好奇早期产品在增长过程中遇到的最大困难是什么
在二级市场做AI增长快一年了，分享我的几个感受：
【写在前面】一级市场二级市场的划分并不能决定指标，只不过写故事拿曝光抬估值的手段在一级市场更常见，方法论和指标从没有优劣之分
1. 当指标从注册变成付费，很多增长方法论就不复用
我有一位一直在学习和钻研的增长前辈，工程能力极强，跳槽去了某冲刺IPO的独角兽后，指标从注册转向了付费。肉眼可见地承受了很大压力，并且对于有效方式依然处在探索。
我和他一样迷茫是因为ARR在这个阶段不是我们的优先级指标，为股价和利润负责就意味着盲目放量不可取。
2. 有了付费，仍然要追问ROI
ARR和利润是两个完全不同的指标。
二级市场不会接受缺乏回收依据的烧钱放量。收入数字增长以后，成本也得放一起看，有融资续命是好事，但大部分产品续不上。
3. AI产品的成本结构注定了增长的边际成本高昂
对于按调用付费的AI产品，更多人来用、更频繁地用，都可能增加成本。因此，“先把用户拉进来”这件事，需要在一开始就算清后续的账。
4. 我开始更关注增长方法背后的业务土壤和实际条件
刚入行时看到社媒上前辈们百万曝光和千万ARR好生羡慕，拼命学习他们的方法论。但我不知道他们的考核指标，能承担多长的回收周期，雇主/产品允许付出多少成本。
（自己干的Agency不用考虑这些，天底下没有保证交付的好事，如果有，那一定很昂贵很昂贵）
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刷小红书能看到很多类似的AI 搜索工具，想讨论一个产品边界问题。
各大平台内置 Agent 越来越强。X 有 Grok，小红书有点点。
对于“找人、看内容、初步判断账号画像”这类需求，直接使用平台原生 Agent 往往已经足够高效和方便，
至少自家的Agent不需要去思考反爬等问题
（我目前的建联Grok完成的已经足够好）
外部工具真正值得延伸的地方，或许在检索之后：跨平台整合、建联追踪、团队协作、CRM 沉淀、筛选和触达工作流。
如果核心只是绕开平台限制，重复提供已有的站内检索能力，这类产品长期来看价值会落在哪里？
这更多是一个产品分工的讨论，不构成任何产品评价🫶🏻
已将cc所有自动化任务打包转给wb，
包括知识库迁移，
就像东非的角马大象追随着南北漂移的降雨，
人类或许也有自己的赛博迁徙。
开始当Mentor招人后意识到了AI时代稀缺的人才画像是
【发散的思维+落地的行动方式】
起因是看过别家候选人用Vibe Coding搭了个很全面的中台看板
但是我并不为之所动
一堆数据虚构的静态文字网页并不能真实使用
也忽略了数据的监测和接口的开放程度
在产品很早期的状态下并不适用一个宏观的大框架
可能是我学生时期也用过类似的求职技巧，
借助AI把一个Topic发散包装成很Fancy的“方案”，
这或许是“用心”的体现，对候选人而言无可厚非，
只是脱离执行的方案在我眼里更像是AI时代专属的假性努力。
不过对招聘方也是启示，
除了在JD里写清楚能力要求，或许也该把产品的基建环境、所处状态、可利用资源讲清楚，
至少可以让有意识的候选人去判断当前的方案是否有落地的可能性。
原来笔记误判真的会收到道歉🙇🏻♀️
第一个10万+和小红书的道歉礼一起来了
还有手写道歉信哎
🍠你维护创作者关系还挺用心
社区里有飞书PM吗？为什么多维表格AI生成的时候不能上传md 啊？cc都喂好饭了我再来一轮prompt的意义在哪里啊（何况飞书你自己的AI理解得又不准………
Typless重度使用者+苹果全家桶
让我很久没用感受和对比过其他输入法
今天走公司电脑寄公件 再次使用了搜狗输入法
发现意外的好用
尤其是生僻词（此处指各个小区）的联想
此前苹果输入法造成的坏习惯已经会让我自己开始联想输入，默认小区名字不会一次打出
没想到搜狗竟然非常丝滑 一点都不需要纠错修改
十分酣畅淋漓
感觉像回到了小学电脑课
用打字游戏玩警察抓小偷
爽哉爽哉
菜鸟用增终于迎来她的第一个月活和流水七位数，
iris老师说的【获取真实的早期用户】我将一直践行！
刷一条推文突然能解释我的间歇性AI虚无
AI让我更快了，但没让我更充实和更安全，
我还是会间歇性地陷入Fomo时刻。
因为它加速的是过程，而不是经历本身。
从生产和交付两个端点看，他们的生产方式没有发生质的改变。
效率提升当然是人类的前进的一大步，
只是我没走过的路，不会因为走得更快就算走过了
