关于最近做sumotrends的一些思考，AI时代如何从5个方面做AI产品设计，提升用户交付感，分享给大家。
sumotrends这个项目，基于appsumode 3000多个产品继续利基市场挖掘的项目，目标是便于我们独立开发选品，直接模仿借鉴已经过PMF验证的产品。
以下正文：
在AI时代，我们面临着各种各样的需求，输出的结果也对应着不同的层次：
有的输出“是什么”，有的输出“为什么”，有的输出“怎么做”，甚至有的输出“什么时间做”以及“思考路径”。
但真正有价值的结果，是直接输出用户需要的那个“最终答案”。
有一句经典的话非常适合当下的AI创业语境：
“真正的马克思主义者不仅解释世界，更在于改造世界。”
目前的现状是，AI在“解释、分析、理解、洞察”层面的能力，在系统性和全面性上已经远超绝大部分人类。虽然在某些垂类的深度上可能还略逊于顶尖专家，但既然AI的分析洞察能力已如此普及，意味着这不再是稀缺资源。
对于AI创业者来说，如果你的价值仅仅是套壳、转译AI的洞察能力，做纯粹的“解释型”产品，那注定只能进行短期的信息差套利，最终毫无护城河。
AI时代创业者的核心价值究竟在哪？
在于利用AI去改造世界。
对用户而言，这就浓缩为一个词：“交付感”。
传统SaaS时代，交付的是工具；AI时代，交付的不应只是工具，而是“拿来即用”的结果。这就是交付感的差异。
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如果你的AI项目还在致力于“教用户怎么做”，那就是零交付感。因为用户在任何基础模型里都能获得答案，你将面临惨烈的同质化竞争。 -
如果你的项目能“帮用户把事做了”，那就是在提升交付感，这才是真正的护城河。
那么，我们如何在项目中具体落实并提升这种“交付感”？我们可以从项目构建的5个核心环节逐一拆解。
1. 产品定位：从 SaaS（卖工具） 到 Service-as-a-Software（卖结果）
传统的SaaS（软件即服务）卖的是锤子，用户买了得自己去钉钉子。
现在的AI项目，应该转向 Service（服务），直接卖钉好的柜子。
- 反面教材（解释世界）：
做一个AI写作助手，给用户提供大纲、润色功能。这依然是在告诉用户“怎么做”。 - 正确做法（改造世界）：
做一个AI内容运营官。用户只需输入“下周在Reddit上推广新产品”，AI能直接做好选题，匹配适应Reddit社区风格的文案，配好图，排好版，对接好API。用户只需点击一个按钮：“确认发布”。
这才是直接对现实世界施加影响力，这种极致的“交付感”是用户无法抗拒的。
从产品定位层面，你的产品不应停留在对话框和编辑器里，而要致力于消除过程。
以我们最近做的“AppSumo利基市场挖掘”项目为例：不能只扔给用户一份冷冰冰的数据分析报告，让他们自己去悟。产品应该直接给出结论——匹配用户当前的营销资源和技术栈，按优先级列出“能做”的产品，甚至最后直接帮用户生成一个MVP落地页。
问问自己： 我的产品是让用户更忙了（不停Prompt交互、调整细节），还是让用户闲下来了（多出了喝咖啡的时间）？
2. 技术选型：All-in Agent（智能体）与 Tool Use（工具调用）
既然要“改造世界”，光有大模型（LLM）的推理大脑是不够的，必须有“手”和“脚”，具备执行力。
- 技术落地：
别再只卷 Prompt Engineering（提示词工程），去卷 功能调用 和 API集成。 - 场景举例：
- 旅游AI：
不要输出攻略文字或信息图。用户真正想要的结果是“省钱且省心”。你应当对接携程/Expedia接口，把机票订好，酒店订好，行程单直接同步到用户的日历里。 - 数据分析AI：
告诉用户“怎么写SQL”是远远不够的。用户要的是一份可用的报告。你的系统不仅要出分析方案，还要直接连库跑数据，生成图表，最后自动发送邮件给相关负责人。
能够精准调用外部工具，并处理执行过程中的报错与异常，这比单纯的聊天分析难得多，但这才是真正的技术壁垒。
3. 场景选择：寻找“高确定性”与“闭环”的垂直领域
在场景选择上，并非所有领域都适合现在就去“改造世界”。
“解释世界”允许模糊（如写诗、闲聊），但“改造世界”要求精准（如转账、手术、改代码）。
我们需要筛选出那些能直接代替用户执行、提供确定性服务结果的场景。
- 如何选：
选择容错率相对较高，或可以通过“人机协同”快速验证结果的场景。 - Good Case：
法律文书生成（律师审核后直接用）、跨境电商自动上货（运营确认后直接发）、企业报销流程自动化。 - Bad Case：
通用图片生成（需反复抽卡）、全自动医疗诊断（风险过大）、开放式闲聊（无结果交付）。
策略核心： 哪怕只解决一个极窄的痛点（例如：专门帮亚马逊卖家写申诉邮件并自动发送），只要能闭环，其商业价值就远超一个什么都能聊的通用聊天机器人。
4. 商业模式：按“结果”收费，而非按“人头”收费
既然交付的是结果，商业模式自然要随之进化。
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旧模式（SaaS）： 按月订阅（Seat-based），每人每月$20。这假设用户用得越多越值。
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新模式（Service）： 强化“交付感”，向用户传达产品能力的自信——有结果才收费。
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每成功预约一个销售会议，收 $50。 -
每成功追回一笔欠款，抽成 5%。 -
每生成并部署一个可运行的网页，收 $10。 -
每挖掘出一个高价值利基项目，收 $10。
本质上，这种模式降低了客户的决策门槛。用户是在为“确定的价值”买单，而不是为“工具的使用权”买单。
5. 用户体验：从AI“对话式”向“界面式”回归
虽然ChatGPT带火了Chat（对话框），但为了“改造世界”，纯对话效率极低。这也是Gemini和Claude近期主推Canvas的根本原因。
我们要跳出传统SaaS的“拖拉拽”，跳出低效的“纯对话”，实现“AI思考并输出 + 图形界面确认”的新交互模式。
- 场景对比（社媒自动发帖）：
- 普通AI（对话式）：
用户输入指令，AI吐出一大段文字，用户阅读、评估、修改。 - 高级AI（界面式）：
AI先思考诉求，搜索最新新闻，提炼三个主题供用户选择。用户点击确认后，系统生成任务工作流看板，列出下一步计划。用户只需做选择题，点击“确认”，系统直接调接口发送。
总结： 用AI来生成复杂的方案，用UI来呈现决策点。让用户做“选择题”，而不是做“阅读理解题”。
最后
“用户的钱包是为了在这个世界上看到改变而打开的，而不是为了听原本就存在的道理。”
去造手（Tools），去执行动作（Actions），去改变物理世界。