AI 什么都没有改变：Dax Raad 谈 OpenCode 与产品成功

有人告诉我，这场演讲可以讲 5 分钟，也可以讲 55 分钟，范围相当大；我还可以一直聊，随意跑到任何支线上，都没关系。所以我先给大家打个预防针，解释一下为什么这场演讲会是现在这种形式。我叫 Dax，参与的项目叫 OpenCode。它是目前使用量较高的 coding agent 之一，完全开源，也可以搭配任何模型。

其他公司都喜欢说：「我们拥有最聪明的 coding agent。」那我们的说法是：我们拥有最火、最酷的 coding agent。大家可以去看看。它的使用体验很棒，UX 很好，主题可以完全定制，也可以个性化，整个项目用起来很有趣。好了，我暂时就推销到这里。下面进入演讲的正题。

我今天想谈的是，为什么 AI 不会让你成为赢家。我们正在参加一场 AI 会议，外面有海量的 AI 内容，如今每个人似乎都只谈这件事。很多人说 AI 就是未来，会改变一切；软件开发的方式会改变，甚至软件开发本身将不复存在。各种惊人的论断都在说，一切突然变得不同，只要及时上车就能享受红利。某种程度上，其中确实有一部分道理。但我想聚焦那些没有改变、AI 不能替你解决的事情：要做出成功且有人使用的产品，有些关键问题并没有改变，短期内也不会改变。坦白说，AI 也没有真正帮助我们解决它们。

我会用漏斗来讨论这些问题。假设我在做一个产品，希望用户开始使用它。用户从对你一无所知，到听说你、试用产品、喜欢产品，最后充分转化。沿着这段旅程，会出现一些关键时刻。我会指出三个你必须关注的关键时刻。在我的整个职业生涯里，这些事情始终成立，从来没有变过。

它们是我每天都要思考、每天都在苦苦解决的问题。即便已经积累了不少经验，它们仍然很难，AI 也没有给我带来多少帮助。下面就从第一个开始。

漏斗最顶端是 marketing。我要先说明，接下来这番话很可能会让你产生强烈抵触。我记得自己也曾有过同样的反应，而且花了很大力气克服自己的心理障碍，才开始把这部分做好。Marketing 的逻辑很简单：一个人正在过自己的生活，有自己的问题和烦恼，注意力都放在自己的事情上。他根本不在乎你，也不在乎你正在做什么。你必须想办法让他停下脚步，放下其他事情，转而看你、想你，并了解你提供的东西。这是一个非常高的门槛。人们之所以抵触，是因为我们大多数人并不擅长做这件事。它和其他能力一样是一项技能，你不可能第一天就很出色，而且它远远超出大多数人的舒适区。

很多人面对这个事实时，会觉得自己根本不该处理这种问题。他们会想：「只要产品足够好，它自然会卖出去。我不需要营销，也不需要做那些噱头式的事情，我高于这一套。」事实却是，有些人做出的产品，比你一辈子可能做出的任何东西都好；即便是世界上最好的产品，也必须思考怎样获得注意力。如果他们都没有资格回避这个问题，你也没有，我也没有。我们都得去做。

如果无论如何都要做，我不如开始练习并把它做好。我喜欢这样理解 marketing：你要做那些有机会被人主动分享的事情。常规营销可能是写一篇介绍新功能的博客，或者请网红谈谈这个功能，也就是任何人基本都能做的那些事。

不知道为什么，现在好像每个人都会去买广告牌。

这些做法有其道理，毕竟你是在向别人介绍自己做出的东西。但一个人看见某篇介绍第 76 个新功能或产品发布的博客后，几乎不可能兴奋地说：「对，我必须把这篇文章发给朋友！」他们很可能直接划过去。大家都在刷 TikTok，注意力已经衰退得所剩无几，没有人能专注于无聊的东西。

所以，这类做法并不真正算漏斗顶端的 marketing，因为它无法让一个原本不知道你的人停下来并开始关注你。关键是想出一种东西，让人看见后觉得它疯狂、好笑、深刻，或者正好击中了某种感受，于是忍不住说：「我一定要把这个给朋友和同事看看，他们居然做了这种事！」你想激发的就是这种情绪。

这个门槛说起来很简单，判断一个点子能不能越过它也很容易，但想出真正能越过它的点子却极其困难。这就是挑战：你必须有创造力，必须想出有效的点子，而且会失败很多次。这就像做产品时不断挥棒，你想击中一次。

你会挥棒很多次，也会不断落空，marketing 同样如此。但不要尝试那些从一开始就绝无可能命中的东西，那只是在浪费时间。你可以连续九次尝试尴尬、疯狂的点子，即使都没奏效也没关系；只要有一次命中，它就可能被一百万人看到，你的目标受众会在其中，或者与其中的人相连接。不断重复，这些效果会复利积累，你自己也会越来越擅长漏斗顶端的 marketing。

AI 在这里帮不上忙，因为这件事完全关乎创造力。我还从未从 AI 那里得到过一个真正好的点子。即使把它当成头脑风暴伙伴，它给出的东西也很快变得俗套。它就是想不出酷的东西，做不了 cool，而漏斗顶端的 marketing 关乎 cool。听起来这像一种天赋，但其实它是一项可以习得的技能。

Cool 是一种可以学习的技能。好，现在你已经让某个人开始对你感兴趣了。

你已经获得了他的注意力，下一步要解决的是怎样把他带到 aha moment。优秀产品通常都有这样一个时刻：用户和产品发生某种交互之后，突然明白了产品的意义，被它说服，觉得「这太棒了」。即便产品不适合他，他也可能觉得它足够酷，愿意推荐给真正适合的人。这就是 aha moment。你必须找出产品中那个唯一的 aha moment，然后无情地消除摩擦，让用户尽可能快地抵达那里。困难在于，你可能觉得应用里有很多好功能，希望用户同时了解 A、B、C。你必须足够残酷，像「亲手杀掉自己的孩子」一样只选出最重要的那一个，把其他东西全部降级；再检查用户抵达它之前的每一步，并把不必要的步骤砍掉。别人把自己正在做的产品发给我试用时，我常常感到非常痛苦，因为我会看到，在我甚至还没搞清楚他们到底在做什么之前，居然需要经过那么多步骤。我知道每一个步骤都会流失 10% 或 20% 的用户，最终走到终点的人少得可怜，甚至还没轮到我们讨论产品本身到底有没有用。几乎没有公司能把这件事做对。注册某个产品时，它往往在你还不知道自己是否想用之前，就先问一堆愚蠢的问题：「你的公司有多大？有多少员工？你的职位是什么？」谁在乎这些？你必须把这些全砍掉，让人尽快抵达真正重要的那个时刻。做到这一点，产品才会开始起飞并自我增长。

如果只有 3% 的人抵达 aha moment，那么你为漏斗顶端 marketing 所做的一切基本都浪费了。另一个难点是，你的产品也许根本没有 aha moment。这会逼你认真追问：「我到底在做什么？我为什么要承受构建它的努力和痛苦？它值得吗？」看看一些有史以来最成功的产品，会发现它们拥有非常强烈的 aha moment。以 ChatGPT 为例，我认为它是我们有生之年最成功的消费产品。它只给你一个输入框，你可以输入世界上任何东西，然后得到近似人类互动的回应。这是极其强烈的 aha moment：无论多么不熟悉技术的人，一看就会明白「这太棒了，我懂了」。社交媒体领域也有类似例子。比如你暗恋某个人，可以在 Facebook 上 poke 对方，像是在调情，却又保留了否认空间。这也是即时的 aha moment，让你马上理解并愿意继续使用产品。它们是极端案例，但每个产品都应该有一个单一时刻，让你说：「这就是我存在的理由。」

用户体验到它时就应该马上明白。AI 之所以帮不了你，原因仍然是创造力，以及对这个领域的真正理解。你必须长期思考，获得清晰度，琢磨定位，弄清自己做了什么别人没有做的独特事情。这些都非常难。我们只是有了一个可以对话的 AI，并不会因此突然成为设计出色 aha moment 的赢家。全世界真正擅长这件事的人极少，他们还会继续在这方面碾压我们其他人。因此，我们别无选择，只能努力练好这项能力。漏斗的最后一部分就是 retention。

假设你已经吸引了某个人，也成功把他带到 aha moment，他喜欢你做的东西。

现在他已经开始使用产品。你怎样留住他一辈子，让他永远成为客户？如果无法永久留住客户，用户就会不断从漏斗中漏走，业务最终会撞上天花板。你一边增长，另一边却不断流失，那种感觉非常令人恼火。

你真正想要的是终身留住用户。

这样，你服务的客户数量才会随时间复利增长。Retention 与前两个阶段不同，因为它关注的是 power users：一个人使用产品一段时间后，会开始探索它的能力边界。他希望产品更可配置，需要更高级的功能；团队也会开始使用它。

更大的企业也会开始使用它们。

这些用户有非常具体的需求。怎样支持所有高级需求，同时又不牺牲前两个阶段建立的简单性和顺畅的首次体验？兼顾两者很难。我们一直做开源项目，因此不得不长期思考这个问题；对我个人来说，已经做了五六年。开源产品很特别：它既会被普通的个人爱好者使用，他们只想要简单、免费、能工作的工具；它也可能是超大型企业的最佳选择。这些巨头通常希望自行运行和托管所有东西，对数据流向外部极其敏感。因此，开源项目必须同时支持最简单和最高级的场景。

很多人有一个误解，以为产品要么简单，要么强大。他们会说：「我们像 Apple 一样，打造简单体验。」但他们通常只是做出了一个能力不足的体验，再用「像 Apple 一样简单」来解释。两者其实并不冲突，你完全可以同时构建简单而强大的体验，只是前期工作更多。面对一个对用户很有意义的新功能，不要直接去做功能本身，而要先构建能够组合成该功能的 primitives。先设计 primitive layers，让它们覆盖面足够广、能力足够高级和强大，然后再用这些 primitives 组装出 99% 用户会直接体验的简单产品。这样一来，当用户的需求变复杂时，你就可以让他们更直接地访问底层 primitives，获得更高级的能力。

用户可以灵活地弯折和扩展你的产品，最好永远不需要因为能力不足而离开。你不能做一个终将被用户超越的产品，否则你实际上是在为他们最终迁往的其他产品充当漏斗。我喜欢先考虑未来可能要做的一切，构建一组最终能够实现这些目标的 primitives，再用它们组装产品。AI 在这里同样帮不了我，因为这个过程实在太难。构建和试验这些 primitives 的过程，本身就是你发现究竟需要哪些 primitives、真正想做什么的过程。你当然可以和 AI 讨论、头脑风暴，但在你能向 AI 清楚表达目标以前，自己必须先把问题理解得非常透彻；而任务的核心，恰恰就是把自己想做的事情理解透彻。因此，这仍然是非常关键、非常困难的一部分。

这是打造成功产品的关键部分。AI 不会突然让你变得非常擅长它；你必须投入大量工作、时间和精力，直到大脑真正理解自己所处的问题空间，才能设计出能够扩展到各种场景的正确 primitives。最后我想留给大家的是：如果你去试用 OpenCode，并按我刚才讲的整个流程审视它，你会发现很多可以批评的地方。你会说：「他这里、这里和这里都没有遵循自己的建议。」之所以如此，是因为即便我理解这些原则，甚至能站在这里把它们清楚讲出来，实践仍然非常困难。这些道理也许很容易理解，但要每天都执行好，没有办法绕开其中巨大的难度。要让一个人或一个团队把所有环节对齐、让一切正确运转，它会消耗极大的精力。AI 很了不起，让我们可以做以前做不到的各种事情，却不能让我们免受每天努力打造伟大产品的痛苦。我想做一场和 AI 有关的演讲，也是因为我厌倦了人们以为格局会突然翻转、事情会变得更容易。

事情没有变容易。我的生活和过去一样难，做出真正了不起的东西也和过去一样难。但所有乐趣和意义也正来自这里。有人担心 AI 会让人失去目标感，我认为这不会成为问题，因为事情仍然像过去一样困难。所以，我希望这番话能激励你，也可能吓到你，让你难过或开心。我不知道你听完会有什么感受，但我要讲的就是这些。谢谢大家听我分享。