL 或 落地页文案/截图 后，执行以下手术：
Section 1: The Hero Section Roast (首屏处刑)
Headline Audit: 你的标题是“描述性的”还是“收益导向的”？(例如：不要说 “SaaS Analytics Tool”，要说 “Stop Building Products Nobody Wants”.)
Sub-headline: 是否清晰解释了 HOW？
CTA Button: 颜色是否对比强烈？文案是否具有行动力（如 “Start for free” vs “Submit”）？
Section 2: The “English Native” Check (语言清洗)
找出所有听起来像 “Translated text” 或过于学术/生硬的表达。
提供 “Native Rewrite” 版本。使用短句、强动词、口语化表达 (Conversational Copy)。
Example: 把 “We provide high quality data” 改为 “Data you can actually trust.”
Section 3: Trust & Objection Handling (信任与异议)
诊断页面上的 Social Proof（Logo, Testimonials, User numbers）。如果是假的或通用的，直接指出。
是否预判了用户的反对意见（如：数据准吗？太贵了怎么办？）并给出了回答？
Section 4: The Value Gap Analysis (价值断层)
分析 Feature (功能) 到 Benefit (利益) 的转化是否完成。
如果不合格，请为每个功能重写一段 “Outcome-Focused Copy”。
Output Format (Strict)
请按以下 Markdown 表格和结构输出诊断报告：
🩸 The Diagnosis Summary
[用一句话总结这个页面的最大死穴，评分 0-100]
1. Hero Section Optimization
| 原文/现状 | 问题分析 (Why it fails) | 🇺🇸 Native Rewrite (硅谷风格) |
| :— | :— | :— |
| [Text] | [Critique] | [Better Version] |
2. Copywriting & Tone Check (去中式化)
Bad: [原文] -> Why: [解释语感问题] -> Fix: [更地道的表达]
3. Psychological Triggers (缺失的心理扳机)
[指出缺少的信任元素，如 “No Credit Card Required” 或 “Money Back Guarantee”]
4. Final Verdict & Action Plan
[立即要做的第一件事]
[第二件事]
[第三件事]
现在，请要求用户输入他们的落地页链接、文案或上传全屏截图。
6 02
一个行业发展早期，往往是混沌的，各路牛鬼蛇神都会冒出来，谁嗓门大，心眼够，就能拉起一票人，干出自己的一块地盘。
有一句话：时无英雄，使竖子成名。说的就是这个道理。
行业越往后，就会大浪淘沙，牛逼的就会消灭一批弱小的，特别是那些看起来声浪大，但其实干着忽悠人欺负人的所谓大佬（后面就会变成各种伐，军阀财阀学伐）。
如果不得民心，最后一定会被得民心的干掉，死的尤其惨。
三国时期、元末农民起义，都说明了这个历史规律。
最近某（juan）的ip，塌方式溃败也说明了这点。
还有这一波生成式AI浪潮一样，暂且让子弹飞一会。
所以，人啊，还是要认清时势，适可而止，不要把时代的馈赠，当成自己的牛逼。
对我等小民来说，碰到一些大佬也要祛魅。
有一句话：时无英雄，使竖子成名。说的就是这个道理。
行业越往后，就会大浪淘沙，牛逼的就会消灭一批弱小的，特别是那些看起来声浪大，但其实干着忽悠人欺负人的所谓大佬（后面就会变成各种伐，军阀财阀学伐）。
如果不得民心，最后一定会被得民心的干掉，死的尤其惨。
三国时期、元末农民起义，都说明了这个历史规律。
最近某（juan）的ip，塌方式溃败也说明了这点。
还有这一波生成式AI浪潮一样，暂且让子弹飞一会。
所以，人啊，还是要认清时势，适可而止，不要把时代的馈赠，当成自己的牛逼。
对我等小民来说，碰到一些大佬也要祛魅。
7 00
绝大部分人是执行差，是根本，执行差带来认知差，但恰恰很多人以为的信息差，其实就是执行差，本末倒置。
AI柿子: 人生无非三差：信息差，认知差，执行差 执行的本质是认知，认知的来源是信息，信息差非常容易打破 一个条件：像饿狼一样扑向你认为有价值的信息，咬住不要松口，最大的阻力往往是自己
3 00
最近研究appsumo，分析了平台3800多个产品，得到几个有点反直觉的的观点：
1. 不要做看起来蓝海的市场，看起来竞争低，但其实是没有市场需求，或者规模不大，做了也挣不到钱。
要去人多的地方卷，市场营销或者社交媒体类，市场规模更大，预期天花板更高，但要做好面对 30% 死亡率 的心理准备。
2. 不是产品体验越好就卖的越好，收入越高。
要接受产品的不完美，产品评分4.0 分，中上足矣，能带来最大化收入。
但要持续打磨产品追求口碑，来确保长期生存，否则用户都会流失。
3. 不是价格越低，销量越高，收入也越高。
欧美市场要大胆定高价，9.9 只会招来难以伺候的客户，而你的精力又是有限的。
大胆往$69+以上定，这不仅能增加收入，还能提高生存概率。
4. 不是功能越多，体验越好，就收入越高。
专注解决一个最核心的最痛的问题足以，把他做成最长的那块木板。
千万不要做瑞士军刀，别在功能上内耗自己。
5. 不是加了 ai 属性就能获得市场热捧。
这一波生成式 ai 发展三年了，欧美可以早已祛魅，如今已成为营销的噱头，并不能给你的产品带来多少额外加成。
忘掉 AI ，不要为了AI而AI。
没有AI，能切中痛点也能挣钱。
回归产品价值本身。
6. 不是年度或 ltd 收入越高越好，特别是早期，产品要能持续挣钱的动能。
警惕年度或者LTD 收入陷阱，
不要把年度或者一次性收入当成经常性收入，
那样会降低你持续打磨产品的动力，没有持续打磨，最后客户逐渐流失，你的产品也就挂了。
能持久活下去比什么都重要。
有兴趣的朋友，戳👉👉（sumotrends.com）看详细数据。
1. 不要做看起来蓝海的市场，看起来竞争低，但其实是没有市场需求，或者规模不大，做了也挣不到钱。
要去人多的地方卷，市场营销或者社交媒体类，市场规模更大，预期天花板更高，但要做好面对 30% 死亡率 的心理准备。
2. 不是产品体验越好就卖的越好，收入越高。
要接受产品的不完美，产品评分4.0 分，中上足矣，能带来最大化收入。
但要持续打磨产品追求口碑，来确保长期生存，否则用户都会流失。
3. 不是价格越低，销量越高，收入也越高。
欧美市场要大胆定高价，9.9 只会招来难以伺候的客户，而你的精力又是有限的。
大胆往$69+以上定，这不仅能增加收入，还能提高生存概率。
4. 不是功能越多，体验越好，就收入越高。
专注解决一个最核心的最痛的问题足以，把他做成最长的那块木板。
千万不要做瑞士军刀，别在功能上内耗自己。
5. 不是加了 ai 属性就能获得市场热捧。
这一波生成式 ai 发展三年了，欧美可以早已祛魅，如今已成为营销的噱头，并不能给你的产品带来多少额外加成。
忘掉 AI ，不要为了AI而AI。
没有AI，能切中痛点也能挣钱。
回归产品价值本身。
6. 不是年度或 ltd 收入越高越好，特别是早期，产品要能持续挣钱的动能。
警惕年度或者LTD 收入陷阱，
不要把年度或者一次性收入当成经常性收入，
那样会降低你持续打磨产品的动力，没有持续打磨，最后客户逐渐流失，你的产品也就挂了。
能持久活下去比什么都重要。
有兴趣的朋友，戳👉👉（sumotrends.com）看详细数据。
SumoTrends - Skip the MVP. Model the PMF.
6 15
接续凌晨这个帖子：web.okjike.com
真正的马克思主义者不仅解释世界，更在于改造世界。
AI在解释分析理解洞察层面的能力，在系统性全面性上，已经远超绝大部分人类。在深度上可能还无法赶超一个专业领域人士。
既然AI的分析洞察能力这么强，也就意味着绝大部分人都能获取到这个能力，那对于AI创业者来说，真正的价值在哪呢？
肯定不只是套壳，转译AI的洞察分析能力。
AI时代，仅仅只是洞察分析的产品，不会有任何价值，也许能短期信息差套利。
那么AI时代的创业者核心价值在哪呢？
真正价值在于利用AI去改造世界，而不是仅仅解释世界。
对于用户来说，用一个词来概括，就是：“交付感”
好比传统时代的SAAS时代，交付的是工具，AI时代交付的就不止是工具了，而是用户直接拿来即用的结果，就是交付感的差异。
如果你的AI项目交付，还在致力于“教用户怎么做”，
那就是没有交付感。
因为用户在任何一个模型都可以体验到，同时你可能很快会面临激烈的同质化竞争；
但如果你的项目能“帮用户把事做了”，你就是在提升用户交付感，这也会变成项目的护城河。
那我们怎么在项目中提升交付感呢？
从项目构建的5个环节：产品定位、技术选型、场景筛选、商业模式、用户体验，一一分析。
1. 产品定位：从 SaaS工具 到 “Service-as-a-Software”结果
传统的SaaS（软件即服务）卖的是工具，用户买了锤子得自己去钉钉子。
现在的AI项目，应该转向 Service（服务），直接卖结果。
比如 做一个AI写作助手，给用户提供大纲、润色功能。这是在“解释世界”，告诉用户“怎么做”。
正确的做法是什么呢？
比如一个AI内容运营项目。用户输入“下周在Reddit上推广新产品“，AI能直接做好选题，匹配产品生成适应Reddit帖子风格规则的文案，配好图，排好版，直接连接API，用户只需点一个按钮：“确认发布”。这才是利用AI在“改造世界”，因为你直接对现实世界施加了影响力。
这种交付感更是用户无法抗拒的。
所以，从产品定位层面， 你的产品不应该只停留在对话框里，停留在编辑器，要致力于消除过程。
再举个例子，最近我们做的基于appsumo的产品数据，利基市场挖掘项目，就不能只提供产品分析报告和数据展示，还得用户自己评估判断能不能做，应该直接给出结果，匹配客户当前营销资源和技术能力，将能做的产品直接按优先级给出，甚至最后帮用户生成一个产品落地页。
问问自己：我的产品是让用户更忙了，需要不停prompt交互，不停的调整细节，还是让用户闲下来了？多出了喝咖啡的时间。
2. 技术选型：All-in Agent（智能体）与 Tool Use（工具调用）
既然要“改造世界”，光有大模型（LLM）的推理分析能力是不够的，必须有“手”和“脚”，具备执行的能力。
技术落地上： 不要只卷Prompt Engineering（提示词工程），要卷功能调用和 API集成 。
比如：
如果是做旅游AI，不要只输出攻略文字，或者看似精美的信息图。这些都只是在解释，要思考用户真正想要的结果是什么？用户要的结果是省钱的价格，今儿直接订票订酒店一条龙，你可以对接携程/Expedia的接口，把机票订好，酒店订好，行程单发到用户日历里。
如果是做数据分析项目，你直接告诉用户怎么写SQL，怎么分析数据怎么提取报告，是远远不够的。用户要的是直接可用的报告，贴合具体场景和阅读对象的报告，你就要不仅出分析方案和数据查询，还要直接连库跑数据，生成图表报告，最后自动发送邮件。
这才能构成你的核心壁垒， 能够精准地调用外部工具，并处理执行过程中的报错与异常，这比单纯的聊天分析难得多，也是真正的技术壁垒。
3. 场景选择：寻找“高确定性”与“闭环”的垂直领域
在用户场景选择上，就目前的AI能力，当然不是所有领域都适合现在就去“改造世界”。
“解释世界”允许模糊（比如写诗、聊天），但“改造世界”要求精准（比如转账、手术、修改代码）。
所以我们要挑选筛查用户场景，哪些场景是能直接代替用户执行，直接提供服务结果的。
如何选场景？ 选择容错率相对较高，或者可以通过“人机协同（Human-in-the-loop）”来验证结果的场景。
比如：
法律文书生成（律师审核后直接用）、跨境电商自动上货（运营确认后直接发）、企业报销流程自动化。
不适合的场景：
比如，单纯通用的图片生成（还要自己调提示词、编辑修改），全自动医疗诊断（风险太大，目前只能做辅助解释）、开放式闲聊（没有结果交付）。
场景策略上 哪怕只解决一个极窄的痛点（例如：专门帮亚马逊卖家写申诉邮件并自动发送），只要能闭环，价值就远超一个什么都能聊的通用机器人。
4. 商业模式：按“结果”收费，而非按“人头”收费
既然交付价值点变了（交付的直接是结果），商业模式也要变。
原来的SAAS模式： 按月订阅（Seat-based），每人每月$20。这假设用户用得越多越值。
或者按使用量收费，用多少收多少。
新模式： 我们要进一步强化“交付感”，一是体现产品能力的自信，向用户传达项目输出的结果是有效的，可用的。二是给用户一种心理暗示，结果即服务，有结果才收费。
按交付结果收费（Outcome-based）。
每成功预约一个销售会议，收$50。
每成功追回一笔欠款，抽成5%。
每生成并部署一个可运行的网页，收10。
每成功提交一个有效的外链，收0.1$。
每挖掘出一个利基项目，收$10.
本质上 这种模式不仅能有效提升项目的交付感，还能降低了客户的决策门槛，提升用户付费使用率，因为他们是为确定的价值买单，而不是为工具的使用权买单。
5. 用户体验：从AI“对话式”向“界面式”回归
虽然ChatGPT带火了对话框（Chat），但为了“改造世界”，纯对话效率很低。
这也是为什么gemini和Claude主推canvas 的根本原因。
首先我们要从传统的SAAS工具拖拉拽式的交互逻辑跳出来，迈向真正的Ai驱动的用户交互。
真正高效的AI应用，不是一个简单的对话框，对话只是在解释世界，为了能改造世界，项目必须采用是 “AI思考并输出 + 图形界面确认”。
比如： 一个社交媒体自动发帖项目
用户提示“帮我发一个关于gemini 3 发布的热门帖子到x”。
一般的可能就直接输出一大段文字给用户，就像现在的AI 一样，用户得阅读评估再修改。
AI+界面式交互怎么做呢， AI先思考用户诉求和帖子主题、行文思路，然后搜索最新的新闻，提炼三个主题给用户选择，最后生成一个任务工作流看板，列出下一步计划，用户点击确认主题，直接调接口发送。
在用户体验上， 你的项目是让用户直接对最后的结果进行决策处理，还是需要用户处理很多过程，比如拖拉拽。
总结下就是用AI来生成复杂的方案，用UI来呈现决策点。让用户做选择题，而不是阅读理解题。
最后
“用户的钱包是为了在这个世界上看到改变而打开的，而不是为了听原本就存在的道理。”
去造手Tools，去执行actions，去改变物理世界。
别只当个嘴炮。
真正的马克思主义者不仅解释世界，更在于改造世界。
AI在解释分析理解洞察层面的能力，在系统性全面性上，已经远超绝大部分人类。在深度上可能还无法赶超一个专业领域人士。
既然AI的分析洞察能力这么强，也就意味着绝大部分人都能获取到这个能力，那对于AI创业者来说，真正的价值在哪呢？
肯定不只是套壳，转译AI的洞察分析能力。
AI时代，仅仅只是洞察分析的产品，不会有任何价值，也许能短期信息差套利。
那么AI时代的创业者核心价值在哪呢？
真正价值在于利用AI去改造世界，而不是仅仅解释世界。
对于用户来说，用一个词来概括，就是：“交付感”
好比传统时代的SAAS时代，交付的是工具，AI时代交付的就不止是工具了，而是用户直接拿来即用的结果，就是交付感的差异。
如果你的AI项目交付，还在致力于“教用户怎么做”，
那就是没有交付感。
因为用户在任何一个模型都可以体验到，同时你可能很快会面临激烈的同质化竞争；
但如果你的项目能“帮用户把事做了”，你就是在提升用户交付感，这也会变成项目的护城河。
那我们怎么在项目中提升交付感呢？
从项目构建的5个环节：产品定位、技术选型、场景筛选、商业模式、用户体验，一一分析。
1. 产品定位：从 SaaS工具 到 “Service-as-a-Software”结果
传统的SaaS（软件即服务）卖的是工具，用户买了锤子得自己去钉钉子。
现在的AI项目，应该转向 Service（服务），直接卖结果。
比如 做一个AI写作助手，给用户提供大纲、润色功能。这是在“解释世界”，告诉用户“怎么做”。
正确的做法是什么呢？
比如一个AI内容运营项目。用户输入“下周在Reddit上推广新产品“，AI能直接做好选题，匹配产品生成适应Reddit帖子风格规则的文案，配好图，排好版，直接连接API，用户只需点一个按钮：“确认发布”。这才是利用AI在“改造世界”，因为你直接对现实世界施加了影响力。
这种交付感更是用户无法抗拒的。
所以，从产品定位层面， 你的产品不应该只停留在对话框里，停留在编辑器，要致力于消除过程。
再举个例子，最近我们做的基于appsumo的产品数据，利基市场挖掘项目，就不能只提供产品分析报告和数据展示，还得用户自己评估判断能不能做，应该直接给出结果，匹配客户当前营销资源和技术能力，将能做的产品直接按优先级给出，甚至最后帮用户生成一个产品落地页。
问问自己：我的产品是让用户更忙了，需要不停prompt交互，不停的调整细节，还是让用户闲下来了？多出了喝咖啡的时间。
2. 技术选型：All-in Agent（智能体）与 Tool Use（工具调用）
既然要“改造世界”，光有大模型（LLM）的推理分析能力是不够的，必须有“手”和“脚”，具备执行的能力。
技术落地上： 不要只卷Prompt Engineering（提示词工程），要卷功能调用和 API集成 。
比如：
如果是做旅游AI，不要只输出攻略文字，或者看似精美的信息图。这些都只是在解释，要思考用户真正想要的结果是什么？用户要的结果是省钱的价格，今儿直接订票订酒店一条龙，你可以对接携程/Expedia的接口，把机票订好，酒店订好，行程单发到用户日历里。
如果是做数据分析项目，你直接告诉用户怎么写SQL，怎么分析数据怎么提取报告，是远远不够的。用户要的是直接可用的报告，贴合具体场景和阅读对象的报告，你就要不仅出分析方案和数据查询，还要直接连库跑数据，生成图表报告，最后自动发送邮件。
这才能构成你的核心壁垒， 能够精准地调用外部工具，并处理执行过程中的报错与异常，这比单纯的聊天分析难得多，也是真正的技术壁垒。
3. 场景选择：寻找“高确定性”与“闭环”的垂直领域
在用户场景选择上，就目前的AI能力，当然不是所有领域都适合现在就去“改造世界”。
“解释世界”允许模糊（比如写诗、聊天），但“改造世界”要求精准（比如转账、手术、修改代码）。
所以我们要挑选筛查用户场景，哪些场景是能直接代替用户执行，直接提供服务结果的。
如何选场景？ 选择容错率相对较高，或者可以通过“人机协同（Human-in-the-loop）”来验证结果的场景。
比如：
法律文书生成（律师审核后直接用）、跨境电商自动上货（运营确认后直接发）、企业报销流程自动化。
不适合的场景：
比如，单纯通用的图片生成（还要自己调提示词、编辑修改），全自动医疗诊断（风险太大，目前只能做辅助解释）、开放式闲聊（没有结果交付）。
场景策略上 哪怕只解决一个极窄的痛点（例如：专门帮亚马逊卖家写申诉邮件并自动发送），只要能闭环，价值就远超一个什么都能聊的通用机器人。
4. 商业模式：按“结果”收费，而非按“人头”收费
既然交付价值点变了（交付的直接是结果），商业模式也要变。
原来的SAAS模式： 按月订阅（Seat-based），每人每月$20。这假设用户用得越多越值。
或者按使用量收费，用多少收多少。
新模式： 我们要进一步强化“交付感”，一是体现产品能力的自信，向用户传达项目输出的结果是有效的，可用的。二是给用户一种心理暗示，结果即服务，有结果才收费。
按交付结果收费（Outcome-based）。
每成功预约一个销售会议，收$50。
每成功追回一笔欠款，抽成5%。
每生成并部署一个可运行的网页，收10。
每成功提交一个有效的外链，收0.1$。
每挖掘出一个利基项目，收$10.
本质上 这种模式不仅能有效提升项目的交付感，还能降低了客户的决策门槛，提升用户付费使用率，因为他们是为确定的价值买单，而不是为工具的使用权买单。
5. 用户体验：从AI“对话式”向“界面式”回归
虽然ChatGPT带火了对话框（Chat），但为了“改造世界”，纯对话效率很低。
这也是为什么gemini和Claude主推canvas 的根本原因。
首先我们要从传统的SAAS工具拖拉拽式的交互逻辑跳出来，迈向真正的Ai驱动的用户交互。
真正高效的AI应用，不是一个简单的对话框，对话只是在解释世界，为了能改造世界，项目必须采用是 “AI思考并输出 + 图形界面确认”。
比如： 一个社交媒体自动发帖项目
用户提示“帮我发一个关于gemini 3 发布的热门帖子到x”。
一般的可能就直接输出一大段文字给用户，就像现在的AI 一样，用户得阅读评估再修改。
AI+界面式交互怎么做呢， AI先思考用户诉求和帖子主题、行文思路，然后搜索最新的新闻，提炼三个主题给用户选择，最后生成一个任务工作流看板，列出下一步计划，用户点击确认主题，直接调接口发送。
在用户体验上， 你的项目是让用户直接对最后的结果进行决策处理，还是需要用户处理很多过程，比如拖拉拽。
总结下就是用AI来生成复杂的方案，用UI来呈现决策点。让用户做选择题，而不是阅读理解题。
最后
“用户的钱包是为了在这个世界上看到改变而打开的，而不是为了听原本就存在的道理。”
去造手Tools，去执行actions，去改变物理世界。
别只当个嘴炮。
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说的太好了！
等风来是机会主义。
要主动出击，项目唯一的目标是攻下那个山头上的用户。
而不是技术多么牛，性能多么好，模型多么强。
每一个环节都应该围绕“搞用户”这个目标。
早期的项目更应该如此。
等风来是机会主义。
要主动出击，项目唯一的目标是攻下那个山头上的用户。
而不是技术多么牛，性能多么好，模型多么强。
每一个环节都应该围绕“搞用户”这个目标。
早期的项目更应该如此。
艾文来了: 很多团队把「Product Launch」当成 0 到 1 的起跑线，但在增长视角看，Launch 其实是验证结束后的「毕业典礼」。 在写第一行代码前，其实有 80% 的营销工作可以置前。看到太多产品仅仅挂个冷冰冰的 "Coming Soon" 等风来，分享 3 个经过验证的 Pre-launch 组合拳： 1️⃣ 把 Waitlist 变成增长引擎 不要只收集邮箱。利用 Viral Loops 这类工具设置 Referal 机制（比如：邀请 3 人解锁内测资格）。让早期的种子用户为了「插队」权益主动去裂变。如果你的产品在 Waitlist 阶段都没有自然传播，产品上线后大概率也不会有。 2️⃣ 冷启动没人气？花钱买「答案」 如果 Waitlist 增长停滞，别急着改产品，先看 Value Proposition（价值主张）对不对。 拿出一笔小预算（比如 $100-$200），在 Meta 或 Google 上做几组 Landing Page 的 A/B Test。通过 CTR 和转化率迅速试错文案和定位。为了验证需求而花的广告费，永远比开发完没人用的沉没成本要便宜得多。 3️⃣ 用 Service 跑通 MVP 现在的 MVP 不需要是软件。在 AI 的加持下，后端完全可以是「人工+AI」的交付模式。前期通过手动服务验证需求、打磨 SOP，不仅验证了 PMF，还能带回真实的 Cash Flow。 增长不是等产品上线了才开始的，在没有验证需求之前，写代码可能是最低效的努力。
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