成都这鬼天气，热得黏糊糊的，空调外机嗡嗡响得人脑仁疼。我突然就想，要是能在三亚的海边，吹着海风写代码，该多爽。当然，这念头也就闪了一秒，手头这摊子事，哪容得你跑。什么海边写代码，本质是逃避，逃避现在这种被AI浪潮追着屁股跑的焦虑。
今年这形势，逼得人必须把“经验产品化”提上日程了。以前那套，靠个人手艺接单，累死累活，天花板肉眼可见。现在得琢磨，怎么把踩过的坑、总结的方法，打包成能复制、能卖钱的东西。第一步，就是得把行业数据给摸透了，手里没弹药，谈什么扩张。我最近就在死磕这个，数据调研。
逻辑其实不复杂，但做起来全是细节。首先得框定赛道，不能大而全。我锚定了几个方向：一是中小企业私域运营的自动化痛点，二是知识付费领域的交付提效，三是线下服务业的线上引流转化。这几个领域，我过去或多或少都沾过边，有体感，不是纯纸上谈兵。
数据来源就野了。公开的行业报告先扒一遍，像艾瑞、QuestMobile这些，但你知道，这些报告水分大，只能看个趋势。关键还得自己动手。我用Python写了个爬虫集群，专门去抓目标行业聚集的论坛、垂直社区、甚至招聘网站。比如，看知识付费，就去小鹅通、知识星球相关的用户讨论区，抓高频关键词和抱怨点；看线下服务业，就抓大众点评、美团商家后台（模拟）经常出现的运营问题。这里面的技术坑太多了，反爬策略天天变，一会儿封IP，一会儿要验证码，还得处理各种异步加载的DOM树，折腾得人上火。
光有外部数据不够，还得结合自己的交付案例做交叉验证。我翻出了2021年做过的几个体育健身教练的SOP方案，把当时手工记录的客户沟通记录、需求变更节点、交付耗时，全部数字化，打标签。这一步最枯燥，但也最有用。你发现没有？很多客户的底层需求是相似的，比如都想要“自动化的客户跟进流程”，但表述千奇百怪，有的说“能不能自动发课表”，有的说“会员老忘上课怎么办”。你得把这些口语化的需求，归类到几个标准化的“功能模块”里。
整理逻辑就是“问题场景 -> 解决方案 -> 技术实现 -> 可产品化程度”四层漏斗。比如，一个常见场景：“健身教练想给会员群发周训练计划，但每个人进度不同，手动改太麻烦。” 解决方案可以是“基于会员上次训练数据，自动生成并推送个性化计划”。技术实现，2021年可能得用Excel函数加邮件合并，笨重；现在呢？用大模型API，喂给它会员数据和计划模板，让它生成十份不同的，再通过企业微信机器人发出去。可产品化程度就很高了，可以封装成一个SaaS小工具或者n8n的自动化工作流模板。
最难的是评估市场容量和付费意愿。我搞了个土办法，去查相关关键词的百度指数、微信指数趋势，看搜索量是在涨还是跌。更直接的是，假装成潜在客户，去竞品或者类似服务的社群里潜水，看他们怎么定价，用户最常问什么问题，抱怨什么功能缺失。这些信息碎片得很，得用Notion建数据库，一条条往里填，打上时间戳和可信度标签。
干着干着就发现，所谓“产品化”，根本不是把你会的东西直接摆上去卖。它是一个提炼、抽象、再封装的过程。你得像搞化学实验一样，从一堆杂乱无章的矿石（原始需求和数据）里，提炼出高纯度的金属（核心解决方案），最后还得把它铸造成一把即插即用的扳手（标准化产品）。这个过程里，我过去赖以生存的那些技能，比如Axure画原型、写精细的需求文档，重要性在下降；而对业务逻辑的洞察力、数据清洗和处理能力、以及快速用AI工具构建MVP（最小可行产品）的能力，变得前所未有的重要。
焦虑吗？当然焦虑。感觉就像在一条快车道上，刚熟悉了手动挡的换挡节奏，突然告诉你以后全是自动驾驶，你得赶紧去学怎么给AI下指令。但另一方面，又有点兴奋。这种把经验打碎重铸的过程，本身就是在创造新的可能性。或许有一天，我真能坐在某个地方，不一定是三亚，安心地“写代码”——只不过那时候写的，可能已经是给AI看的“提示词工程说明书”了。
数据盘到一定程度，方向会自己浮现出来。哪些需求是伪需求，哪些赛道已经红海，哪些还有用自动化降维打击的空间。这比空想“我要做什么产品”实在得多。行，今天先盘到这儿，明天继续跟反爬虫策略斗智斗勇。海边写代码？等我的“扳手”造得足够多、足够锋利的时候再说吧。
