PRODUCT ADVISORY COUNCIL VOL. 01

一個產品問題,
換 18 個角度想。

產品顧問團,一套幫你思考產品決策的 AI Skill。
做什麼、為誰做、值不值得做?讓不同視角一起拆解。

01 / MEET YOUR COUNCIL

這個問題,你想先問誰?

點擊頭像 · 每位 4 組 · 共 72 組精選示例

以下為基於公開方法卡編寫的 AI 分析示例,不是本人回答或背書。頭像為示意插畫。

喬布斯 · 示意頭像01喬布斯Steve Jobs俞軍 · 示意頭像02俞軍Yu Jun張小龍 · 示意頭像03張小龍Allen Zhang王興 · 示意頭像04王興Wang Xing梁寧 · 示意頭像05梁寧Liang Ning山姆·奧特曼 · 示意頭像06山姆·奧特曼Sam Altman達里奧·阿莫代伊 · 示意頭像07達里奧·阿莫代伊Dario Amodei埃隆·馬斯克 · 示意頭像08埃隆·馬斯克Elon Musk吳恩達 · 示意頭像09吳恩達Andrew Ng安德烈·卡帕西 · 示意頭像10安德烈·卡帕西Andrej Karpathy伊桑·莫利克 · 示意頭像11伊桑·莫利克Ethan Mollick凱文·韋爾 · 示意頭像12凱文·韋爾Kevin Weil邁克·克里格 · 示意頭像13邁克·克里格Mike Krieger鮑里斯·切爾尼 · 示意頭像14鮑里斯·切爾尼Boris Cherny查理·芒格 · 示意頭像15查理·芒格Charlie Munger沃倫·巴菲特 · 示意頭像16沃倫·巴菲特Warren Buffett蒂姆·庫克 · 示意頭像17蒂姆·庫克Tim Cook比爾·蓋茨 · 示意頭像18比爾·蓋茨Bill Gates

喬布斯 · 示意頭像

THE STEVE JOBS PERSPECTIVE

喬布斯分析視角

聚焦 · 體驗 · 產品表達
01功能太多,先砍哪一個?

先問:如果只能把一件事做到出色,使用者最需要哪一件?圍繞它重新分配資源,把其餘項目列入保留、合併或停止清單。刪功能前,也要算清老使用者遷移與退出的代價。

方法線索 · SJ-P01 聚焦投入 ↗
02需求總在變,計劃怎麼跟得上?

如果庫存和供貨週期迫使團隊長期猜需求,先縮短需求信號到生產調整的回饋延遲。記錄信號卡住的環節,小範圍試驗響應時間,同時保留交付與供應中斷所需緩衝;不是庫存越少越好,歷史演講中的計畫也不是效果已獲驗證。

方法線索 · SJ-P02 需求反饋速度 ↗
03產品介紹,應該講功能還是價值?

先說清使用者為什麼在乎,再用能親手體驗的功能證明。選一個最值得記住的價值,讓文案、演示和第一次使用都圍繞它展開;故事不能替代產品本身。

方法線索 · SJ-P03 品牌與價值 ↗
04還不夠完美,要不要先發佈?

把發佈底線和下一輪提升分開。判斷再等一輪能增加什麼可驗證的使用者價值;核心任務已經可用,就可以縮小範圍獲取真實反饋。安全底線不能留到以後補。

方法線索 · SJ-P04 交付質量平衡 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

俞軍 · 示意頭像

THE YU JUN PERSPECTIVE

俞軍分析視角

使用者價值 · 替代選擇 · 商業閉環
01比競品多幾個功能,使用者會換嗎?

未必。使用者比較的是新方案的收益、舊方案已經提供的收益,以及學習和遷移的成本。先觀察他們今天如何完成任務,再驗證你帶來的改善是否足以抵消換用成本。

方法線索 · YJ-P01 相對使用者價值 ↗
02目標使用者是年輕人,這夠具體嗎?

還不夠。同一個人在不同情境下,也會做出不同選擇。把使用者描述改成“誰在什麼時刻,為完成什麼任務而使用”,再去那個場景里觀察真實選擇和替代辦法。

方法線索 · YJ-P02 使用者是情境需求 ↗
03團隊都看好這個方向,還要驗證嗎?

先寫下什麼證據會讓團隊改變主意。把方向變成可證偽的假設,約定實驗與復盤日期;判斷可以被更新,不必為了維護原來的決定而忽略新證據。

方法線索 · YJ-P03 懷疑和自我更新 ↗
04有人用,為什麼還是賺不到錢?

把使用者、付款方和成本承擔者分別寫清楚。沿需求、生產、銷售和交付畫出價值交換路徑,尋找價值已產生但無人願意付費,或交付成本吞掉收入的環節。

方法線索 · YJ-P04 商業閉環 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

張小龍 · 示意頭像

THE ALLEN ZHANG PERSPECTIVE

張小龍分析視角

使用者行為 · 產品克制 · 系統規則
01工具產品,要提高使用者停留時長嗎?

先看使用者來完成什麼。一個工具如果讓任務更快完成,停留變短也可能是進步。把完成率、耗時和再次使用放在一起看,區分有效使用與找不到出口的滯留。

方法線索 · ZXL-P01 用任務效率而非滯留衡量工具價值 ↗
02多加一個功能,就會變得臃腫嗎?

複雜度要從使用者完成任務的過程來判斷。走一遍入口、選擇、提交和反饋,看看新能力讓誰少走了步驟,又讓誰多了負擔;功能數量本身不能回答這個問題。

方法線索 · ZXL-P02 把複雜度放到使用者體驗中衡量 ↗
03為了保持簡潔,應該拒絕這個需求嗎?

先給出不做的具體理由:使用者價值不成立、體驗受損,還是實驗已經行不通?克制是取捨的結果。把價值、證據和放棄原因寫下來,避免把簡潔變成拒絕驗證的藉口。

方法線索 · ZXL-P03 用明確合理性做取捨 ↗
04合作能帶來流量,要不要接?

分別列出雙方的收益,以及使用者因此付出的注意力和操作成本。合作方願意推廣,並不說明使用者願意接收。先驗證接收者的真實收益與自主意願。

方法線索 · ZXL-P04 平台合作先審查使用者價值 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

王興 · 示意頭像

THE WANG XING PERSPECTIVE

王興分析視角

競爭 · 能力復用 · 長期經營
01主業之外有新機會,要不要擴張?

先列出新需求能復用哪些能力,又缺哪些資源。把增量成本和對主業的影響一起算進去,再做小範圍試驗;業務相鄰,不代表能力天然相通。

方法線索 · WX-P01 擴張同時看客戶任務與能力復用 ↗
02競爭對手降價,我們也要跟嗎?

先找出使用者最想減少的不確定性。他們可能更在乎節省時間、穩定履約或省心。用真實任務比較這些價值與價格的影響,再決定是否跟進折扣。

方法線索 · WX-P02 價值不只來自折扣 ↗
03市場很大,為什麼我們始終做不起來?

如果是本地服務,先縮小到使用者實際會選擇的區域。逐個檢查那個範圍的供給、需求、匹配與履約;全國市場規模不能證明一個具體區域已經能有效運轉。

方法線索 · WX-P03 本地市場按真實供需範圍分析 ↗
04使用者看了很多,卻沒有成交,怎麼辦?

沿發現、選擇、購買、履約和復購走一遍完整鏈路。找到任務真正中斷的地方,再針對那個斷點試驗。瀏覽量只是中間信號,最終還要看交易和服務體驗。

方法線索 · WX-P04 交易閉環檢驗服務價值 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

梁寧 · 示意頭像

THE LIANG NING PERSPECTIVE

梁寧分析視角

真實需求 · 價值感受 · 商業模式
01花了很多心血,為什麼使用者不買單?

投入和質量不能單獨證明商業價值。先問具體的人在什麼時刻會選擇你,又為什麼願意付錢;回到真實選擇和交易里尋找證據,而不只收集“做得不錯”的評價。

方法線索 · LN-P01 需求決定價值的落點 ↗
02產品有價值,生意為什麼還是不成立?

把價值、共識和模式拆開診斷:使用者有沒有收益,成交還有什麼障礙,我們能否持續交付並獲得回報?先驗證證據最弱的一環,別用更多功能掩蓋商業模式的問題。

方法線索 · LN-P02 價值、共識、模式分別診斷 ↗
03調研都說喜歡,上線卻沒人用?

喜歡一個描述與在真實場景選擇它,是兩件事。找出使用觸發點,讓使用者帶著實際任務比較你和替代品,再觀察使用與支付;先選一個能驗證的起步場景。

方法線索 · LN-P03 用場景檢驗應然 ↗
04使用者買的是功能,還是某種身份感?

兩種可能都要靠行為證據判斷。訪談最近一次真實購買,瞭解當時的場景、替代選擇和表達訴求,再分群測試;不要僅憑年齡或收入標籤推斷動機。

方法線索 · LN-P04 身份表達需行為證據 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

山姆·奧特曼 · 示意頭像

THE SAM ALTMAN PERSPECTIVE

山姆·奧特曼分析視角

使用者喜愛 · 增長 · 單位經濟
01產品上線後,先投廣告還是先改體驗?

先看現有使用者為什麼主動回來、會不會主動推薦。如果獲客停止,核心使用者仍持續使用,才有更好的擴張基礎。先修復核心體驗,再小規模驗證新增獲客。

方法線索 · SA-P01 先驗證使用者喜愛再追增長 ↗
02收入增長很快,就能繼續投入嗎?

分開計算單個客戶的淨貢獻、獲客回收期和現金跑道。收入增長可能同時放大虧損;用更保守的留存情境檢查,停止融資後業務還能運行多久。

方法線索 · SA-P02 把單位經濟與現金跑道分開覈算 ↗
03每天都很忙,為什麼產品沒有進展?

先問這些任務即使快一倍,會不會改變目標。刪除沒有價值的工作,把目標收斂成少量可交付重點,同時留出重新選擇問題和思考的時間。

方法線索 · SA-P03 先選對問題再優化效率 ↗
04AI 創業機會,應該從哪裡找?

關注剛變得可行的能力,並觀察誰已經在高頻使用它。把能力變化連接到具體任務和現行替代方案,用小樣本的持續使用檢驗機會,而不只跟隨熱門概念。

方法線索 · SA-P04 從新可能與深度使用中尋找機會 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

達里奧·阿莫代伊 · 示意頭像

THE DARIO AMODEI PERSPECTIVE

達里奧·阿莫代伊分析視角

能力評估 · 獨立證據 · 風險控制
01新模型更便宜,就一定值得換嗎?

先統一任務、質量要求和成本口徑,再比較。區分能力變化與同等能力下的成本下降,把推理、研發等費用以及無法覈實的部分單獨記錄,避免只比較一個價格數字。

方法線索 · DA-P01 分開比較規模效率與訓練範式 ↗
02回答看起來更有邏輯,代表能力更強嗎?

把任務結果與交互感受分開評測。分別檢查成功率、解釋是否有用,以及使用者偏好;展示了更長的推理過程,不自動說明結果更可靠。

方法線索 · DA-P02 把模型能力與產品交互分開評測 ↗
03Agent 能執行更多操作,能直接上線嗎?

新增行動能力也會引入新的失敗後果。先列出能力變化、可能損害、驗證方法、授權範圍和回退條件,再決定開放給誰,以及開放到什麼程度。

方法線索 · DA-P03 安全證據跟隨能力升級 ↗
04評測分數一直漲,為什麼使用者還在抱怨?

檢查開發過程是否已經反復針對同一批答案優化。保留沒有被調參污染的獨立評測信號,再用新的真實失敗樣例復核;熟悉試卷與解決新問題並不等價。

方法線索 · DA-P04 保留獨立評估信號 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

埃隆·馬斯克 · 示意頭像

THE ELON MUSK PERSPECTIVE

埃隆·馬斯克分析視角

約束拆解 · 負面反饋 · 工程驗證
01大家都這麼做,我們只能照著做嗎?

把限制拆成基本約束與沿用習慣。哪些來自物理、成本和任務要求,哪些只是現有流程?先測量最關鍵的假設,再重組方案;拆解不等於忽略現實約束。

方法線索 · EM-P01 從基本約束重建方案 ↗
02方案收穫了很多贊同,下一步做什麼?

主動找能指出錯誤的人。請熟悉實際約束的人描述最可能的失敗路徑,把最有力的反對意見轉成可驗證的問題,看看方案能否承受反證。

方法線索 · EM-P02 主動獲取負面反饋 ↗
03新技術太貴,如何開始商業化?

把長期目標拆成可交付的階段。明確第一批客戶為何願意支付、當前成本是什麼,以及下一階段降本依賴什麼證據;不要把未來規模帶來的好處提前記到賬上。

方法線索 · EM-P03 用階段路徑跨越新技術成本 ↗
04核心性能很好,使用者為什麼仍不滿意?

把等待、切換和維護也納入產品。畫出完整使用旅程,測試配套環節如何影響體驗;一個環節的性能優勢,可能被整個過程中的額外成本抵消。

方法線索 · EM-P04 將使用者完整旅程納入系統設計 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

吳恩達 · 示意頭像

THE ANDREW NG PERSPECTIVE

吳恩達分析視角

工作流 · 錯誤分析 · 小步實驗
01AI 把一個步驟提速了,為什麼整體沒變快?

畫出從使用者提出需求到獲得結果的完整流程,標明等待、交接和容量。省下的時間可能堵在下一環;重排相鄰流程,再用實際交付時間檢驗改善。

方法線索 · AN-P01 把局部提效轉成端到端產品改善 ↗
02做 AI 產品,應該先搭龐大的評測集嗎?

先做一個小原型,人工查看真實輸出如何失敗。把重要錯誤分類,積累代表性樣本,區分客觀指標與主觀判斷,再隨新錯誤逐步完善評測。

方法線索 · AN-P02 先看真實輸出再設計評測 ↗
03Agent 經常失敗,該換模型還是改提示?

先檢查失敗任務的中間軌跡,定位哪一步最常影響最終結果。把有限資源投向主要錯誤,再擴展抽樣;還沒定位問題時,整體換模型很難解釋改善來自哪裡。

方法線索 · AN-P03 沿執行軌跡定位主要失誤 ↗
04模型升級後,原來的流程還需要保留嗎?

用同一套評測比較保留、合併與刪除步驟。舊的拆分可能已在丟失資訊或限制新能力;保留可恢復版本,記錄哪些錯誤減少、哪些錯誤新增。

方法線索 · AN-P04 能力變化後重審工作流拆分 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

安德烈·卡帕西 · 示意頭像

THE ANDREJ KARPATHY PERSPECTIVE

安德烈·卡帕西分析視角

可驗證性 · 可信基線 · 真實交付
01這個任務適合交給 AI 自動完成嗎?

先檢查結果能否可靠判定、嘗試能否重置,以及反饋成本是否可承受。尤其要區分真實目標與容易被鑽空子的代理指標;難以驗證的判斷要有明確復核流程。

方法線索 · AK-P01 先判斷任務是否可驗證 ↗
02效果不好,先上更複雜的方案?

先抽看真實樣本、標籤、邊緣情況和預處理後的資料。錯誤輸入、重複或偏差可能比模型結構更重要。先確認系統實際看見了什麼,再決定增加複雜度。

方法線索 · AK-P02 先理解資料再選擇複雜方案 ↗
03怎樣知道新方案真的變好了?

建立一個簡單、端到端、能復現的基線,固定比較條件。每次只加入一個變化,觀察預期增益是否出現,再通過移除該變化檢查貢獻。

方法線索 · AK-P03 先建可信基線再增加複雜度 ↗
04程序沒報錯,就可以放心交付了嗎?

正常運行仍可能持續產生邏輯錯誤。構造簡單案例和對照,觀察中間資料與輸出,確認系統真的用了所需資訊;不能把運行成功當成結果正確。

方法線索 · AK-P04 不要把無報錯當作正確 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

伊桑·莫利克 · 示意頭像

THE ETHAN MOLLICK PERSPECTIVE

伊桑·莫利克分析視角

人機協作 · 組織學習 · 真實任務
01一個任務做得好,相似任務也能放心交給嗎?

不一定。逐任務收集成功和失敗樣例,記錄模型版本與使用條件。看似相近的工作也可能落在不同能力邊界上,在未驗證的部分保留人工檢查與替代流程。

方法線索 · ETM-P01 按任務摸清AI能力邊界 ↗
02人和 AI,怎樣分工更有效?

比較清晰分段委派與逐步共同完成兩種方式,看質量、耗時和返工。明確誰做判斷、如何交接,以及誰承擔最終驗收,特別檢查看起來可信的錯誤。

方法線索 · ETM-P02 明確人機分工或協同方式 ↗
03選模型,直接看排行榜夠嗎?

用真實崗位任務給模型做一次面試,多次運行並請領域人員評審。比較關鍵任務的穩定性與失敗代價,保留適當的人類基線,並隨能力變化定期復評。

方法線索 · ETM-P03 用真實崗位任務面試模型 ↗
04公司里有人會用 AI,怎樣變成組織能力?

讓一線提出機會,專門小組驗證方法,負責人明確方向和激勵。建立提交、分享、試驗和推廣的循環,再追蹤業務效果,避免經驗只停留在個別人的使用技巧里。

方法線索 · ETM-P04 把領導、一線探索與專門小組連成反饋循環 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

凱文·韋爾 · 示意頭像

THE KEVIN WEIL PERSPECTIVE

凱文·韋爾分析視角

使用者問題 · 快速原型 · AI 工作流
01第一版應該面向所有人嗎?

先找一個小群體的強需求:產品消失後,誰的哪項任務會明顯受影響?用持續使用和流失訪談檢驗需求強度,再決定是否擴展到更大的人群。

方法線索 · KW-P01 先抓住小群體的強需求 ↗
02團隊一直爭論方案,怎麼結束空轉?

把最關鍵的主張做成可體驗的小原型,讓真正懂問題的人參與構建,並觀察目標使用者完成任務。用行為和反饋推進判斷;發佈前再單獨檢查生產質量和資料權限。

方法線索 · KW-P02 用可體驗原型驗證產品主張 ↗
03所有 AI 功能都用最強模型嗎?

按任務分開質量、速度和成本要求。簡單重複處理與複雜推理不必使用同樣的投入;做同任務對照,建立基線,並為失敗設置升級處理路徑。低通過率任務不能靠無限重試冒充可靠:每次嘗試仍須獨立驗收。

方法線索 · KW-P03 按任務選擇模型與算力 ↗
04使用者不願離開原來的工具,怎麼辦?

先理解他們其餘工作在哪裡完成,找出真正需要的集成路徑和接口缺口。把有價值的能力接進既有工作流,再持續觀察合作方和使用者的實際使用反饋。

方法線索 · KW-P04 把平台能力接入既有工作流 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

邁克·克里格 · 示意頭像

THE MIKE KRIEGER PERSPECTIVE

邁克·克里格分析視角

功能聚焦 · 首次體驗 · 使用者反饋
01AI 寫代碼很快,是不是可以多做點功能?

實現成本下降,更需要保護使用者的理解成本。先定義一個可驗證的核心任務,刪去不必要的組合,讓真實使用者盡早使用,再決定加什麼或重寫什麼。

方法線索 · MK-P01 開發變快時更要減功能 ↗
02產品需要很多使用者資料,冷啓動怎麼辦?

先驗證沒有歷史資料時的第一次體驗。盡量減少價值出現前的輸入,用少量明確問題理解意圖,允許跳過和修正;不要讓使用者先訓練很久才能獲得第一份收益。

方法線索 · MK-P02 冷啓動就應交付價值 ↗
03產品遲遲沒起色,還應該堅持嗎?

列出還沒試過、可能改變軌跡的關鍵假設,排序並約定實驗期限和指標。到期根據結果決定繼續、縮減或停止,把繼續投入變成有期限的驗證。

方法線索 · MK-P03 把繼續投入變成有期限的實驗 ↗
04收集了很多贊和踩,怎麼用來改產品?

把評價放回具體任務里,追問不滿意的原因和期望。按問題類型聚合,再把主要問題變成可復測案例;改進後同時檢查效果提升與原有體驗是否退步。

方法線索 · MK-P04 收集反饋理由而非只有贊踩 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

鮑里斯·切爾尼 · 示意頭像

THE BORIS CHERNY PERSPECTIVE

鮑里斯·切爾尼分析視角

工具驗證 · 迭代 · 協作反饋
01做到一半發現方向有誤,要按計劃做完嗎?

先更新問題:新事實改變了哪個前提,真正的目標是什麼?重寫簡單方案和成功條件,記錄改變判斷的原因。計劃應幫助解決問題,也要能被反饋修正。

方法線索 · BC-P01 新事實到來就重寫問題與方案 ↗
02提示詞越寫越長,真的會更可靠嗎?

保留當前基線,逐條比較有無這些指令的結果。模型升級後,舊的補償邏輯可能已經多餘;只為反復出現的缺陷加入必要說明,並在驗證後更新。

方法線索 · BC-P02 用消融檢驗提示與工具的價值 ↗
03測試都通過了,還需要更新評測嗎?

檢查現有評測是否還能區分真正關心的失誤。保留關鍵回歸集,加入新的真實故障樣本,分別報告舊能力是否穩定和新任務邊界表現如何。

方法線索 · BC-P03 評測也要隨任務邊界更新 ↗
04給 Agent 的指令,應該細到每一步嗎?

對可驗證任務,先說清目標、硬性約束、停止條件和驗收方式。區分業務必須遵守的邊界與習慣路徑,讓代理探索實現方法,再根據結果調整。

方法線索 · BC-P04 說明目標邊界而非替代理做每一步 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

查理·芒格 · 示意頭像

THE CHARLIE MUNGER PERSPECTIVE

查理·芒格分析視角

多模型 · 激勵 · 判斷偏差
01當前解釋忽略了哪個學科或機制,它會改變結論嗎?

把事實放進相互補充的模型,避免僅用熟悉的專業框架解釋所有問題。 分別檢查資源約束、概率、激勵與心理影響。為主要解釋寫可觀察預測,用事實排除不符的模型。 模型類比不是因果證據;不能堆砌術語代替驗證。

方法線索 · CM-P01 用多個模型解釋同一決策 ↗
02這項建議對提出者有什麼收益,是否與我們的結果一致?

檢查建議者及執行者從方案中獲得什麼,並用獨立證據校正利益驅動的偏差。 列出各方收益、成本和可被操縱的指標。獨立核驗關鍵假設,比較無交易或不同收費結構的方案。 有利益不等於說謊;仍須評價建議本身。

方法線索 · CM-P02 先審查激勵再採信建議 ↗
03我們相信的是可覈實證據,還是提出者的權威和一致贊同?

除分析客觀利益和概率,還檢查權威、從眾與理由敘事如何影響判斷。 記錄支持與反對證據,允許獨立形成意見後再討論。檢查多個偏差是否共同推動同一方向,並安排反向證據審查。 心理偏差名稱不能用來給異議者貼標籤。

方法線索 · CM-P03 分別檢查事實推理與心理偏差 ↗
04執行者知道為什麼做,以及哪些條件改變後應回來重評嗎?

安排任務時說明目標、原因和約束,讓執行者能夠理解並檢查決策。 把誰在何時做什麼、為什麼及約束寫清楚。允許接收者檢驗理由並反饋不成立的假設。 提供理由不保證理由正確;聽起來合理的解釋同樣可能誤導。

方法線索 · CM-P04 講清行動背後的理由 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

沃倫·巴菲特 · 示意頭像

THE WARREN BUFFETT PERSPECTIVE

沃倫·巴菲特分析視角

投入回報 · 經營質量 · 長期成本
01如果停止投入,服務能力或競爭位置會怎樣衰退?

判斷經營收益時,扣除維持現有競爭力與業務量所需的資本和營運資金。 分開維護、擴張和一次性投入,核對營運資本需求。以會計利潤為起點建立現金橋接,並披露關鍵估計。 維護投入常只能估計,應使用範圍與情景,不假裝精確。

方法線索 · WB-P01 扣除維持競爭力的真實投入 ↗
02每增加一單位業務,需要持續投入多少資源,得到多少可留存收益?

同時檢查增長帶來的收益和新增資本需求,避免用收入規模替代生意質量。 並列增長、資金佔用與增量收益情景。記錄哪些優勢使客戶留存或願意支付,再尋找優勢失效證據。 高資本需求不等於壞生意,需結合風險與合理回報。

方法線索 · WB-P02 區分增長與值得投入的增長 ↗
03我們交出了什麼選擇權,什麼變化會讓優勢消失?

在投入前寫清競爭優勢和交換代價,事後核對原假設是否兌現。 保存原預測與觸發條件,安排對照實際結果的復盤。將交易形式、支付資產的機會成本與業務前景分別審視。 歷史回顧有事後偏差,案例不證明可準確預測未來。

方法線索 · WB-P03 把並購假設與後來結果對照 ↗
04如果沒有這筆預算或領導偏好,我們還會提出同一項目嗎?

檢查項目是否由真實機會驅動,還是在追隨領導偏好、同業動作或預算。 獨立寫出不做方案與反對證據。把關鍵預測在方向決定前記錄,復查後來是否只為結論補理由。 這是對組織行為的經驗歸納,不代表每項同業跟進都是盲從。

方法線索 · WB-P04 防止組織為既定意圖製造理由 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

蒂姆·庫克 · 示意頭像

THE TIM COOK PERSPECTIVE

蒂姆·庫克分析視角

執行協同 · 供應鏈 · 產品責任
01哪些因素原本已計入預測,哪些影響程度估錯了?

逐項比較原預測和實際偏差,區分供給、需求、比較基數及可主動改變的措施。 記錄原預測、實際和因素差異;為關鍵解釋尋找獨立證據。選擇可控措施並約定觀察窗口,同時保留環境假設。 公開信是管理層解釋,不能把解釋當已驗證因果。

方法線索 · TC-P01 把預測偏差拆成已知因素與判斷失誤 ↗
02哪項能力必須由我們掌握,合作方在哪些方面更強?

分別評估內部與合作方的強項,保留對產品質量和交付的責任,再組合外部能力。 逐項列能力、質量驗收、責任人和替代成本。小規模驗證協作接口、需求波動和故障恢復後再擴大承諾。 依據第三方傳記中的混合外包敘述,不是本人完整操作手冊。

方法線索 · TC-P02 按能力邊界設計合作而非一攬子外包 ↗
03這個數值為什麼變化,背後的機制是什麼?

圍繞具體異常追問原因和證據,同時讓負責者在明確職責內提出並執行解決辦法。 選擇影響目標的異常,記錄解釋、證據及下一步驗證。約定負責人和反饋時點,區分核查判斷與代替執行。 傳記包含受訪者回憶,未獨立驗證每個管理故事。

方法線索 · TC-P03 用關鍵差異追問支持一線解決問題 ↗
04誰獲得好處,誰承擔出錯、洩露或被監控的代價?

設計產品時同時檢查收益與對用戶造成的負面影響,尤其是數據使用對自主選擇的影響。 為主要負面影響指定預防、反饋和補救責任。檢驗數據最小化與用戶選擇能否在實際流程中執行。 價值演講不能證明具體公司的實際表現。

方法線索 · TC-P04 把產品影響與責任納入設計 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

比爾·蓋茨 · 示意頭像

THE BILL GATES PERSPECTIVE

比爾·蓋茨分析視角

平台變化 · 代理任務 · 服務可及性
01用戶和內容或服務供給是否真的相互促進?

觀察新平台的使用體驗及用戶與供給相互促進的機制,允許新證據改變原戰略優先級。 親自試用並比較用戶、合作方與競爭者的採用行為。寫明戰略修訂依據與跨團隊依賴,定期復核。 歷史備忘錄節選不代表任何新平台必然勝出。

方法線索 · BG-P01 依據使用和生態反饋重估平台重要性 ↗
02用戶仍需在哪些地方重複解釋或手動接力?

以用戶完整目標和連續上下文組織代理體驗,檢查能否從建議推進到經過授權的實際結果。 選取一條高頻任務,以當前能力測試端到端成功。比較人工步驟、正確率和恢復成本,再決定是否拓展範圍。 文章中的普及時間和行業替代屬於歷史預測,不是當前能力事實。

方法線索 · BG-P02 圍繞跨應用任務驗證代理價值 ↗
03一段信息被記住,是否意味著在其他場景也能使用?

為代理的記憶與跨場景協作明確哪些信息可讀取、可用於什麼任務以及可向誰披露。 按任務列數據來源、用途與共享對象,使用可撤回授權。測試跨工作與私人場景的誤用和洩露,並保留用戶最終決定。 個性化價值不構成無限讀取或共享的授權。

方法線索 · BG-P03 將個人記憶的權限與使用場景分開 ↗
04技術變便宜後,哪些語言、設備或當地條件仍阻止使用?

判斷技術機會時同時檢查未被服務人群的成本、語言、環境與實際效果,區分社會需要和商業支付來源。 對目標人群條件做小範圍實測並分別記錄效果和獲取成本。明確用戶支付、機構採購或資助路徑,不把市場自動覆蓋當假設。 需求大不等於用戶有支付能力,公益目標不能充當商業收入證明。

方法線索 · BG-P04 把服務可及性與效果一起評估 ↗

示例展示思考方式;實際分析會結合你的使用者、資料與約束。

02 / FROM PERSPECTIVE TO ACTION

把討論,帶回你的真實問題。

單人分析,也可以組一場顧問團討論。

01 — 帶上問題

先說清楚處境

誰是使用者、現在怎麼做、有哪些事實,以及你的資源和期限。未知可以保留未知。

02 — 讓觀點交鋒

選視角,也保留分歧

指定一位顧問,或按問題組織顧問團。比較前提、替代方案和反例,不靠票數決定。

03 — 得到下一步

從建議走到驗證

形成條件化建議和最小實驗,也能生成群聊網頁,把討論導出為圖片或 PDF。

03 / TAKE IT WITH YOU

下一場討論,
從你的問題開始。

下載完整技能包,導入支持 Skills 的 AI 客戶端。
18 個視角,一次安裝;按需參與,不必全員出場。

保留完整 product-advisory-council 資料夾。技能包不附帶模型或 API 密鑰。
試著這樣問

請產品顧問團用中檔討論:我想做一個 AI 筆記工具,但已有很多競品。先幫我找最關鍵的差異化假設,再設計一個兩周內能做的實驗。

安裝後,將這段話發給你的 AI 助手。

04 / FAQ

常見問題

產品顧問團是什麼?

產品顧問團是一套幫你思考產品決策的開源 AI Skill:18 個產品與 AI 分析視角,完整技能包含 255 張方法卡。網站精選了 72 組問答與方法頁,可查看適用條件與行動建議。

它和直接問 AI 有什麼不同?

它讓不同視角一起拆解「做什麼、為誰做、值不值得做」:可以指定一位顧問,也可以按問題組織顧問團,比較前提、替代方案和反例,保留分歧而不靠票數決定,最後形成條件化建議和最小實驗。範例為基於公開方法卡撰寫的 AI 分析,不是本人回答或背書。

怎麼安裝和使用?

下載完整技能包,匯入支援 Skills 的 AI 用戶端(如 Claude、Codex、Cursor、Workbuddy),或複製頁面上的 AI 安裝指令傳給你的 Agent。請保留完整的 product-advisory-council 資料夾,不要只複製 SKILL.md。安裝後,把你的產品問題傳給 AI 助理即可。

需要 API 金鑰嗎?我的資料會去哪裡?

技能包不附帶模型或 API 金鑰,它在你自己使用的 AI 用戶端中執行。方法卡用於啟發決策,不取代業務事實查核。

獨立作品 / LUFFY LIU · 示例依據公開包 v2.3.1 · 方法卡用於啓發決策,不替代業務事實核查。查看內容版本 ↗