# 写代码之前，先问这些问题

整理：Zane

这份清单来自我做 AI 产品与复盘的经历。它帮助把模糊的想法变成可以向真实用户求证的问题，不保证商业结果。

## 先把人和场景说清楚

- 谁最近真的遇到过这个问题？找一个能直接联系的人。
- 上一次发生是什么时候？请对方讲具体过程，而不是问“你会不会用”。
- 现在怎么解决？哪些地方麻烦，已经付出了什么成本？
- 如果不用我的产品，会有什么实际影响？

## 再看现有替代方案

- 免费 AI、表格或已有工具能否完成同样的事？
- 我的方案具体省去了哪个步骤？
- 这种差别是我觉得重要，还是对方也在意？

## 用一个小版本收集反馈

- 先做最能说明价值的部分，不必先把所有页面做完。
- 给对方一个真实任务，观察使用过程。
- 记录卡住的地方、主动提问和不用的原因。
- 区分“看起来不错”和实际使用、重复使用、主动询价。

## 做一次选择

- 我新知道了什么？
- 什么证据支持继续？什么证据支持缩小或停止？
- 下一次只验证哪一个仍然不确定的问题？

做出来有没有人要，是另一回事。让反馈早点发生。