一点心得

如果给我一次重来的机会，我会怎么做得更好

复盘领域

💻

软件产品

从古早ERP到SaaS到AI Agent，踩过的架构坑、需求坑、迭代坑

🔧

硬件产品

NAS、ARM笔记本、机器人、无人机——从零到量产的血泪教训

🧠

算法落地

音乐推荐、视频美颜、视觉识别——算法从实验室到产品的真实差距

📊

大数据

曲库系统、版权结算、用户画像——千万级数据系统的实操经验

🏢

公司运营

连续创业4.5次均失败——不是成功学，是"如果重来我会怎么做"

🤝

做人·搞关系·管项目

产品经理最重要的能力不是写PRD，是让人愿意跟你做事

当时 × 现在重做

不是方法论当时怎么干的 → 现在用AI怎么重做 → AI管不了的边界

软件产品 — 从"拉团队干半年"到"一个人三天出原型"

当时怎么干的

做新功能从想法到上线，小则一个月，大则半年：先写PRD→拉前端、后端、测试、UI开评审会→撕几轮→排期两个月后→开发半个月→测试改bug一周。一大半时间不是在做事，是跟人掰扯。

现在用AI重做

想法当天用AI Coding出可交互原型，
PRD不用几十页，直接跟AI对话拆需求
一个人+AI三天出第一版，两周上线验证

AI帮不上的

用户是谁、痛点是什么——根本判断AI替不了
复杂业务逻辑和多系统对接，AI做不了
产品的品味和感觉——什么交互是好的——只能人判断

产品经理从"需求传递者"变成"产品创造者"。

硬件产品 — 从"开模百万"到"数字孪生先跑一遍"

当时怎么干的

做硬件最怕做出来才发现不对。开一套模几十万、上百万，试错成本极高，没法在量产前知道用户喜不喜欢。

现在用AI重做

概念阶段AI生图出几十版外观方案，一天搞定
结构设计AI做仿真，以前算一周现在几小时
市场验证用AI出图、出视频，先网上测一轮再开模

AI帮不上的

物理世界约束——好看不等于能生产
供应链的坑——找厂、控品质、交期——AI给不了实操经验
手感、重量、质感，必须拿在手里

AI让硬件试错从"开模"变成"数字孪生先跑"

算法/大数据 — 从"建团队招博士"到"人人都能分析"

当时怎么干的

做音乐大数据、音频指纹、曲库整合，要招算法科学家搭数据仓库，十几个人干好几年跨部门数据整合技术是一方面，组织和利益是最大障碍

现在用AI重做

普通数据分析用自然语言问数据，不用写SQL
数据清洗AI几分钟搞定，以前分析师80%的时间
中小公司不用专门招数据团队了

AI帮不上的

该问什么问题——AI能算但你得知道问什么
数据背后的业务逻辑——为什么涨了？得懂业务的人判断
真正硬核的算法创新还是得专业团队

好问题比好答案值钱。

公司运营 — 从"靠人管"到"靠系统跑"

当时怎么干的

管团队一大半时间做信息同步——开周会写周报对齐进度追任务人一多光沟通就把人累死永远不知道每个人到底卡在哪

现在用AI重做

任务管理和进度同步AI助理搞定，不用天天开会
周报总结AI自动整理
新人入职AI把知识库喂进去，有问题先问AI
流程自动化：报销、请假AI审批比人快

AI帮不上的

人的情绪状态——AI知道谁延期但不知道他是不是家里出事
团队文化和凝聚力只能人建
难决策——要不要裁人、要不要转型——AI替不了

AI能帮你管"事"，管"人"还得靠自己

管人管事 — 从"事必躬亲"到"AI当你的COO"

当时怎么干的

PM最大一份工作是管理人——让程序员测试架构师劲往一处使不天天扯皮PM一多半工作在跟人掰扯

现在用AI重做

需求管理AI整理得清清楚楚，优先级依赖关系一目了然
Bug追踪AI自动分析、分类、定级、分配
会议纪要和行动项AI自动提取、跟进
管理者的时间从协调跟进中解放出来

AI帮不上的

人与人之间的信任——愿不愿意跟你说实话
棘手人事问题——谁该升谁该走怎么调解
激励和鼓舞——AI给不了成就感和归属感

管理的本质是通过别人拿结果，AI能省时间省不了心

创业/商业化 — 从"先搭团队再找方向"到"一个人先跑起来"

当时怎么干的

先想方向→拉团队、租办公室、注册公司、做产品、找融资→烧大半年上线发现没人要→调整转型→钱烧完，公司没了。

现在用AI重做

不用先搭团队——一个人+AI做出原型官网营销物料甚至第一版产品
以前创业起步几十万，现在几千块就跑起来
一个月几千块验证方向，先跑通再招人

AI帮不上的

做什么不做什么给谁做怎么赚钱——核心判断AI替不了
跟客户真实沟通，你得自己去聊
坚持的韧性——90%时间是迷茫焦虑AI帮不了

以前烧半年几十万验证的事，现在一个月几千块就能跑通但创业最核心的判断和韧劲，还是自己的事