从咨询师到产品创造者:当AI让‘重复劳动‘变成创业金矿

「文智助手」全场景办公AI助理AI+OPC全流程实践方案(大赛作品) 阅读详情

u/jonathanbrnd的顿悟来自四年的重复劳动。作为B2B SaaS邮件流程专家,他构建策略、撰写文案、设计模板、设置自动化——每周都在为不同产品和阶段做着相同的事情。

经过一段时间,模式开始出现。就在那时我明白了。如果我想建立自己的创业公司,我应该简单地创建一个能做我正在做的事情的工具。

这种自省式的创业思路并不新鲜,但在AI时代获得了新的可行性。当技术能力与领域专长相遇,"自动化自己的工作"从理想变成了现实路径。

顶级评论者的深度质疑:并非所有工作都值得产品化

Y Combinator顶级评论者u/AnonJian提出了尖锐的反驳:

某些工作确实让员工对客户响应和心理有深入理解。但大多数员工会抱怨如果没有客户,工作会更容易。他们不应该被包括在这个讨论中,这样的人很多。

如果你每天都看到相同的痛点,问问自己为什么没有人令人满意地解决它。可能这不是痛点,而是几乎没人愿意为之付费的不便。

这个评论触及了产品化的核心陷阱:并非所有"痛点"都值得解决。有些只是"治疗性抱怨"而非真正的商业机会。u/AnonJian的"hair on fire"标准提醒创业者区分表面症状和根本问题。

咨询师优势:天然的产品-市场适配

u/jonathanbrnd对质疑的回应显示出清晰的边界意识:

当然,这不能应用于每一份工作,特别是如果你在内部工作。但我相信,如果你是顾问并且一遍又一遍地向同一受众提供相同的解决方案,这是一个用工具自动化你的工作的绝佳机会。

咨询师身份赋予了独特的市场洞察:他们是解决方案的反复验证者,而非问题的假设者。这种重复交付经验提供了产品化的天然基础。

AI时代的机会窗口:从不便到商业价值

u/AlternativeRun9840作为软件工程师提出了技术现实主义的视角:

不要过度依赖AI,特别是如果你想做生意,尤其是向IT企业销售。即使是最新的模型配上微调或任何你想要的东西都不够可靠。我永远不会把我的客户托付给某些随机AI生成的创业公司。

但u/jonathanbrnd的回应揭示了市场分层的机会:

产品已经比我做得更好。它让任何人都能接触到非常困难的生命周期营销,无需花费大量时间或金钱。但例如,有大量预算的大公司最好将此委托给真人。所以我在这方面同意你的看法。该工具更适合早期公司。

这种差异化定位显示出成熟的市场理解:AI工具的价值在于民主化复杂能力,而非替代所有人类专业知识。

从洞察到执行:社区驱动的成长路径

u/theblack5提供了具体的go-to-market建议:

喜欢这个观点,构建你每天已经在做的事情消除了很多猜测;要将该洞察转化为产品,首先向已经雇用你或你在工作中帮助的人销售,将确切的模板和时间节省捕获到可重复的入职中,并使用展示节省的小时数和取得成果的简短案例研究向类似的中小企业销售。

这种建议的价值在于它基于实际经验而非理论框架。从现有客户群开始,利用已验证的解决方案作为产品种子,通过量化价值来驱动销售——这是咨询师转型创始人的天然路径。

技术与领域专长的交汇:新时代的创业逻辑

这个讨论揭示了AI时代创业的一个关键模式:技术不再是最高壁垒,领域洞察和执行能力变得更加关键。u/jonathanbrnd的路径代表着从"技术驱动"向"问题驱动"的创业范式转移。

当AI工具能够承担复杂的策略制定、文案撰写和模板生成任务时,"重复性专业工作"反而成为了产品化的金矿。这不是简单的自动化,而是专业知识的规模化。

正如一位评论者所言,关键是要"向同一受众反复提供相同解决方案"的咨询经验。这种经验提供了三重价值:经过验证的解决方案、明确的目标客户和量化的价值主张。

在这个背景下,"你的工作就是最好的市场研究"不仅仅是口号,更是AI时代创业的可行策略。当技术门槛降低,执行经验和客户洞察反而成为了最稀缺的竞争优势。

u/jonathanbrnd的故事提醒我们,最好的创业想法往往不是来自头脑风暴,而是来自日常工作中的重复模式识别。在AI赋能的时代,这种识别能力比以往任何时候都更有价值。


Reddit原贴地址: https://www.reddit.com/r/startups/comments/1on7lv2/your_own_job_is_the_best_market_research_i_will/

更多AI好文: Buttonup 创业

《AI实战嵌入式Agent +MCP+skill》课时2.5|定时器实战 本课讲解定时器时基单元原理,通过PSC、ARR、CNT三寄存器配合实现精确周期控制。以84MHz时钟为例,计算得PSC=8399、ARR=9999可实现1秒溢出周期。采用HAL_TIM_Base_Start_IT启动定时器更新中断,在HAL_TIM_PeriodElapsedCallback中处理周期任务,实现非阻塞、高精度的定时。相比HAL_Delay的阻塞式延时,定时器中断方案不占用主循环,支持并发操作,是嵌入式系统中实现周期任务的高效方式。 阅读详情

相关推荐

鸿蒙子系统解读-分布式软总线子系统初步研究(下)

鸿蒙子系统解读-分布式软总线子系统初步研究(下) 本文作者:江苏润和软件股份有限公司 郎建中 3.2. 数据传输 上一节我们看了PublishService()函数的代码实现过程。被发现端发布服务后,软总线回调发布成功的函数中,被发现端需要使用CreateSessionServer()来创建会话的服务器等待发现端的连接创建会话。下面我们就来分析CreateSessionServer()函数的实现过程。 数据传输部分的代码位于foundation/communication/services/softbus

weixin_47070198的博客 3088

6 款电商 AI 图片生成软件实测|国内 + 跨境卖家工具清单

电商 AI 作图工具已经从 "能不能用" 进入了 "好不好用" 的阶段。对于绝大多数卖家而言,现在的 AI 工具已经可以覆盖 60%-80% 的基础商品图需求,显著降低拍摄和设计成本。选择工具的核心逻辑不是 "哪款最强",而是 "哪款最适配你的品类、平台规模和团队能力"。垂直电商工具胜在工作流效率,通用生图工具强在创意上限,模板类工具赢在上手速度。建议根据自身业务阶段,搭配 1-2 款主力工具 + 1 款辅助工具,形成适合自己的视觉生产流程。

Mardi_Ladin的博客 340

PrimeTime生成.lib竟暗藏PG添加Bug

1. 确认原始库中是否包含PG引脚的定义。2. 查阅PrimeTime的write_lib命令文档,寻找相关选项。3. 在生成库时使用正确的选项,例如-include_pg_pins或类似参数。4. 验证生成的.lib文件是否包含pg_pin部分。

limanjihe的专栏 1919

视频隐私脱敏工程化:CSRT/KCF追踪算法在本地推理中的实现与边界

在短视频内容合规审查中,动态遮挡(Dynamic Masking)是高频且高耗时的环节。传统手动关键帧打码不仅效率低下,且在目标快速移动或遮挡时极易出现遮罩漂移。本文从计算机视觉工程角度,解析基于CSRT与KCF算法的目标追踪方案在视频隐私处理中的技术路径、性能权衡及落地实践。

Mysssone的博客 189

OpenCV13-图像噪声:椒盐噪声和高斯噪声

考虑到椒盐噪声会在图像中的任何一个位置随机产生,因此对于椒盐噪声的生成,需要使用OpenCV中能够产生随机数的函数。OpenCV中也没有专门为图像添加高斯噪声的函数,对早在图像中添加椒盐噪声的过程,可以根据需求利用能够产生随机数的函数来完成在图像中添加高斯噪声的任务。椒盐噪声又称作脉冲噪声,他会随机改变图像中的像素值,其样子就像是在图像上随机地撒上一些盐粒和黑椒粒,因此被称为椒盐噪声。函数能够产生均匀分布或者高斯分布的随机数,可以利用该函数产生符合高斯分布的随机数,之后在图像中加入这些随机数即可。

SHLYYY 5122

华为OD机试双机位C卷-恢复数字序列 (Py/Java/C/C++/Js/Go)

华为OD机试双机位C卷 恢复数字序列,提供C语言、Java、C++、Python、Go、JavaScript源码实现,并提供完整思路讲解。华为OD机试 - 恢复数字序列。

qq_45776114的博客 1203

我用 GPUWorks 在 M1 Pro 上搭了个发票识别原型

公司里经常要看电子发票。我想先做个小原型:把 PDF 发给一个自己部署的图文模型,让它提取发票类型、日期、交易双方和金额,再把结果交给同事核对。这个原型不用先接财务系统,先看看从部署到调用要走多少步,模型返回的内容能不能帮上忙。

鸽芷咕的博客 2万+

3、★☛基于STM32的手机通过wifi控LED灯√♠★

3、基于STM32的手机通过wifi控LED灯 文章目录3、基于STM32的手机通过wifi控LED灯1、Introduce介绍1.1、课题背景及其意义1.2、 国内外的研究状况2、方案的设计2.1、控制方案的确定2.2、控制方式的选择2.2.1、 单片机芯片的选择方案一方案二方案三方案四2.2.2、无线遥控模块的选择方案一方案二方案三3、硬件电路的设计3.1、系统的功能分析及体系结构设计3.1.1、系统功能分析3.1.2、系统总体结构3.2、模块电路的设计3.2.1、 STM32单片机核心电路设计3.2.

行走的皮卡丘 2960

您您这可以把问小白的多个会话比如说。左侧的多个会话一次性导出吗?不是单条会话里面的多次会对话。AI导出鸭

第三层是格式编译层。这个决策背后的判断很清晰:一个批量导出工具的价值,不在于“试三次”,而在于你真正用它处理了几十份技术文档、访谈记录或课程讲义之后,它是否值得留在你的工作流里。问小白的会话列表通过分页接口加载,AI导出鸭 在页面运行时建立旁路监听,捕获每一次分页请求返回的完整对话清单,包括会话 ID、标题、时间戳和隐藏的元数据字段。让AI导出回归优雅——这句话说的是:导出不该是体力活,而应该是一次完整的、可预期的文件交付。注意:这里的“批量”指的是左侧列表里的多个独立会话,不是一条会话内的多轮对话。

laoyunsi的博客 229

C#实战:从零搭建Vosk离线语音转文字系统

本文手把手教你用C#构建离线语音转文字系统,基于NAudio和Vosk实现全流程开发。首先介绍环境搭建,包括NuGet包安装和中文模型配置,强调16kHz单声道音频格式的关键性。接着详细解析音频预处理转换、Vosk模型初始化及识别过程的核心代码,提供多线程优化建议和实时识别扩展思路。文章包含80%以上代码注释,从常见问题排查到性能优化技巧,完整覆盖从"Hello World"到工业级部署的关键技术点,特别适合需要开发本地化语音识别应用的C#开发者。

墨夶的博客 752

YOLOv8【第一章:基础入门篇·第2节】一文搞定,数据集制作与标注完全指南!

🏆 本文收录于 《YOLOv8实战:从入门到深度优化》 专栏,该专栏专注于分享我在YOLOv8目标检测模型中的实战经验,涵盖从入门基础到深度优化的全方位解决方案。无论你是计算机视觉的新手,还是具有多年深度学习经验的专家,本专栏都将为你提供高效、可复现的技术方案,助你掌握YOLOv8的核心技术,提升目标检测性能,突破瓶颈,优化模型,并加速项目开发🚀!

**My Coding Family** 1506

医疗 AI 有两种,别混着谈:一个改流程,一个改范式

InfoXMed 是面向医生、医学生和医学科研人员的 AI 医学工具平台,提供文献检索、全文翻译、AI 解读、指南查询和题库练习等功能,辅助临床学习、科研汇报与医学备考。原文是日本医学会杂志(JMA Journal)的一篇综述(Review Article):基本事实:这一点必须先说清:这篇论文提出的是一个研究纲领。它文中的"预测"指的是科学设想,不是可以拿来用的临床预测能力。文中甚至自己承认了一个硬缺口(见第三节)。本文只谈它的术语辨析与科学方法论,不转述任何可作为临床依据的预测或处置主张。这篇论文的全部

2601_96948740的博客 222

SNAP计算哨兵2号的LAI/FVC/FAPAR

SNAP的计算LAI方法是基于PROSAIL模型,集成的模块,很方便。首先要下载SNAP软件,下载步骤见。

所有专家都曾始于新手 2505

AI Agent之核心框架

A: 显式 Thought 有三类价值:可解释性(便于人类审计)、可调试性(定位哪一步选错工具)、学习信号(可做监督微调或评估中间步骤质量)。ReAct 把推理与 可执行行动 绑定,每一步行动后都有 真实 Observation 反馈,从而用工具结果约束生成,降低闭卷幻觉。做完不等于结束——还要 评估做得好不好,把 教训 记下来,下次 带着教训重试,反思作为 记忆,影响后续尝试的策略。工作流程:Action → Evaluation → Reflection → Retry。A: 普通 CoT 只在。

剑雨巍巍的博客 185

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料,对开发工具 ,DIAPI, UIAPI,Add-ON有详细解说

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用,资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

河道漂浮物目标检测数据集

目标检测,yolo,河道漂浮物目标检测数据集

DL_data_set的博客 186

Devexpress16.2.6破解工具

Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具Devexpress16.2.6破解工具

AI 应用开发工程师技术实践:大模型接入、通用组件封装与性能优化

本文提出AI应用从PoC到生产的核心挑战:模型调用的持续可用、可控与可优化。通过构建统一LLM网关实现多供应商路由与故障转移,封装对话、工具调用与RAG组件以解耦业务逻辑,结合前缀缓存、批处理与流式背压治理等性能优化手段,形成“接通→接稳→接快”的工程路径,最终以工程化能力决定AI应用的生产可用性。

2301_79189962的博客 536

Statistics and Machine Learning Toolbox

Statistics and Machine Learning Toolbox(带书签),MATLAB统计学习工具

AI前沿日报 · 2026-11-04 | 祛魅时刻:Astra“纯读权重“神话的崩塌

①Astra"裸权重通吃"被spaCy创始人Honnibal精准祛魅——仅1/3实验真裸读,数学能力提升依赖Python+50次迭代;②Simon Willison用Qwen 3.8-27B端侧复现权重空间编程;③Nvidia开源Auto-Ontology自动知识图谱;④$800开源全域抓取机器人Stringman;⑤OpenAI悄然重开Codex训练开关引信任危机;⑥DeepMind发布Gemini 4 Argon机器人基础模型;⑦美国科技巨头隐性AI债务达3.2万亿美元,6个月增90%。

johnsong2009的博客 525

大模型 Embedding 与向量相似度详解

Embedding 解决的问题:计算机不懂文字,但懂数字│▼文本 → 向量(1024维浮点数数组)│▼相似度解决的问题:怎么判断两个向量(文本)有多接近│▼余弦相似度:看向量方向的夹角,越接近0°越相似│▼最终效果:语义搜索——理解意思,而非字面匹配一句话总结:Embedding 把文字变成数字,余弦相似度比较数字的方向,两者结合实现了"理解语义"的搜索。

T3165919332的博客 73

GPT-1 架构和计算细节

下面配合框图,对 GPT-1 的每个组件做公式展开 + 数值实例(配置:12 层 × 768,12 头,FFN 3072,词表 40478,共 117M 参数)。GPT-1 把翻译模型的编码器-解码器砍掉一半,只留解码器,然后以"预测下一个词"为目标在 BooksCorpus 上预训练。与 2017 原版的四个架构差异(框图中标 ★):h0=E[token]+Epos[position],E∈R40478×768, Epos∈R512×768h^0 = E[\text{token}] + E_{pos}[\

eloudy的专栏 244

终端 AI 审计与 “龙虾” 类智能体风险治理:从可见性到闭环溯源

生成式 AI 办公普及之后,数据泄露风险逐步下沉到终端。员工将合同、源代码、客户资料粘贴至公有大模型,以及龙虾(OpenClaw)这类本地开源 AI 智能体的滥用,成为企业安全新挑战。传统网络边界防护存在审计盲区,本文从风险链路拆解、核心能力模型、分级治理策略、落地踩坑点以及技术局限性多角度,分享终端侧 AI 安全治理的实践思路。

2401_86491085的博客 624

2.53 基于极稀疏指纹的室内定位注意力图元学习

该论文发表于IEEE Transactions on Mobile Computing(TMC)2026年6月,面向极稀疏指纹条件下的WiFi室内定位,针对指纹采集人力成本高、标记指纹稀缺时定位精度大幅下降的痛点,提出注意力图元学习模型AGML(Attentional Graph Meta‑Learning),结合图神经网络、元学习、两种指纹数据增强与分布对齐技术,在标记指纹极少的场景实现高精度室内定位,同时公开了多套真实+仿真定位数据集用于基准测试。场景:二维室内空间,障碍物造成信号遮挡,

weixin_42963026的博客 322

语音识别与语音合成的技术原理及应用

语音识别 #语音合成 #人工智能 #大模型。语音识别与语音合成的技术原理及应用。一、语音识别的核心原理。二、语音合成的核心原理。三、工程落地的主要难点。五、需要关注的现实问题。

weixin_62919816的博客 192

设计师工作室 GEO 实操:如何提升 AI 实体推荐概率

设计工作室 GEO 的本质,是把创意服务转化为 AI 可理解的结构化信息。核心动作可归纳为:区分事实与审美、建立实体图谱、预判用户提问、输出脱敏内容、搭建多信源、持续测试验证。梳理工作室的 6 个实体属性:品类、城市、流程、边界、团队、渠道。在官网或作品集平台发布至少 3 篇结构化项目复盘,只陈述事实。输出 1 篇「设计报价影响因素」科普内容,覆盖甲方高频提问。争取 1 次行业媒体或本地媒体专访,形成第三方信源。每周用「XX 城市 + 品类 + 设计工作室推荐」指令测试,记录出现频率。

goujunwe的博客 322

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

AI作图软件技术选型:从4个技术维度出发的实测对比

Vbaoke的博客 198

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程

WorkBuddy 实战:一句话需求 → 七屏可交互原型,户外徒步 App 的 AI 设计全流程,跟着博主一起来还原整个过程。

夜郎King的博客 4385

影视场景怎么用AI生成3D镜头预演?从概念图、场景白模到网页审片

概念图有氛围,不代表能直接用于镜头预演。本文围绕剧本拆镜、资料与尺度假设、场景白模、机位走位、动作节拍和网页审片,介绍 AI 生成 3D 场景的预演流程。通过稳定对象与相机编号、统一镜头表、意见关联版本和三轮审核,让讨论落到具体镜头,同时明确白模与网页预演不能替代真实场地勘景及现场安全判断。

Solange__的博客 513
上一篇: 今日Reddit AI高价值讨论分析 - 11.5
下一篇: 今日Reddit各AI板块高价值讨论精选(2025-11-07)
buttonupAI
博客等级 码龄1年 40粉丝 69原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值