Gamma 联合创始人谈 Agent 创业：模型之外的工作，怎样做成一门生意？
通用模型越来越强，创业公司还能在哪些具体工作里做出用户愿意付费的产品？
需求验证
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Muse 用户想订200美元的播客室，Connector 真正要处理的是过期报价和重复下单
对话式助手可以让用户更容易提出预订请求，但 Connector 要真正交付服务，还得处理库存、报价、授权和失败恢复。
为什么要写最后一份产品路线图｜Claire Vo
当 AI 让团队更容易把功能清单全部做出来，路线图就不能再依赖工程资源稀缺来过滤想法。
拿下 10 万美元以上企业订单，难的不是演示产品，而是管好客户怎样做决定
拿下企业大单时，怎样避免演示很热闹、交易却停在内部审批？
一个旧网站三个月有 1000 万次搜索展示：怎样让 AI 每月做一次 SEO 实验，而不是每天乱改页面
怎样让 AI 持续改进 SEO，而不是不停改页面后分不清什么有效？
别先做“全自动员工”：先跟着真人看 20 次工作，再卖一个有人兜底的小流程
餐厅接待电话看似只是回答营业时间，实际还涉及厨房、座位、天气和需要转人的例外。
观点要鲜明，也要随时准备修正｜Marty Cagan
AI 让团队更快做出原型，也可能让未经验证的功能更快消耗资源。
每天做一份简报、两天发布一个小产品：比“学习 AI”更具体的六种练习
想学习 AI 却不知道从哪里开始，怎样把“试工具”变成能反复检验的练习？
Greg 用 Meta Muse 找夜间护理人员：一份名单怎样变成撮合生意？
个人 Agent 能搜到服务名单，怎样把这些线索发展成撮合生意？
YC 谈 AI 原生服务公司：真正的产品是交付流程，不是聊天界面
AI 服务公司订单增长后，怎样避免每多接一单就得等比例增加人手？
Argon 做出了网站、3D 定制器和报价工具，但生意还得从人群里找
AI 能很快做出网站、定制器和报价工具，下一步仍要找到愿意使用和付费的人。
Paul Graham 看创始人，不先猜万亿美元点子：他更在意这个人能不能把事情推到下一步
资源有限时，创始人怎样推进一个看起来很大的目标？