我现在怎么判断，一个环节值不值得交给 AI
判断是否将工作环节交给AI，关键在于区分“能交给AI”和“应该交给AI”。作者提出五个判断标准：重复性高但判断密度低的环节适合AI；会削弱对问题理解的环节需谨慎；错误成本高的环节不宜交给AI；可快速验证纠偏的环节适合AI；最需要立场而非输出的环节应自己完成。核心是避免表面提效实则失控或做浅问题。
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全部文章 →一个需求值不值得做，我主要看这 5 件事
本文分享了判断需求是否值得做的5个核心原则：确认问题真实存在而非想象、评估痛点是否足够强烈、区分需求是推动结果还是补完整感、判断当前时机是否合适、以及需求完成后能否带来可验证的变化。强调产品成功不在于功能堆砌，而在于精准筛选和优先级判断。
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AI 时代，一人做事最难的不是开发，而是持续做正确的事
AI降低了个人开发门槛，但一人做事真正的难点在于持续做正确的事：方向选择、节奏把控、取舍决策和长期坚持。AI让“能做”变容易，却让“该做什么”更关键，容易导致精力分散在看似正确但不关键的事情上。
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接项目时，我最先确认的不是技术方案，而是需求边界
接项目时，先确认需求边界而非技术方案。需求边界决定项目做什么、不做什么、谁说了算、变更怎么处理、交付以什么为准。边界不清会导致项目被零散需求拖散，利润和节奏失控。确认核心目标、明确范围、指定决策人、约定变更规则和交付标准，是项目稳定的前提。
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AI 正在重写我的工作流，但不是每一步都值得交给它
AI正在改变我的工作流，但并非所有环节都适合交给它。我学会先判断哪些任务值得AI参与，如初稿、信息整理和重复性工作，而关键判断、最终结构和业务理解仍需亲自把控。这种分工提升了效率，但避免盲目依赖导致失控。
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我做产品时，最先砍掉的不是功能，而是幻想
以前我做产品，总喜欢先补功能。后来我慢慢发现，很多产品不是死在做不出来，而是死在想太多。产品早期最该砍掉的，往往不是页面和流程，而是那些还没验证、却已经被默认成立的幻想
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最近在做
完整近况 →在做
一个 AI 效率工具（闭门打磨中），同时接少量项目合作。
在写
每周一篇，公众号先发，长文沉淀到博客。
在用
Claude Code · Cursor · Next.js · Go · 自研 Otaro。
公众号 · 每周更新
麻凡
一个独立开发者的产品、AI 提效与接项目记录。
想聊聊？
我长期做自己的产品，也接少量合适的项目合作。如果你有产品、系统、AI 工具或效率改造相关需求，欢迎邮件联系。
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