这套成交SOP，帮我签单了7位数：FDE成交复盘（含商单拆解）
作者复盘一个企业AI项目从初识到签约回款的全过程：客户源自广州一场讲座后的转介绍，经过两个月五次沟通最终成交15万元。文章详细拆解每次沟通的目标与方法：先判断需求真实性与决策链，再抛开AI从业务问题本身梳理流程，用高价完整方案验证预算边界，收敛为轻量可执行的切入方案，最后通过5:3:2分阶段付款确保项目健康启动。作者总结企业AI服务成交需要四种核心能力：需求判断、专业分析、价值呈现与推动决策，强调客户购买的是业务价值而非技术栈。
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AI 产品搞钱入门教程：普通人怎么从0赚到第一桶金
本文通过虚构角色小周的故事，讲解普通人如何从零开始用 AI 产品赚到第一笔收入。文章以 AI 客服查件回复为例，覆盖完整流程：找到真实客户并挖掘其痛点、研究竞品并缩小产品范围、用旧聊天记录做真实试用、确定清晰的交付边界、合理报价、拓展第二家客户、应对不续费问题，最后在有付费客户基础上逐步自动化。核心观点是：赚钱来自解决具体的小问题，分清已知事实与未知信息，用真实数据而非感觉来验证产品价值。
仅 2 小时，我就搭建了一个 AI 模特摄影棚
作者分享了其产品经理 harness 6.0 版本的开发实践：用它在 Claude Code 中仅用两小时从零构建了一个 AI 模特出图工具「视镜」。6.0 针对传统 Vibe Coding 的痛点，重点强化了需求拷问（五层漏斗提问法、Mom Test、魔鬼代言人等）和界面设计（自带视觉组件包）两个环节，精简其余规则，把具体执行交给推理能力日益增强的模型。文章详细展示了九轮需求确认、26 页设计稿生成、十个开发阶段的完整流程，提出主控文件只需规定六件事、以需求清单驱动进度的方法论。
第一次进企业聊 AI，我才发现最难的根本不是 AI
作者以大三学生身份第一次走进企业现场，与企业管理者探讨 AI 落地问题。他发现企业需求分三层：愿望、业务任务、可执行的输入输出，多数讨论停留在愿望层。真正难点在于业务经验未结构化沉淀、知识库治理、以及先跑通最小可行案例（MVP）。文章提出 FDE（前置工程师）工作方式：在业务语言、工程语言和 AI 结构化语言之间翻译，强调 human in the loop、机密边界与人工审核，最后计划用不涉密的机械臂/AGV 案例验证完整链路。
深度长文｜2026产品经理AI实践手册
作者按产品经理真实工作流程，系统拆解如何让 AI（Agent）参与从项目初始化、市场分析、需求调研、需求分析、原型设计、PRD 编写、需求评审、研发、测试上线到运营反馈的产品全生命周期。文章强调为 Agent 建立长期项目空间与协作规则、多源交叉验证 AI 市场分析结论、产品经理负责做减法与判断，并总结三大心法：给足上下文、主动做减法、先想清楚再让 AI 加速。核心观点是 AI 时代产品经理的核心竞争力在于提供真实上下文、做出正确取舍并对结果负责。
AI 时代普通人的商业思维升级指南
作者通过法国公司 Famileo 的案例，讲解 AI 时代普通人应有的商业思维。Famileo 把家庭成员在手机上发布的照片和消息打印成家庭小报寄给不使用智能设备的老人，解决了数字表达与老人接收习惯之间的矛盾。文章提炼出几个关键商业思维：顺着用户原有习惯做产品而非改变用户；旧需求在新环境下可被重新满足；先在养老院这类需求密集的滩头阵地跑通产品再扩张；区分使用者、生产者与付款者；订阅制需对应持续产生的真实需求。该公司现服务 2700 多家养老机构、约 180 万用户，年营收约 1500 万欧元。
为什么你手握 Codex、Claude，依然赚不到钱？
文章探讨了一个 AI 时代的悖论：Codex、Claude 等顶尖 AI 大幅降低了开发门槛，普通人也能做出完整产品，但很多人却依然赚不到钱。作者指出核心问题不是能力而是需求——AI 解决了'怎么做'，而商业的关键在于'做什么'以及'谁愿意付钱'。作者将需求分为三级：好奇、麻烦、正在付费的痛点，强调真正稀缺的不是软件，而是有人愿意花钱解决的具体问题。未来人与人的差距将从技术能力转移到发现问题、判断需求和完成交易的能力上。
万字长文｜Web出海第一步，从选需求到关键词研究，教你选出第一个赚美刀的方向
文章系统讲解Web出海的第一步：如何找到真实需求并完成关键词研究。作者提出用'捞、筛、掂'三步法寻找需求：从社交媒体、竞品差评、产品目录、付费行为、搜索行为和亲身体验六个渠道捞取线索，通过跨平台验证筛选伪需求，再从付费理由、竞争切入口、功能对齐、成本利润等七个维度评估变现机会。确认需求后进行关键词研究：提炼核心词并扩展词池、判断搜索意图（信息型/商业调研型/交易型/导航型）、按数据指标（搜索量10K以上、KD不超60、CPC）选出核心词。最后以PDF Translator为例演示完整流程，强调不要急着开发，先验证谁会用、为什么用、如何找到解决办法。
AI小白独立开发，2个月收入从0到1w+，我做对了什么？
作者从一个不会编程的AI小白出发，两个月内独立开发出一款面向独立教师的排课管理工具，用户超1300人，月营收突破1万元。文章完整复盘了从发现问题、做出最小可行产品、收集用户反馈、持续迭代到商业化的全过程，并总结了多条实践经验：从自身真实痛点出发寻找需求、第一版要克制不要贪多、尽早把Demo交给真实用户验证、与用户共创但学会筛选需求、给AI建立清晰的项目上下文和规范、把模糊需求具体化。作者认为AI降低了写代码的门槛，但需求判断、产品设计和思考能力反而变得更值钱。
万字长文｜企业 AI 知识库从 0 到 1 真实交付指南：数据治理、权限、测试与验收
文章以某制造业企业内部 AI 知识库项目为例，讲述企业知识库从演示走向真实交付的全过程。作者指出项目难点不只在模型，而在原始资料错误、隐性知识留存于老员工脑中、权限划分、数据接入与治理、复杂 PDF 处理、遗留系统接口及私有化部署等现实问题。文章强调需通过现场访谈、'半蹲'姿态沟通、工作范围说明（SOW）控制交付边界，用两套测试集完成测试与客户验收，并附落地检查清单供项目启动前自查。
为什么没人给我的想法买单？
作者复盘自己做的一个 Vibe Coding 辅助产品失败的经历。该产品旨在帮新手在设计产品（业务系统、页面结构、视觉风格）后再让 AI 写代码。做到一半他发现失败根源不在技术，而是他把'我看到的现象'当成了'用户需求'：他厌恶混乱的 vibe coding 结果，但用户追求的恰恰是低成本快速试错，'能跑就行'。他用开发者视角和专业标准去定义需求，却没有做调研，最终得出结论：不是发现了需求，而是自行补完了后半句，于是停掉了产品。
AI使用实战复盘——EARS，禁止AI脑补
本文介绍了EARS（Easy Approach to Requirements Syntax）需求语法，用于防止AI在编码时脑补未明确的需求细节。文章指出，AI追问只能解决“说不清”，无法覆盖“没意识到要交代”的漏洞。EARS通过五种模式（Ubiquitous、When、While、Where、If-Then）将需求写成清晰、可测试的句子，并强调一条需求只用一个“应”，避免模糊词汇。通过库存校验和登录校验两个案例，展示了EARS如何将模糊需求转化为可验证的规格。文章还提供了将EARS嵌入工作流的具体步骤，包括使用改写工具、审核、嵌入编码工具和复用规格，最终提升AI协作效率，减少返工。
从0到1入门FDE系列（二）：如何寻找并拿下第一个客户
本文探讨了AI落地工程师（FDE）如何获取并推进第一个客户项目。作者指出，找客户不应从技术栈出发，而要去寻找正在付出代价的业务环节。在与客户初次沟通时，应聚焦真实的业务流程和样本，避免盲目承诺。通过把合作拆解成低成本诊断、利用AI进行沟通预演以及制定有条件的谈判策略，FDE能有效推动项目落地，最终实现从模糊兴趣到真实投入的转化。
技术人只会编码，如何搞钱？
本文探讨了技术人员在变现时的思维误区，即过分追求技术完美而忽视市场需求。文章通过独立开发者 Tony Dinh 和一个“社恐”小程序的案例，指出技术人应从“我会做什么”转变为“谁在求什么”。作者提供了具体的四步实操法，利用小红书等平台挖掘“求”字背后的高频痛点，并用 AI 辅助验证需求和生成产品，最终实现从赚小钱到构建 SaaS 产品的进阶。
