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Nagi Yan
@naki2012
我不追逐意义,只留下结构坐标。 我的文章是开放的回路。 引发共振者即是读者。 Structure · Cognition · Systems Analysis / Private consulting
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Nagi Yan
@naki2012
2026.06.21 15:18
《稀缺的能力:识别并定义痛点》 很多人以为,最稀缺的能力是编程能力、表达能力、管理能力,或者执行力。 但当你真正开始做产品、创业,或者长期推进一个复杂项目时,会发现,更稀缺的一种能力,其实是: 识别并定义痛点。 一、世界上大多数人,并不知道自己在解决什么问题 绝大多数人的工作,是一层层派发下来的。 老板有任务。 主管拆任务。 产品经理写需求。 开发实现需求。 于是每个人都在忙。 但如果继续往下问: 为什么要做? 很多人会愣住。 因为他们从来没有接触过最初的痛苦。 他们只接触过任务。 于是慢慢地,一个很奇怪的现象出现了。 大家都在讨论: 要不要做 AI; 要不要上 Agent; 要不要支持 MCP; 要不要增加工作流; 要不要增加更多功能。 却没人回答: 用户到底哪里不舒服? 技术越来越先进。 方案越来越复杂。 真正的问题却越来越模糊。 最后做出来的东西,甚至连开发者自己都不用。 二、痛点不是想象出来的,而是感受到的 真正的痛点,往往很朴素。 不是: 打造智能生态。 不是: 全面提升用户体验。 也不是: 建设下一代平台。 真正的痛点通常只有一句话: 这个东西每天都在折磨我。 例如: 每次发布要花三个小时; 每天要重复复制粘贴几十次; 信息分散在十几个地方; 总有重要事情被遗忘; 切换上下文太痛苦; 某个流程总是出错。 痛苦越具体,方向越明确。 因为问题本身,会自动约束解决方案。 而模糊的问题,会产生无限多的方案。 三、定义痛点,比解决痛点更困难 很多人觉得,解决问题很难。 其实更难的是定义问题。 因为不同的问题,背后对应的是完全不同的世界。 举个例子。 用户说: 我想要一个 AI 平台。 这不是问题。 用户说: 我希望 AI 能帮我自动处理工作。 这也不是问题。 继续往下追问: 为什么? 因为信息太多。 为什么信息太多? 因为上下文总在丢失。 为什么上下文会丢失? 因为知识分散在几十个工具里面。 为什么会分散? 因为没有统一的记忆系统。 直到这里,一个真正的问题才开始浮现: 长期上下文无法积累。 于是整个解决方向瞬间收敛。 从「做一个万能 AI 平台」,变成: 构建持续积累和调用上下文的能力。 定义问题的过程,本身就在决定项目的命运。 四、AI 会放大错误定义的问题 很多人认为: AI 会解决复杂问题。 实际上,AI 更容易放大复杂问题。 过去一天只能写五百行代码。 现在一天可以写五千行。 如果方向错了。 以前一个月积累的技术债。 现在三天就能长出来。 以前需要半年才能做出来的垃圾。 现在两周就能完成。 AI 提升的是生成速度。 它不会自动提升问题定义能力。 如果连问题都没有定义清楚,AI 只会帮助人类更快地跑向错误的方向。 五、真正的产品,往往来自长期受苦的人 很多优秀产品,都不是会议室里设计出来的。 而是从持续的痛苦中长出来的。 因为开发者自己就是用户。 每天被折磨。 每天感受到摩擦。 于是形成一个闭环: 痛苦。 产生需求。 构建解决方案。 自己长期使用。 获得反馈。 继续迭代。 这个过程不断循环。 最终,产品和需求逐渐对齐。 很多伟大的产品,起点其实都很普通。 它们只是来自一句简单的话: 我受不了了。 六、识别痛点,是一种直接面对现实的能力 任务很多。 痛点很少。 需求很多。 真正值得解决的问题很少。 能够直接看到现实中的摩擦。 能够穿透一层层任务、口号和概念。 能够把模糊的不舒服,定义成清晰的问题。 这是一种极其稀缺的能力。 因为大多数人训练出来的是执行能力。 少数人训练出来的是思考能力。 而更少的人,训练出来的是: 识别并定义痛点的能力。 这决定了一个人是在解决别人定义的问题。 还是在发现真正存在的问题。 而后者,往往才是一切价值创造真正开始的地方。
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