作者:尔东陈在路上|发布日期:2026-07-28|原文:https://mp.weixin.qq.com/s/yIqwpPK0XmlbrPgDeXRTvw
上周在高校做AI coding 训练营,答辩环节有个细节印象深刻;
有个学员做了一个博客网站,功能做得挺全:未登录能浏览、能按分类筛选,登录后能发文章、存草稿、编辑删除,还有评论系统、管理员后台,甚至用 Cloudflare Tunnel 做了内网穿透,把本地后端暴露给组员访问。
技术上确实有想法。但我听完演示,只问了他一个问题:
「这个博客,你是给自己记事用的,还是要分享给别人看、还要有互动?」
他愣了一下,说没太想过。
我说,那你的评论功能和分享功能,可能根本不需要做。
一、功能没有判断依据,就会什么都想做
这不是挑刺。这是一个很多人——包括工作多年的产品经理——都会掉进去的坑。
你不想清楚「为什么做」这件事,你的功能就没有判断依据。
没有判断依据会怎样?就会什么都想做。看到别人有评论就加评论,看到别人有分享就加分享,功能列表越来越长,每一个都做得半生不熟。最后交付出来的东西,用户用不上,你自己也说不清它的价值在哪。
而如果你一开始就明确「这是我自己的知识库,不对外」,那评论、分享、多用户权限这些全部可以砍掉,省下来的时间够你把编辑器体验打磨得非常舒服——那才是你每天真正会用到的东西。
取舍的依据不来自功能本身,来自目标。
二、立项文档的价值不是走流程
我在训练营里花了很大力气讲立项这件事,很多学员一开始不理解——不就是写个文档吗,为什么不直接开干?
因为在企业里,项目的每一个阶段本质上都是在「把事情想清楚」,而不是上来就写代码。真实的比例是:70~80% 的时间花在讨论产品设计和方案设计上,真正敲代码的时间不到 30%。
立项文档只需要回答三件事:能解决什么问题、需要投入多少成本、多长时间能交付。
看起来很简单,但学员交上来的立项文档,问题惊人地一致:
信息错位。把产品方案、技术方案的内容一股脑塞进立项——数据库怎么设计、接口怎么定义,这些不该出现在立项阶段。立项只谈价值、成本、时间。
缺乏量化。目标写的都是「提升用户体验」「提高运营效率」,没有对比基线,没有数字。那你怎么知道做完之后到底提升了没有?
收益模糊。主观定性的描述,没办法客观评估这个项目算不算成功。
这三个问题背后是同一件事:没有真正回答「为什么做」,只是在填模板。
拿到模板就开始填,是最省力的做法,也是最没用的做法。立项文档的价值恰恰在于——它逼着你在花钱花时间之前,先把这件事想明白。
三、想清楚 ≠ 想大而全
但这里有个容易走偏的地方。
我在指导学生项目的时候一直强调另一句话:一开始不要想得大而全,能把整个链路验证完、能跑通,就可以了。
有个组做外卖平台,设计里有独立的骑手端 App。我建议他们砍掉——商家手动更新配送状态就行,先保证「下单 → 接单 → 配送 → 完成」这条主链路能跑通。
这和「想清楚为什么做」并不矛盾,反而是同一件事的两面:
想清楚是为了知道什么该做;MVP 是为了知道什么先做。
MVP 不是将就,是科学地降低风险。因为没上线之前,你永远不知道它真实上线后能不能解决问题。先做最小可用版本去验证,反而是更负责任的做法。
想清楚目标 → 砍掉不服务于目标的功能 → 在剩下的里面挑最小闭环先跑通。这是一条完整的链路。
四、工具越快,越要慢下来
为什么现在特别想说这件事?
因为 AI 把「做出来」的成本压得太低了。以前做一个原型要一周,现在半小时。以前写一份 PRD 要两天,现在几轮对话就有初稿。
好处是显而易见的。但副作用也很明显:当做出来变得很便宜,人就更容易跳过想清楚这一步。
反正生成一版不要钱,那就先生成看看。看着不对再生成一版。看似在快速迭代,实际上是在用工具的速度掩盖判断的缺失——因为你从来没有一个标准来判断「对」是什么样子。
我自己现在的习惯是,在打开 AI 工具之前,先用 ASK 模式把它当顾问聊几轮:这件事到底要解决什么问题,谁会用,用完之后什么指标会变化。方向确认了,再让它按标准格式整理成立项文档,然后才进入生成原型、写代码的环节。
前面这十几分钟,决定后面那几天有没有白干。
工具越快,越需要慢下来先想清楚。
最后留一个问题给你:你手上正在做的那个项目,如果现在有人问你「为什么做这个」,你能在三十秒内讲清楚吗?
如果不能,可能不是表达问题。
—— 尔东陈在路上