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AI 时代下的产品思维：从做功能，到解决问题

AI 时代，产品经理、独立开发者和创业者需要重新思考一个问题：

当 AI 能快速生成代码、设计界面、编写文案，甚至独立完成复杂任务时，真正有价值的产品能力是什么？

我的观点是：技术实现的门槛正在降低，但发现真实需求、判断产品价值、设计用户体验和建立竞争壁垒的能力，反而更加重要。

结合你正在做的 Tabstory AI 漫画工具站，以及你关注的 AI Agent、知识库等项目，可以从以下几个维度理解 AI 时代的产品思维。

一、传统产品思维与 AI 产品思维的区别

传统产品：功能导向

关注需要开发哪些功能、页面如何布局、流程如何设计，以及需求能否按时交付。

典型问题：用户需要一个什么功能？

AI 产品：任务结果导向

关注用户想完成什么任务、AI 能否可靠地完成、用户需要付出多少成本，以及结果是否真正可用。

典型问题：用户为什么要完成这个任务？怎样让他更快、更好地完成？

AI 原生产品：重新设计工作流

不只是给旧功能加一个 AI 按钮，而是重新思考任务如何输入、如何执行、如何校验、如何修改，以及如何交付。

典型问题：如果 AI 从一开始就参与整个流程，产品应该是什么样？

举个例子：假设你想在 Tabstory 中增加一个漫画工具。

传统思路是做一个“AI 漫画剧情生成器”，用户输入关键词，点击按钮，得到一段剧情。

AI 原生思路则是：

1. 用户选择漫画类型、主角设定和目标读者。

2. AI 生成多个差异化故事创意。

3. 用户选择一个创意，继续生成角色关系和剧情大纲。

4. AI 检查人物动机、剧情冲突和前后连贯性。

5. 用户可以锁定满意的部分，只修改不满意的内容。

6. 最终导出可继续用于分镜和漫画生成的结构化故事方案。

两者都使用 AI，但后者真正设计的是一条完整的创作工作流，而不是单次生成。

二、AI 时代最重要的六种产品思维

1. 需求思维：从用户说什么，到用户真正需要什么

用户提出的往往是解决方案，而不是问题本身。

例如，漫画创作者说：“我需要一个气泡生成器。”

你还需要继续追问：

• 他是不会设计气泡，还是排版效率太低？

• 他只想生成气泡，还是想把对白放进气泡并自动调整布局？

• 他最痛苦的是样式、文字适配，还是大量气泡的批量处理？

产品机会通常藏在用户反复遇到的麻烦里，而不只是用户提出的功能里。

2. 工作流思维：从单点工具，到完整任务链

AI 生成一段文字、一张图片的成本越来越低，单个功能很容易被复制。

更值得探索的是把多个步骤串起来，让用户不用在不同工具之间反复切换。

例如漫画创作链路：

创意构思 → 剧情大纲 → 角色设定 → 分镜 → 画面生成 → 对白排版 → 成品导出。

不必一开始就覆盖所有环节。先找到一个高频、耗时、结果容易验证的环节，再逐步扩展。

3. 结果思维：从能生成，到能使用

AI 输出不等于用户价值。

一张生成成功但人物姿势错误的漫画图片，仍然可能没有价值；一份结构完整却缺乏戏剧冲突的剧情大纲，也未必能直接用于创作。

因此，产品需要设计：

• 结果质量的评价标准。

• 局部编辑、重新生成和版本对比。

• 错误检测、约束控制和结果验证。

• 导出、复用及进入下一步任务的能力。

不要只优化生成成功率，还要优化用户最终采用结果的比例。

4. 数据思维：从感觉用户喜欢，到验证用户行为

不要因为某个 AI 功能看起来很先进，就认为它值得开发。

应该观察：

• 用户是否进入工具。

• 用户是否完成首次生成。

• 用户是否修改并再次生成。

• 用户是否下载、导出或继续使用结果。

• 用户是否在几天后再次回来。

尤其需要区分“有人点击”和“有人真正获得价值”。

一个功能点击量很高但几乎无人导出，可能意味着它有吸引力，却没有真正解决问题。

5. 平台思维：从单个功能，到可持续积累的系统

单个 AI 功能容易被竞争对手模仿，但用户资产、工作流、历史作品、个性化设置和工具之间的协同，可能形成更强的长期优势。

例如，同一套漫画角色设定可以被剧情生成、角色立绘、姿势调整、分镜和对白工具共同使用。

用户不必每次重复输入角色信息，整个平台也因此变得更有用。

这比单纯增加几十个互不相关的工具更有机会形成产品壁垒。

6. 实验思维：从闭门开发，到快速验证

AI 降低了原型和代码的开发成本，也降低了验证不同产品方案的成本。

不一定要先开发完整系统。你可以先做一个可交互原型、简单的落地页，或者一个只覆盖核心场景的 MVP。

先验证用户是否愿意尝试、是否愿意反复使用，再决定是否投入复杂的模型、后端和工作流。

AI 让快速试错更便宜，但不代表试错不需要方向。

三、如何判断一个 AI 产品机会值不值得做？

我建议用下面这套判断框架，而不是简单比较哪个功能更热门。

AI 产品机会评估框架

综合得分

68/100

68/100

初步判断

小规模测试

这是用于比较创意的主观评估工具，不是经过验证的预测模型。即使得分高，也需要真实用户测试；获客成本、运行成本和付费意愿还需要单独验证。

注意，五项评分不是全部。AI 产品还要考虑生成成本、延迟、结果稳定性、版权风险、隐私和用户纠错成本。

四、结合 Tabstory：怎样把产品思维落到实际开发？

你现在的 Tabstory 已经有一批 AI 漫画工具，并且在关注各工具的使用量。这是一个很好的起点：你不需要只靠想象决定下一步，而可以从现有用户行为中寻找产品机会。

我建议采用三层产品策略。

第一层：优化已有高需求工具

优先检查已经获得用户关注的工具，找出从进入页面到完成任务之间的流失点。

例如，针对 Line Art Coloring，可以验证用户是否需要局部上色、颜色替换、区域选择、边缘修复和批量处理。

目标：提高完成率和用户复访率，而不是盲目增加功能。

第二层：构建相互关联的工具

将单点功能连接成创作链路。

例如，Manga Idea Generator 生成创意后，可以直接进入 Comic Story Generator，继续生成剧情，再进入分镜设计。

目标：让用户使用一个工具之后，自然产生使用下一个工具的需求。

第三层：建立共享创作能力

让角色信息、画风、提示词、作品和生成历史能够在不同工具之间复用。

比如，用户在角色设定工具中创建角色后，后续的姿势调整、角色立绘和分镜工具都可以沿用这一角色。

目标：从工具集合逐渐演进为真正的漫画创作平台。

这些是产品策略建议，不代表目前已经通过数据验证了具体用户需求。

五、AI 时代的产品经理应该具备什么能力？

我会把能力优先级概括成下面这五项。

代码能力依然有价值，尤其对于独立开发者。但不必把大量精力都投入到 AI 已经可以加速完成的基础实现中。更值得投入的是定义问题、设计约束、评估结果、打磨交互和验证商业模式。

六、给你一个可以马上执行的行动方案

如果你现在要决定 Tabstory 下一阶段的方向，我建议：

1. 分析现有数据。 找出使用量最高、增长最快和使用量最低的工具，进一步查看生成成功率、导出率和复访率。

2. 选择一个明确的用户问题。 不要先决定做什么 AI 功能，而是确定用户在漫画创作过程中最耗时或最容易失败的任务。

3. 研究现有解决方案。 看用户现在如何完成任务、现有工具哪里不好用，以及你的方案能否提供明显改善。

4. 制作最小可行版本。 先支持一个核心场景，让用户真正完成任务，不急于开发完整的工具体系。

5. 观察真实行为并迭代。 根据首次成功率、结果采用率、复访和付费意愿，决定继续投入、调整方向或停止开发。

最后，我认为 AI 时代最值得记住的一句话是：

不要因为 AI 能做某个功能，就决定把它做出来；要因为用户有一个值得解决的问题，才决定如何利用 AI 去解决它。

工具很容易被复制，模型也会不断升级。真正长期有价值的，是你对用户的理解、对任务流程的设计，以及持续把 AI 能力转化成用户实际成果的能力。