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Stella：“显化”想要的人生，60天35万美元月收入
把「显化」做成 AI App 的 Stella，上线两个月就拿到超过 20 万次下载、1.2 万名付费用户和 35 万美元月收入。创始人在 Instagram 和 TikTok 上已有 400 多万粉丝，她先做内容再倒推产品，两天就做出了第一版 MVP。
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所有产品的无效内卷，都始于懒得做市场验证
大多数产品团队沉迷于功能迭代的自我感动，却集体逃避最核心的PMF验证。本文通过Tome、大众点评、Dropbox等正反案例，犀利揭示：市场定位优先于功能迭代，需求验证前置于细节打磨。做难而正确的市场验证，才是产品人的终极底线。
AI Coding的产品竟然卖了好几万，你咋搞的？？？
作者做了两年AiCoding，今年靠它实现商业化。文章结合个人经历，把这条路拆成三个阶段，先讲需求来源，强调要辨别真需求与假需求，真需求是客户愿意付费解决的痛点，并提醒MVP思想要贯穿做产品的全程，避免做出来没人买单。
AI时代产品经理三层进阶：先会问AI，再把工作流AI化，最后做出AI产品
AI时代，产品经理的工作正在分层：有人用AI查资料，有人将AI嵌入工作流，有人让AI成为产品本身。本文深入解析三层应用场景，从知识补充到AI原生应用，并给出产品经理拥抱AI的具体行动指南，助你抢占先机。
做AI产品，先回答“谁付钱、解决什么问题”
做 AI 产品最容易犯的错，是一上来就谈模型、Agent、工作流，却绕开更基础的问题：谁付钱、解决谁的什么问题。购买者、使用者往往不是同一人，产品经理要找真正承担损失的人。先定用户、问题与购买动机，AI 才知道介入哪个环节，能力越强越容易失焦。
我花了5个月才看懂：一个错误的选品判断，是怎么一步步变成亏损的
MVP项目亏损5个月后复盘，发现亏损并非偶然，而是一条由选品判断偏差、Listing优化、广告流量错配、转化退货等环节逐级放大的因果链。本文深入剖析错误如何被系统放大，强调复盘应追溯最早假设，而非局部打补丁，为创业者提供避免亏损的思维框架。
功能越来越容易做，MVP 为什么反而越来越难收敛？——从 Scribe 到 Clinical Advisor 的一次复盘
从AI Scribe到多Agent平台，HiPaw的产品范围在四年间不断膨胀，却让MVP边界越来越模糊。作者复盘发现，Vibe Coding降低了开发门槛，却放大了“完整产品幻觉”。当技术实现越来越快，产品取舍反而成为更核心的挑战。本文深入拆解功能膨胀的路径与MVP的本质。
产品做加法是本能，做减法才是本事
在功能堆砌成为行业通病的当下，真正穿越周期的爆款产品却往往以“克制”取胜。本文深入剖析产品做加法的六大成因与潜在风险，提出回归核心价值的“克制三步法”，并结合支付宝与微信的对比，揭示精简功能如何成就长期口碑与商业护城河。
买量MVP：工具类APP冷启动可以考虑尝试的一种方式
工具产品 “即用即走、粘性薄弱、高度依赖外部流量”，传统先定位再投放的路径在热点赛道很难落地。买量 MVP 不是花钱买用户规模，而是用小额分散投放拿到一批陌生市场样本，反向验证定位、检验PMF；但需要同时关注自然流量占比，是区分 “虚假热闹” 和 “真实产品‑市场匹配” 最核心的标尺。
做智能体最容易踩的误区：从“功能清单”转向“服务闭环”
智能体项目失败，往往不是因为技术不行，而是产品定义从一开始就偏了。本文直击五大常见误区，从用户旅程、责任边界到资料变更管理，教你如何用七件事打造真正可落地、可复用的智能体 MVP，让产品在复杂业务中稳步推进。
鸿蒙原生应用从 0 到 1 怎么做功能取舍
鸿蒙原生应用从0到1，最难的不是功能清单，而是定义首个闭环。本文提出用最小范围证明核心任务价值，从数据模型、功能分类到系统能力评估，给出了一套清晰的取舍方法，帮助产品经理避免功能堆砌，聚焦真正值得反复发生的用户任务。
没有用户数据时，我怎样验证一个 RAG 知识库 MVP
一个没有真实用户数据的个人AI产品MVP，基于倪海厦学习资料构建。本文从产品假设、内容加工到问答路线，详细拆解了从资料结构化到Hybrid RAG的完整决策过程，并坦诚展示了当前测试结果与用户验证之间的差距，为知识类AI产品设计提供了可参考的实现样例。
