好产品是增长的根本

很多公司在发布新业务或者新产品的时候常常本末倒置，投入大量的人力、物力和财力试图吸引更多用户使用它们的产品，而事实上它们的产品并不招人喜欢，有时甚至并不被目标受众所接受。

增长黑客的基本原则之一就是在确定你的产品是否不可或缺、为何不可或缺以及对谁来说不可或缺之前不要进入快节奏试验阶段，也就是说，你必须要了解你的产品的核心价值是什么、对哪些客户来说具备这些核心价值以及为什么。

最后，值得强调的一点是，创造了核心价值并不意味着我们一定能够正确定位核心价值。像我们这样开发并推广新产品的人常常都会以为我们知道客户会喜爱我们产品的哪一点，但事实上我们以为的往往都是错的。有时候产品真正的核心价值可能完全不同于我们最初在产品愿景中所设定的，它可能是在产品推出之后才加进去的某个功能或用户体验。无论如何，增长团队都应当找到这个核心价值。这就是本章的重点。

——摘自《增长黑客》

Obsidian 最新 1.9.10 版本上线了数据库 Bases 功能，用它整理了一下写过的公众号，不管是 PC 端还是移动端，都还挺好看的哦！

最近一个月，我用 Cursor 和 Claude Code（下文有时称作 cc），一个人花了 3 周在公司产品上从零搭起了一个 RAG 服务接口，实现了意图识别、混合全文检索与向量搜索、重排以及动态拼装 prompt 等功能。尽管效果还有待提升，但是至少在产品上跑通了这个功能，作为最小可行性产品是没问题的，甚至这已经远超最小可行性产品了。

我熟悉 RAG 的整个流程和各个环节，去年做过类似的 demo ，但是这是我第一次使用 FastAPI 实现一个在生产环境可供后端服务并发调用的 API，响应时间平均在两三秒，如果没有 Cursor 和 Claude Code，我不可能一个人在 3 周内完成这个 4000 多行核心代码加上 5000 多行单元测试的工程。

在实现这个 RAG 接口的过程中（包括实现前后），有以下一些感想和心得想分享一下。

动动嘴和 Figma 设计稿永远比不上一个真实可用的原型设计，或者一个 demo 来的实在。

mp.weixin.qq.com

token 正在越来越便宜，没错。
但 Agent 运行的时间正在越来越长，消耗的 token 也正在越来越多。
结果就是，与传统产品不同，按订阅收费是不可持续的！

做 AI 产品或者 AI 功能应该在第 0 天就想好自己的定价模型，除了按订阅付费，还有什么其他模式？

按量付费
按效果付费
不靠 AI 生成的 token 赚钱，而靠其他服务赚钱，AI 只是用于“引流”。

“如果你还固步自封，一方面初创公司正在重塑你的市场，另一方面你却还在为一个定价变革进行长达九个月的案例研究，然后再花六个月到九个月去部署。等真正上线时，就已经落后了一年半，而且你的定价模型可能早就过时了。这对 CEO 来说是极其被动的局面。因此，你确实需要力量和决心，在这里，“硬性截止日期”反而是推手。否则，你会发现组织里有无数个理由让变革无法发生。”

“ a16z：在现在这个时间点，如果企业还没有思考定价，是不是已经落后了？

Scott Woody：是的。如果你刚刚在公司的利润表上新增了一项昂贵的 AI 成本，但 CFO 还没生气，那只有两种可能：要么这个 AI 没带来任何实际作用；要么没人关注销货成本（COGS）。这个问题必须被正视并解决。但现实是，现在没有人拥有定价的标准答案。”

当我在工作中争取到做自己感兴趣的事情时，很容易不小心就超过了每周 40 小时🤦‍♂️

AI 顶会 NeurIPS 2025 最逆天评审：

就算没有 AI ，我也是从 stackoverflow，官方 API 文档，reddit 等网站上复制粘贴代码，那为什么不让阅读了海量上述文档，接受了强化学习的 AI 直接写代码？

更进一步，不仅仅是写，由于有编译器对代码规范进行验证，AI 可以根据报错进行反思与修复，从而持续交互。

最后，最极端地讲，假如我完全看不懂 AI 实现我需求的代码，但我最清楚我的需求，所以我可以根据结果进行验收。

此外，最大化自己掌控单元测试与集成测试的程度，能让我更进一步了解 AI 的代码以及设计。