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分享一个人做产品、用 AI 提效、接项目和持续试错的真实经验。

共 9 篇

全部做交付提效率做产品一人实践
2026/05/25
一人实践
约 7 分钟阅读

一人做事最容易高估执行力,低估方向和节奏

一人做事时容易高估执行力,低估方向和节奏。执行力虽可见,但方向不对或节奏混乱时,越努力可能越偏离关键结果。真正重要的是不断判断主线、阶段重点和优先级,避免忙得真却无实质推进。方向感和节奏感比单纯猛冲更能决定长期稳定前进。

执行力方向感节奏感
2026/05/18
一人实践
约 10 分钟阅读

我喜欢用 Codex,但它用不了 DeepSeek,所以我做了一个本地网关

作者因喜欢Codex但希望使用DeepSeek模型,发现两者协议不兼容,于是开发了本地网关AgentGate。该工具将Codex的Responses API请求转换为DeepSeek支持的Chat Completions格式,并进一步实现智能路由:纯文本任务自动走DeepSeek,含图片的多模态任务自动切换至KimiCoding,解决了AI编程中工具与模型协议碎片化的问题,让用户专注代码开发。

本地网关协议转换AI编程
2026/05/11
做交付
约 6 分钟阅读

为什么很多项目最后不赚钱,不是因为开发慢,而是因为边界失控

项目不赚钱常被归因于开发慢,但更关键的是边界失控。开发慢影响效率,边界失控则破坏利润结构。小需求不断累积,使项目范围膨胀,报价失真,利润被逐步蚕食。守住边界比提升效率更重要,需明确不做什么、指定决策人、警惕小改动累积、清晰验收标准。

边界失控项目利润需求蔓延
2026/05/07
提效率
约 7 分钟阅读

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。

AI工作边界效率与失控判断标准
2026/04/28
做产品
约 6 分钟阅读

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。

需求判断产品优先级痛点分析
2026/04/24
一人实践
约 6 分钟阅读

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。

一人做事方向选择AI门槛
2026/04/15
做交付
约 6 分钟阅读

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。

需求边界项目失控变更管理
2026/04/10
提效率
约 7 分钟阅读

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。

AI工作流效率提升人机协作
2020/04/01
做产品
约 6 分钟阅读

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

产品思维需求验证创业反思

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