复盘一个 AI 小工具时，我会先问：它到底替用户省了什么？

不是“用了 AI”，也不是“接了某个模型”，而是用户原来要花 30 分钟做的事，现在是不是 5 分钟能做完？原来容易出错的地方，现在是不是更稳？

我会记录这些东西：

• 用户是谁：开发者、运营、销售、学生，差别很大
• 高频场景是什么：一天用一次还是一个月用一次
• AI 在流程里负责哪一步：生成、总结、检索、判断还是执行
• 失败时用户怎么办：能不能改、能不能重试、能不能看来源
• 成本是否撑得住：token、接口、人工审核都算

很多 AI 产品的问题是 demo 很亮，但没有形成习惯。用户试完觉得“挺酷”，然后就忘了。

所以我现在更看重留存和复用，而不是第一次体验的惊艳。AI 小工具要活下来，最后靠的是稳定解决一个具体问题。