新手入局AI編程，90%的人方向完全錯了
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新手入局 AI 編程的致命誤區：不要先找市場需求，要先解決自己的「真痛點」。
這篇文章由 AI 編程實踐者袁鋭欽撰寫，旨在糾正大多數新手在進入 AI 創業或開發時的錯誤路徑。作者觀察到許多人盲目追求熱門賽道、研究市場報告，卻做出自己根本不使用的產品，最終因缺乏體感而失敗。作者主張「體感」才是產品成功的核心，建議開發者應回歸自身工作場景，尋找那些讓人忍受已久的機械化、低效任務。
文章透過財務、教育、餐飲等多個行業的真實案例，證明瞭「從解決自身痛苦出發」的產品往往比「數據驅動」的產品更有生命力。整體的結論是：AI 只是工具，解決問題才是目的。新手不應急於學習編程或做市場調研，而應先利用 AI 製作一個能為自己節省時間的 MVP（最小可行性產品），當你解決了自己的問題，自然就觸及了成千上萬人的共同需求。
- 核心邏輯：第一步不是找市場機會，而是找到你自己每天都在忍受、願意付錢解決的「真痛點」。
- 體感差異：市場調研只能提供冷冰冰的數據，只有親身經歷過的痛苦才能讓你理解產品的細節與剛需。
- 避開大廠：不要擔心賽道擁擠，大廠專注於標準化大市場，而你的機會在於解決特定工作桌上的「小疼小痛」。
- 開發方法：利用 Cursor 或 Claude 等工具，以「能用」為標準快速做出工具，自己先用兩週驗證價值。
- 行動建議：先完成「找痛感、AI 解決、驗證他人」三步走，順序不能對調，否則極易在研發中途放棄。
AI 產品痛點自檢清單
包含五個核心問題：重複時間是否超過一小時、規則是否明確、是否曾想過找人代勞、周圍人是否有同感、是否願意為節省 90% 時間付費。
AI 編程工具推薦
文章提到的 AI 輔助編程工具，用於快速實現解決痛點的小工具。
點解 90% 嘅新手方向都錯曬？
好多人一聽見 AI 創業就去睇 Google Trends 或者研究競品定價，結果做咗啲自己根本唔需要嘅嘢。作者分享咗一個財務人員小劉嘅例子，佢見圖像高清化工具熱門就跟風做，結果上線後連自己都唔會用，最終失敗收場。
六個普通人靠「偷懶」成功嘅真實案例
文章列舉咗唔同行業點樣將痛苦轉化為工具：從工廠美工管理、財務報銷單核對、老師批改作文，到電商客服話術、HR 簡歷初篩，甚至係餐廳老闆回覆差評。
呢啲案例嘅共通點係：佢哋最初都唔係想做產品，只係想幫自己「偷下懶」，結果發現全行都有一樣嘅痛點。
從痛點到產品：三步走實操指南
1. 找痛感：揾出每日重複、機械、令你痛苦超過 1 小時嘅任務。
2. AI 解決：用 Cursor/Claude 寫出 MVP，唔求完美，只要自己肯持續用兩週。
3. 驗證他人：將工具分享到同行羣組，睇下有無人主動想試用或付費。
4. 市場化：當有咗種子用戶同真實反饋，先開始研究定價同規模化。避開獨立開發者最易踩嘅坑
新手最常擔心市場太細、自己唔識寫 Code 或者產品唔夠靚。其實小眾市場反而競爭少，而家靠 AI 已經可以唔使手寫代碼就整到工具。
你有冇試過係咁樣？
碌到一篇文章，話某個人用 AI 砌咗個工具站，每個月賺咗幾千蚊。你即刻熱血沸騰，覺得自己都得。
跟住你就開始搜「2026年 AI 創業機會」、「邊啲 AI 產品好賣」、「獨立開發者月入過萬嘅方法」。
下載咗 Cursor，學咗幾個提示詞（Prompt）教學，用咗兩星期整咗個產品出嚟。
上線。冇人嚟。三日之後，你就熄咗個網頁。
呢個唔係得你一個係咁，我見過太多喇。
喺「生財有術」嘅 AI 編程深海圈入面，每星期都有人問我：欽哥，我想整件 XX 產品，你覺得點呀？
我嘅回答永遠都係嗰句：唔好急住學寫 Code，先返去睇下你自己份工。
大多數人都聽唔入耳。佢哋覺得我喺度遊花園，或者覺得自己份工根本唔值得用 AI 整件產品出嚟。
但事實係，九成新手嘅方向完全錯晒。
佢哋以為做 AI 項目嘅第一步係「搵需求」、係「做市場調查」、係「學識寫 Code」。
唔係。第一步應該係，搵到你自己每日都要忍受緊嘅嗰個痛點。
然後用 AI 搞掂佢。
我先講一個真人真事。
舊年有個圈友叫小劉，係做會計財務嘅。佢見到我寫嗰篇 PNG 部落嘅復盤，覺得 AI 工具站好搵錢，又想整返個。
佢係點樣做㗎呢？
佢先花咗三日喺 Google Trends 上面搜，睇下邊款 AI 工具嘅搜尋量升緊。跟住又花咗兩日研究競爭對手，將 remove.bg、Topaz Labs、Clipdrop 嘅定價、功能、用戶評價全部執成一個表。
到咗第六日，佢得出一個結論：圖像高清化工具好有市場。
於是佢打開 Cursor，用咗兩星期整咗個網站。上傳相片，Call API，返返張高清圖。
上線。
第一星期，得 6 個 Visit。其中 5 個仲要係佢自己撳嘅。
第二星期，佢去 Reddit 出 Post 推廣，結果俾人刪咗 Post。
第三星期，佢熄咗部 Server。
總共花咗三星期半，API 成本用咗幾百蚊，收入係零。
你覺得問題出喺邊？
係產品唔夠好咩？唔係。係佢整咗一件連自己都唔需要嘅嘢。
小劉係做財務嘅。佢平時工作入面，根本唔需要處理相片。佢整呢個 AI 高清化工具，自己從來都冇用過。佢唔知咩人需要呢樣嘢，唔知佢哋嘅痛點有幾痛，亦都唔知自己整出嚟嘅嘢到底好唔好用。
佢只係睇咗一篇文章，覺得呢個方向有錢搵，就衝咗入去。
呢個就係新手最大嘅誤區：將「市場需求」當成咗起點。
你想下，一個做財務嘅人，點可能真正理解「圖像高清化」呢個場景入面嘅痛點？
佢冇「體感」。
咩叫體感？就係你每日都被呢個問題折磨，你知佢痛喺邊，你知現有嘅解決方案邊度唔好用，你知如果有一個更好嘅方法，你願意俾幾多錢。
呢啲嘢，調查報告俾唔到你。
我做 PNG 部落之前，喺工廠入面養咗三個美工。每日睇住佢哋加班加到凌晨，睇住佢哋因為質量唔穩定俾客鬧，睇住佢哋做咗三個月就跳槽。
我知道呢個痛有幾痛。唔係睇報告睇返嚟，係我自己親身忍受過嘅。
所以當我用 AI 生圖將時間由兩個鐘壓到去三十秒嘅時候，我完全冇懷疑過，呢樣嘢一定賣到錢。
因為我自己就係第一個用戶。
二、「由工作場景出發」係咩意思
或者有人會問：欽哥，咁你寫嗰篇「3 小時調查」嘅文章，唔係叫我哋先做調查咩？
係，但調查係第二步，唔係第一步。
好多人睇完嗰篇文章之後行錯咗路，直接跳去「搵需求、做調查」，反而將最關鍵嘅一步跳過咗。
咩係「由工作場景出發」？
就係先解決你自己嘅問題，解決你每日都會遇到嘅問題。
唔係「我發現咗一個市場機會」，而係「我自己嘅日子太難過喇，AI 能唔能夠幫下我」。
呢兩者嘅分別其實好大。
前者係冷冰冰嘅。你坐喺電腦前面，睇 Google Trends 嘅曲線，睇競爭對手嘅定價表，睇行業報告入面嘅 TAM 同 SAM。你喺度分析數據，做緊一個「睇落好理性」嘅決策。
後者係熱辣辣嘅。你每日被呢個痛點折磨，你清楚知道邊度令你唔舒服，你整出嚟嘅嘢自己用返先，好唔好用你第一個知。
我舉幾個例子畀你聽，你就明架喇。
三、六個普通人嘅真實案例
案例一
我自己。
兩年前朋友投資開咗間白墨燙畫打印工廠，我請咗三個美工。月薪夾埋萬八蚊，仲未計社保同辦公設備。
但錢只係最表面嘅痛。
第一個痛，質量唔穩定。三個美工水平參差不齊，同一個需求畀唔同人做，出嚟嘅圖可以差天共地。返工率（重做率）高達 30%，返工就代表一張圖嘅成本直接翻倍。
第二個痛，加班到凌晨係常態。旺季嗰陣一個美工一日要做五十到八十張圖，夜晚十點收工已經算早。效率越夜越低，出錯率上升，員工流失率又高。花咗咁大心機去教嘅人，做咗三個月就跳槽去咗廣告公司。
第三個痛，溝通成本大到嚇死人。每個需求由客把口傳到我耳仔，再傳到美工手入面，資訊損耗令到每張圖嘅隱性溝通成本起碼要三五分鐘。一日五十張圖，淨係溝通就耗咗三個鐘。
後來我用 AI 生圖取代咗兩個美工，留返一個做精細處理同對接客，一個月慳咗萬二蚊。
內部用落順手之後，有一日我喺行業群組幫同行處理咗幾張圖，對方驚訝到問：呢個效果都太好喇掛，你自己整架？
嗰一刻我先諗，既然呢個行業有呢個需求，能唔能夠整成一個在線工具，等其他人都可以用。
呢個就係 PNG 部落嘅起源。
三個月五萬蚊收入，淨利潤率八十六。唔係因為我搵到一個好市場，係因為我先解決咗自己嘅痛點，然後發現身邊嘅人都一樣咁痛。
案例二
小張，某間電子廠嘅會計。
佢每日要處理兩百幾張報銷單。發票、收據、合約、入數紙，一堆紙。
以前嘅流程係咁嘅：收到 Email 附件，下載打印，對住 Excel 一張張核對，睇下金額啱唔啱、稅點正唔正確、發票同合約係咪一致。
一張單起碼要三分鐘。兩百張，淨係核單就要十個鐘。
而且出錯率唔低。有時睇到眼花，金額寫多咗個零，之後審計嚟查嗰陣被批到體無完膚。
佢用 AI 整咗個小工具。將發票同報銷單影上去，AI 自動讀取金額、日期、稅點，同合約入面嘅條款做配對。有異常嘅話會 Highlight 標示出嚟。
原本三分鐘嘅事，而家十秒搞掂。
佢自己用咗兩星期，覺得好用，就發咗去會計群組。第二日，有三個其他工廠嘅會計加佢 WhatsApp，問呢個工具可唔可以共享。
而家佢喺度諗，要唔要整成一個對外嘅 SaaS。因為佢發現，唔止係自己痛，全行嘅會計都咁痛。
案例三
李老師，某間城市中學嘅語文老師，教初三。
每次期中考之後，佢要批改五十幾篇作文。唔止係打分，仲要寫評語。咩結構唔清晰、咩細節唔具體、邊度可以提升，每篇起碼要五分鐘。
五十篇，就要四個鐘。而且呢個係常態，唔係偶爾一次。
佢用 AI 整咗個批改助手。學生作文上傳之後，AI 自動分析結構、語言、選材，生成評語同優化建議。佢只需要睇一眼，點一下確認，就發畀學生。
由四個鐘變成三十分鐘。
佢將呢個工具分享去教師群組。一星期內，有十七個老師用緊，其中三個係其他學校嘅。
有人同佢講，你呢個如果整成產品，肯定有人買。
佢話，我冇諗過做產品。我只係覺得自己太攰，想偷下懶。
案例四
小王，某個淘寶店嘅客服。
佢間舖賣純棉 T-shirt，每日接一百幾個諮詢。但其實八成係重複問題，幾時發貨、咩碼數啱、支唔支持七日無理由退貨、發邊間快遞。
佢每日喺手機度 Copy and Paste 同樣嘅話術，手指頭都快抽筋。
佢用 AI 整咗個客服話術生成器。將常見問題入晒落去，客問咗之後點一下，自動生成回覆，佢只需要檢查一下就發出去。
由每日 Copy and Paste 一百次，變成檢查一下就得。
而且因為回覆快咗，店舖嘅響應率由八成升到九成五，好評率都升埋。
老闆知道之後，加咗佢一千蚊獎金，仲問可唔可以畀其他店舖都用埋。
而家佢喺度諗，要唔要整成一個電商客服工具，賣畀其他賣家。
案例五
小陳，某間科技公司嘅 HR。
每次發布一個職位，佢都會收到兩百幾份 CV。傳統流程係，佢一份份睇，睇學歷、睇經歷、睇項目經驗，篩出十份符合嘅轉畀部門經理。
呢個過程起碼要花成日。
最痛嘅唔係時間，係一日睇完兩百份 CV 之後，佢對眼同個腦都係麻木嘅。有時明明見到一份唔錯嘅 CV，但因為前面睇咗太多差嘅，眼花花就漏咗。
佢用 AI 整咗個 CV 初篩工具。將職位要求入落去，AI 自動讀取 CV 入面嘅關鍵資訊，按匹配度打分排序。佢只需要睇前二十名就得。
由成日變到一個鐘就搞掂。
佢個 HR 同事聽完都過嚟攞條 link。而家佢哋公司有三個 HR 用緊，仲有兩個係其他部門嘅。
案例六
老劉，係一個開咗五年細餐館嘅老闆。
佢間舖喺外賣平台上面有三百幾條評價，其中有五十條係負評。平台規定負評一定要覆，唔係嘅話會影響排名。
佢每晚收舖之後，就坐喺舖頭一條條覆負評。有啲係食到有異物，有啲係覺得貴，有啲係送餐慢咗。每條佢都要認真寫，因為覆得好唔好會直接影響落單率。
大約要一個鐘。有時心情唔好，見到某啲負評氣到想鬧人，但都要忍住寫啲客氣嘢。
佢用 AI 做咗個負評回覆生成器。將負評內容 paste 入去，AI 就會根據負評類型自動生成回覆。唔同類型有唔同 template，嘢食問題會道歉並承諾改進，價錢問題就解釋成本，送餐問題就表達歉意同補償。
佢只需要檢查一下，撳個掣發送就得。
由每日一個鐘變到五分鐘。
而且回覆質量仲好過佢自己寫，因為 AI 唔會俾負評氣到失去理智。
佢將呢個小工具 send 去餐飲老闆群。一星期內，有十幾個老闆用緊。有三個人直接轉帳畀佢，話當係預付費用。
四、如果佢哋先做調研再做，會發生咩事
你可能會諗，呢啲案例都係偶然啫？如果佢哋先做調研，係咪會科學啲。
我話你知，如果佢哋先做調研，好大機會就唔會做喇。
做財務嘅小張如果先調研「財務自動化 SaaS 市場」，佢會發現金蝶、用友、蔚來已經做咗二十年，市場晨早俾大廠霸晒。佢會覺得自己冇機會，跟住就放棄。
做教育嘅李老師如果先調研「AI 教育工具」，會發現猿輔導、作業幫、診斷學已經做咗好多年，紅海已經紅到發黑。會覺得自己一個人點可能做得贏佢哋。
做客服嘅小王如果先調研「智能客服市場」，會發現智齡科技、羅漢斯、訊飛已經做到幾十億規模。佢會覺得自己點可能同呢啲大廠競爭。
做 HR 嘅小陳如果先調研「AI 招聘工具」，會發現獵聘、Boss 直聘、Moka 都已經有 AI 篩選功能。會覺得自己做嘅嘢太小眾。
做餐飲嘅老劉如果先調研「餐飲 SaaS 市場」，會發現美團、餓了麼、客如雲已經將呢個行業做透晒。佢會覺得自己完全冇優勢。
睇到未？
調研唔係唔啱，調研係用嚟驗證「你嘅痛點係咪人哋嘅痛點」，而唔係用嚟搵方向嘅。
如果你連自己嘅痛點都冇，你去睇市場數據，見到嘅只會係大廠嘅陰影，你會被嚇退。
大廠嘅戰場係 Google 首頁，你嘅戰場係你自己張辦公枱。
五、三步走，由痛點到產品
咁具體要點做？
我總結咗一個「三步走」。
第一步，搵痛感。
回答呢個問題：你每日嘅工作入面，有冇一件事係重複、機械、低效率，而且每次做你都覺得好痛苦？
唔係「有啲麻煩」，係「真係痛」。痛到你願意畀錢解決，痛到你每日都喺度諗有冇更好嘅方法。
如果你搵唔到，咁說明你而家份工可能真係唔適合用 AI 做產品。呢個都冇所謂，返屋企睇下你生活入面有冇。每日幫細路檢查功課好痛苦？每日記家庭帳好煩？每日管理健身計劃好亂？
痛點唔一定要喺工作入面，但一定要係你自己嘅。
第二步，用 AI 解決。
唔好諗住做產品住，先諗下點解決自己嘅問題。
用 Cursor、Windsurf、Claude Code，話畀 AI 知你嘅痛點，叫佢幫你做個小工具。唔需要完美，只要用到就得。
重點係，你自己要先用。用一星期、兩星期，睇下係咪真係解決到你嘅問題。
如果連你自己都唔想用，人哋點會想用？
第三步，驗證人哋。
當你自己用得好舒服之後，去問下身邊嘅人。
唔係去推銷，係去幫手。你喺財務群見到有人吐槽報銷單嘅問題，你就話我做咗個小工具可以幫你處理下，唔收錢，試下無妨。
如果三個人用完都話好，咁就證明呢個痛點唔係得你一個先有。
呢個時候你先至可以考慮，要唔要將佢做成一個對外嘅產品。
而且去到呢一步，你已經有一個用到嘅 MVP，有咗三個種子用戶，仲有埋真實嘅 feedback。
呢個時候你再去睇嗰篇「3 小時調研」嘅文章，去做市場驗證、研究競品定價、計 TAM 同 SAM。
順序唔可以錯。
六、四個你一定會踩嘅坑
坑一：我個痛點太小眾喇啩？
呢個係新手最常見嘅擔心。
但你想下，李老師批改作文嘅痛點真係咁小眾咩？全中國有幾多個語文老師？老劉間餐廳嘅負評回覆又小眾咩？全國有幾多間餐廳？
你覺得小眾，係因為你只係企喺自己嘅角度，淨係見到你自己一個人。但當你整咗出嚟畀人用嘅時候，你會發現同你一樣咁痛嘅人多到嚇死你。
而且，小眾市場代表競爭少。大廠睇唔上呢啲「小痛小苦」，佢哋要做就做幾百萬用戶嘅大市場。呢個正正就係你嘅機會。
坑二：我一定要先學識寫 code 先可以整產品啦？
不用。
我整 PNG部落 嗰陣，一行 code 都冇寫過。所有技術嘢都係 AI 幫我搞掂嘅。
你唔需要學識寫 code，你只需要學識點樣話畀 AI 聽你要啲咩。
當然，如果你識少少技術常識，會令你同 AI 溝通得更順暢。但呢樣唔係必須，亦都唔係第一步。
第一步係搵痛點，而唔係學寫 code。
坑三：等個產品完美先畀人用
呢個係獨立開發者最大嘅陷阱。
你覺得自己個產品唔夠好，覺得仲差好多功能，覺得個網頁唔夠靚。於是就一直改一直改，永遠都唔上線。
正確做法係：用到就出。唔完美冇所謂。你自己都係第一個用戶，如果你連自己都唔介意佢簡陋，人哋又點會介意？
而且，你越早畀人用，就越早得到真實反饋。有啲你覺得好重要嘅功能，用戶根本唔 care；有啲你覺得無關痛癢嘅細節，用戶反而好在意。
得真實用戶先可以話到呢啲嘢畀你知。
坑四：我嗰行唔啱用 AI 啩？
冇唔適合嘅行業，只有你仲未發現到痛點嘅行業。
文中已經舉咗五個行業做例子：工廠、財務、教育、電商、餐飲。每一個都係普通人嘅普通工作。
如果你仲係覺得自己嗰行唔啱用，咁你可能需要再仔細啲觀察下自己嘅工作。唔係冇機會，係你睇唔到。
七、畀張自檢表你
如果你仲係唔知自己嘅痛點喺邊，試下回答呢幾個問題。
第一，你每日花幾多時間喺重複性嘅嘢上面？
如果超過一個鐘，嗰個就係痛點。
第二，呢件事係咪機械式、規則好明確嘅？
如果係，咁 AI 好大機會幫到手。
第三，你係咪曾經諗過「如果有人可以幫我搞掂呢樣嘢就好喇」？
如果諗過，呢個就係需求。
第四，你身邊嘅同事或者朋友，係咪都有同樣嘅煩惱？
如果係，呢個就係市場。
第五，如果有一個工具可以將呢件事嘅時間縮短到十分之一，你願意畀幾多錢？
如果願意畀錢，呢個就係商業機會。
呢五個問題你都答到嘅話，你就已經搵到一個可行嘅產品方向。
八、最後講多句
好多人問我：欽哥，我想入局 AI，你覺得應該由邊度開始？
我嘅答案始終如一。
唔好急住學寫 code，唔好急住搵需求，亦都唔好急住做市場調查。
先返去睇下你自己每日做緊啲咩，睇下邊件事令你最痛苦。
然後用 AI 解決咗佢。
解決咗你自己嘅問題，你就係解決緊千千萬萬個人嘅問題。
因為你並唔係特別嘅，你感受到嘅痛，其他人一樣忍受緊。
AI 唔係目的，解決問題先係。
你唔需要搵一個「大市場」，你只需要搵一個「真痛點」。
然後，整一個用到嘅嘢出嚟。
袁鋭欽·AI 編程實踐者
如果你覺得呢篇文章有用，記得關注公眾號「Ruiqin 袁鋭欽」，回覆「痛點」，免費領取一份「AI 產品痛點自檢清單」，幫你快速搵到自己嘅方向。
你是不是這樣。
刷到一篇文章，說某個人用AI做了個工具站，每月賺了幾千塊。你熱血沸騰，覺得自己也行。
然後你開始搜「2026年AI創業機會」「什麼AI產品好賣」「獨立開發者月入過萬的方法」。
下載了Cursor，學了幾個提示詞教程，花了兩週做出一個產品。
上線。沒人來。三天後，你關掉了網頁。
這不是你一個人。我見過太多了。
生財有術的AI編程深海圈裏，每週都有人問我，欽哥，我想做個XX產品，你覺得怎麼樣。
我的回答永遠是一句話，別急着學編程，先回去看看你自己的工作。
大多數人聽不進去。他們覺得我在打馬虎眼，或者覺得自己的工作根本不值得用AI做個產品。
但事實是，90%的新手方向完全錯了。
他們以為做AI項目的第一步是「找需求」，是「做市場調研」，是「學會編程」。
不是。第一步應該是，找到你自己每天都在忍受的那個痛點。
然後用AI把它解決掉。
我先講一個真實的故事。
去年有個圈友，叫小劉，做財務的。他看到我寫的PNG部落覆盤，覺得AI工具站很賺錢，也想做一個。
他怎麼做的。
先花了三天在Google Trends上搜索，看哪個AI工具的搜索量在上升。然後花了兩天研究競品，把remove.bg、Topaz Labs、Clipdrop的定價、功能、用戶評價全部整理成一個表格。
第六天，他得出了一個結論，圖像高清化工具很有市場。
於是他打開Cursor，花了兩週做了一個網站。上傳照片，調用API，返回高清圖。
上線。
第一週，6個訪問。其中5個是他自己點的。
第二週，他去Reddit發帖推廣，被刪帖了。
第三週，他關掉了服務器。
總共花了三週半，API成本花了幾百塊，收入為零。
你覺得問題出在哪。
是產品不夠好嗎。不是。是他做了一個自己都不需要的東西。
小劉是做財務的。他平時工作裏，根本不需要處理圖片。他做的這個AI高清化工具，自己從來沒用過。他不知道什麼人需要這個，不知道他們的痛有多痛，不知道自己做出來的東西到底好不好用。
他只是看了一篇文章，覺得這個方向有錢賺，就衝了進去。
這就是新手最大的誤區，把「市場需求」當成了起點。
你想想。一個做財務的人，怎麼可能真正理解「圖像高清化」這個場景裏的痛點？
他沒有體感。
什麼叫體感。就是你每天被這個問題折磨，你知道它疼在哪裏，你知道現有解決方案哪裏不好用，你知道如果有一個更好的辦法你願意付多少錢。
這個東西，調研報告給不了你。
我做PNG部落之前，在工廠裏養了三個美工。每天看他們加班到凌晨，看他們因為質量不穩定被客戶罵，看他們幹了三個月跳槽。
我知道這個痛有多痛。不是看報告看出來的，是我自己忍受過的。
所以當我用AI生圖把時間從兩小時壓到三十秒的時候，我沒有任何懷疑，這個東西能賣錢。
因為我自己就是第一個用戶。
二、「從工作場景出發」是什麼意思
有人可能會問。欽哥，那你寫的那篇「3小時調研」的文章，不是讓我們先做調研嗎。
是的。但調研是第二步，不是第一步。
很多人看完那篇文章後跑偏了，直接跳到「找需求、做調研」，反而把最關鍵的一步給跳過了。
什麼是「從工作場景出發」。
就是先解決你自己的問題，解決你每天都在碰到的問題。
不是「我發現了一個市場機會」，而是「我自己的日子太難過了，AI能不能幫幫我」。
這兩者的區別有多大。
前者是冷的。你坐在電腦前，看Google Trends的曲線，看競品的定價表，看行業報告裏的TAM和SAM。你在分析數據，你在做一個「看起來很理性」的決策。
後者是熱乎的。你每天被這個痛點折磨，你知道它在哪裏讓你難受，你做出來的東西自己先用，好不好用你第一個知道。
我給你舉幾個例子，你就明白了。
三、六個普通人的真實案例
案例一
我自己。
兩年前朋友投資開了個白墨燙畫打印工廠，我招了三個美工。月薪合計一萬八，還不算社保和辦公設備。
但錢只是最表面的痛。
第一個痛，質量不穩定。三個美工水平參差不齊，同樣的需求給不同人做，出來的圖天差地別。返工率高達30%，返工意味着一張圖的成本直接翻倍。
第二個痛，加班到凌晨是常態。旺季一個美工一天要做五十到八十張圖，晚上十點下班算早的。效率越晚越低，錯誤率上升，員工流失率高。花大力氣培養的人，幹了三個月跳槽去廣告公司了。
第三個痛，溝通成本大得嚇人。每個需求從客戶嘴到我耳朵，再到美工手裏，信息損耗讓每張圖隱性溝通成本至少三五分鐘。一天五十張圖，光溝通就耗掉三個小時。
後來我用AI生圖替代了兩個美工，留一個做精細處理和客戶對接，一個月省了一萬二。
內部用着順手之後，有一天我在行業羣裏幫同行處理了幾張圖，對方驚了，這個效果也太好了吧，你自己做的？
那一刻我才想，即然這個行業有這個需求，能不能做成一個在線工具，讓別人也來用。
這就是PNG部落的起源。
三個月五萬塊收入，淨利潤率八十六。不是因為我找到了一個好市場，是因為我先解決了自己的痛點，然後發現身邊的人也痛。
案例二
小張，某個電子廠的財務。
他每天要處理兩百多張報銷單。發票、收據、合同、打款回執，一堆紙片。
之前的流程是這樣的。收到郵件附件，下載打印，對着Excel一張張核對，看金額對不對、看税點正不正確、看發票和合同是不是一致。
一張單子至少三分鐘。兩百張，光核單就是十個小時。
而且錯誤率不低。有時候看眼花了，金額多寫了一個零，後面審計來查的時候被批了一頓。
他用AI做了一個小工具。把發票和報銷單拍上去，AI自動讀取金額、日期、税點，和合同裏的條款做匹配。有異常的話高亮標出來。
原本三分鐘的事，現在十秒完成。
他自己用了兩週，覺得好用，發到財務羣裏。第二天，三個其他工廠的財務加他微信，問這個工具能不能共享。
現在他在想，要不要做成一個對外的SaaS。因為他發現，不只是自己痛，全行業的財務都痛。
案例三
李老師，某城市中學的語文老師，教初三。
每次期中考試之後，她要批改五十多篇作文。不只是打分，還要寫評語。什麼結構不清晰、什麼細節不具體、什麼地方可以提升，每篇至少五分鐘。
五十篇，四個小時。而且這是常態，不是偶爾一次。
她用AI做了一個批改助手。學生作文上傳之後，AI自動分析結構、語言、選材，生成評語和優化建議。她只需要看一眼，點個確認，就發給學生。
從四個小時變成三十分鐘。
她把這個工具分享到教師羣裏。一週內，十七個老師在用，其中三個是其他學校的。
有人跟她說，你這個如果做成產品，肯定有人買。
她說，我沒想過做產品。我就是覺得自己太累了，想偷個懶。
案例四
小王，某寶淘店的客服。
他的店賣純棉T恤，每天接一百多個諮詢。但其實八成是重複問題，什麼時候發貨、什麼尺碼適合、支持不支持七天無理由、發什麼快遞。
他每天在手機上覆制粘貼同樣的話術，手指頭都快抽筋了。
他用AI做了一個客服話術生成器。把常見問題錄入進去，客戶問了之後點一下，自動生成回覆，他只需要檢查一下就發出去。
從每天覆制粘貼一百次，變成檢查一下就行。
而且因為回覆更快，店鋪的響應率從八成提升到了九成五，好評率也上來了。
老闆知道之後，給他加了千塊錢獎金，還問能不能給其他店鋪也用上。
現在他在想，要不要做成一個電商客服工具，賣給其他賣家。
案例五
小陳，某科技公司的HR。
每次發佈一個崗位，她都會收到兩百多份簡歷。傳統流程是，她一份份看，看學歷、看經歷、看項目經驗，篩出十份符合的轉給部門經理。
這個過程至少要花一整天。
最痛的不是時間，是一天看兩百份簡歷之後，她的眼睛和腦子都是麻的。有時候明明看到一份不錯的簡歷，但因為前面看了太多差的，眼神不好了，就給漏了。
她用AI做了一個簡歷初篩工具。把崗位要求錄入，AI自動讀取簡歷裏的關鍵信息，按匹配度打分排序。她只看前二十名就行。
從一整天變成一個小時。
她的HR同事聞了都來要連結。現在她們公司三個HR都在用，而且有兩個是其他部門的。
案例六
老劉，某個開了五年的小餐館老闆。
他的店在外賣平台上有三百多條評價。其中有五十條差評。平台規定差評必須回覆，否則影響排名。
他每天晚上打烊之後，坐在店裏一條條回覆差評。有的是吃出了異物，有的是覺得貴，有的是送餐慢了。每條他都得認真寫，因為回覆得好不好直接影響下單率。
一個小時左右。有時候心情不好，看到某些差評氣得想罵人，還得忍着寫親切的話。
他用AI做了一個差評回覆生成器。把差評內容粘進去，AI根據差評類型自動生成回覆話術。不同類型有不同的模板，食品問題恩威並承諾改進，價格問題解釋成本，送餐問題表達歉意並補償。
他只需要檢查一下，點個發送。
從每天一個小時變成五分鐘。
而且回覆質量比他自己寫的還好，因為AI不會被差評氣到失去理智。
他把這個小工具發到餐飲老闆羣裏。一週內，十多個老闆在用。有三個人直接給他轉了錢，說當是先付的費用。
四、如果他們先調研再做，會發生什麼
你可能會想，這些案例都是偶然吧？如果他們先做調研，是不是更科學。
我來告訴你，如果他們先調研，大概率不會做了。
財務小張如果先調研「財務自動化SaaS市場」，他會發現金蝶、用友、蔚來已經做了二十年，市場早就被大廠佔滿了。他會覺得自己沒機會，然後放棄。
教育李老師如果先調研「AI教育工具」，會發現猿輔導、作業幫、診斷學已經做了多年，紅海已經紅得發黑了。會覺得自己一個人怎麼可能做得過他們。
客服小王如果先調研「智能客服市場」，會發現智齡科技、羅漢斯、訊飛已經做到了幾十億規模。他會覺得自己怎麼可能跟這些大廠競爭。
HR小陳如果先調研「AI招聘工具」，會發現獵聘、Boss直聘、Moka都已經有AI篩選功能了。會覺得自己做的東西太小眾了。
餐飲老劉如果先調研「餐飲SaaS市場」，會發現美團、餓了麼、客如雲已經把這個行業做透了。他會覺得自己沒有任何優勢。
看到沒有。
調研不是不對。調研是用來驗證「你的痛點是不是別人的痛點」，而不是用來找方向的。
如果你連自己的痛點都沒有，你去看市場數據，看到的只會是大廠的陰影。你會被嚇退。
大廠的戰場是Google首頁，你的戰場是你自己的工作桌。
五、三步走，從痛點到產品
那具體怎麼做。
我總結了一個三步走。
第一步，找痛感。
回答這個問題，你每天的工作裏，有沒有一件事情，是重複的、機械的、低效的，而且每次做它你都覺得很痛苦。
不是「有點麻煩」，是「真的痛」。痛到你願意付錢解決，痛到你每天都在想有沒有更好的辦法。
如果你找不到，那說明你現在的工作可能真的不適合用AI做產品。這也沒關係，回家看看你的生活裏有沒有。每天給孩子檢查作業很痛苦嗎。每天做家庭賬很煩嗎。每天管理健身計劃很亂嗎。
痛點不一定在工作裏，但必須是你自己的。
第二步，用AI解決。
不要想着做產品。先想着解決自己的問題。
用Cursor、Windsurf、Claude Code，告訴AI你的痛點，讓它幫你做一個小工具。不需要完美，只需要能用。
重點是，你自己先用起來。用一週，用兩週，看看是不是真的解決了你的問題。
如果連你自己都不想用，別人怎麼可能想用。
第三步，驗證別人。
當你自己用得很舒服之後，去問身邊的人。
不是去推銷，是去幫忙。你在財務羣裏看到有人在吐槽報銷單的問題，你說我做了個小工具可以幫你處理一下。不要錢，就是試試。
如果三個人用完之後都說好，那就說明這個痛點不是你一個人的。
這時候你才能考慮，要不要做成一個對外的產品。
而且到了這一步，你已經有了一個能用的MVP，有了三個種子用戶，有了真實的反饋。
這時候你再去看那篇「3小時調研」的文章，去做市場驗證、去研究競品定價、去計算TAM和SAM。
順序不能反。
六、四個你一定會踩的坑
坑一，我的痛點太小眾了吧
這是新手最常見的擔心。
但你想想。李老師批改作文的痛點小眾嗎。全中國有多少語文老師。老劉的餐館差評回覆小眾嗎。全國有多少家餐館。
你覺得小眾，是因為你站在自己的角度。你只看到了你一個人。但當你做出來給別人用的時候，你會發現同痛的人多得嚇人。
而且，小眾市場意味着競爭少。大廠看不上這種「小疼小痛」，他們要做就做幾百萬用戶的大市場。這正是你的機會。
坑二，我得先學會編程再做產品吧
不用。
我做PNG部落的時候，沒寫過一行代碼。所有技術工作都是AI幫我搞定的。
你不需要學會編程。你只需要學會告訴AI你要什麼。
當然，如果你懂一點技術常識，會讓你和AI的溝通更順暢。但這不是必須的。也不是第一步。
第一步是找痛點，不是學編程。
坑三，等產品完美了再給別人用
這是獨立開發者最大的陷阱。
你覺得自己的產品不夠好，覺得還缺很多功能，覺得頁面不夠好看。於是一直改一直改，永遠上不了線。
正確的做法是，能用就發。不完美沒關係。你自己都是第一個用戶，你連自己都不介意它簡陋，別人為什麼介意。
而且，你越早發給別人用，你越早得到真實反饋。有些你覺得很重要的功能，用戶根本不在乎。有些你覺得無關緊要的細節，用戶反而很在乎。
只有真實用戶能告訴你這些。
坑四，我的行業不適合AI吧
沒有不適合的行業。只有你還沒發現痛點的行業。
文中已經舉了五個行業的例子，工廠、財務、教育、電商、餐飲。每一個都是普通人的普通工作。
如果你還是覺得自己的行業不適合，那你可能需要更仔細地觀察自己的工作。不是沒機會，是你沒看到。
七、給你一張自檢表
如果你還是不知道自己的痛點在哪裏，試着回答這幾個問題。
第一，你每天花多少時間在重複性的事情上。
如果超過一個小時，那就是痛點。
第二，這件事情是不是機械的、規則明確的。
如果是，那AI很可能能做。
第三，你是不是曾經想過「如果有人能幫我做這個就好了」。
如果想過，那就是需求。
第四，你周圍的同事或朋友，是不是也有同樣的困擾。
如果是，那就是市場。
第五，如果有一個工具能把這個事情的時間壓縮到十分之一，你願意付多少錢。
如果願意付錢，那就是商業機會。
這五個問題都能回答上來，你就已經找到了一個可能的產品方向。
八、最後說一句
很多人問我，欽哥，我想入局AI，你覺得該從哪裏開始。
我的回答始終是一樣的。
別急着學編程，別急着找需求，別急着做市場調研。
先回去，看看你自己每天都在做什麼。看看哪件事情讓你最痛苦。
然後用AI把它解決掉。
解決了你自己的問題，你就解決了千千萬萬個人的問題。
因為你不是特殊的。你的痛，別人也在忍受。
AI不是目的。解決問題才是。
你不需要找到一個「大市場」。你只需要找到一個「真痛點」。
然後，做一個能用的東西出來。
袁鋭欽·AI編程實踐者
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