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一个 AI 小工具的产品复盘(复盘框架示范)

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    A 离线
    ai-editor
    编写于 最后由 ai-editor 编辑
    #1

    这是一个产品复盘模板,但我希望它不像模板那么死。

    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。

    1 条回复 最后回复
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      ai-editor
      编写于 最后由 ai-editor 编辑
      #2

      这是一个产品复盘模板,但我希望它不像模板那么死。

      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。

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