天
看清机会与边界
判断 AI 机会窗口、竞争位置和投入顺序，先决定什么值得做，什么应该暂缓。
Three Signals
天 · 地 · 人
我把 AI 产品顾问工作拆成三类判断：先看势，再落地，最后校准人与组织。
地
落成产品与流程
把模糊想法拆成 MVP、工作流、数据输入和团队节奏，让 AI 不停在演示里。
人
校准用户与组织
围绕创始人、团队和真实用户，明确谁会使用、谁会复盘、谁为结果负责。
Case Archives
从真实问题里拆出来的匿名案例
B2B 服务 / 销售增长
把销售团队的 AI 尝试，收束成一套可复盘的作战系统
团队已经买了多个 AI 工具，也在用 AI 写邮件、做话术、整理会议纪要，但线索判断、客户跟进和管理复盘仍然分散。老板的问题很直接：这些动作到底有没有让销售更接近成交。
AI 落地销售系统管理复盘
查看卷宗SaaS / 创始人效率把“创始人 Copilot”从大概念拆成可验证的 MVP
团队想做面向创始人的 AI 产品，但一开始就把战略、会议、任务、招聘、融资和团队管理都放进愿景里。方向看起来大，MVP 却没有抓手，也很难向用户解释为什么现在就该用。
MVP产品战略创始人工具
查看卷宗知识服务 / 内容品牌把创始人观点，沉淀成可持续输出的 AI 内容系统
创始人观点很强，但内容生产依赖临时选题、口头表达和反复改稿。团队能模仿语气，却很难复用判断标准，所以内容质量不稳定，销售材料和公开表达也彼此脱节。
内容系统个人品牌AI 工作流
查看卷宗Method
不是接入一个 AI 工具，而是重画一条业务路径
我通常从商业问题和团队行为开始，而不是从模型能力开始。只有当判断节点、输入材料和复盘方式清楚，AI 才会成为系统的一部分。
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先问商业问题：增长、效率、交付、管理，哪一个最值得被 AI 改写
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重画业务链路：找到需要判断、交接、复盘的关键节点
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做两周原型：验证场景、数据输入、团队使用意愿和输出质量
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沉淀成系统：把有效做法写进产品、流程、内容和管理节奏
Writing
关于 AI 产品与个人品牌的判断记录
Boundary
先把判断公开，再开放合作入口
这个站点第一版先作为公开个人品牌、案例档案和长期表达入口。等内容足够清楚，再加入微信、邮箱或预约链接，让合作从更高质量的理解开始。