AI产品断舍离：从“能做”到“该做”的决策法则
导语
大模型能力狂飙的当下，AI产品开发正面临一个隐秘的陷阱：技术团队极易陷入“因为能做，所以要做”的惯性思维。我们总想把最新的模型能力、最酷的交互塞进产品，结果往往是开发了大量高成本低频的伪需求功能，不仅消耗了团队资源，还让产品变得臃肿不堪。以Get笔记的实践为例，我们发现AI产品成功的关键往往不在于“做了什么”，而在于“不做什么”。只有跨越炫技陷阱，完成从“能做”到“该做”的决策跃迁，产品才能真正回归商业本质与用户价值。
核心问题与挑战
在AI产品开发中，团队常常面临以下几大典型挑战：
- 炫技陷阱与伪需求泛滥：看到大模型具备某项能力，就立刻想做成功能。残酷的现实是，像InfographsAI这样苦干300多天的项目，如果陷入炫技，最终可能面临零收入的绝境。
- 高成本低频的高级功能：投入大量研发精力做复杂功能，上线后使用频率极低，无法形成有效留存与转化。
- 边缘场景抢夺核心资源：资源总是有限的，在边缘场景投入过大，必然导致核心场景打不透。
- 功能泛滥带来的认知负担：每多一个选择，就多一道门槛。功能堆砌不仅没有提升体验，反而增加了用户的选择门槛和认知负担。
- 技术能力与核心业务的错位：当前AI仅能覆盖“标准化、浅层次、低风险”的行业场景，对能源、医疗等核心业务渗透率依然极低，强行用AI替代核心业务往往适得其反。
方案与实践：Get笔记的断舍离清单
Get笔记曾在13人团队的配置下，半年内实现了100万注册用户。回头看，关键就在于坚决执行断舍离。以下是我们在实践中坚决砍掉或拒绝的“伪需求”：
1. 砍掉无法向身边人讲清楚的功能
我们曾设计了50多个会议记录模板，看似专业，实则冗余。判断标准极其简单：“你能向你身边人讲清楚吗？” 如果讲不清楚，说明功能脱离了常识，直接砍掉。
2. 叫停团队不愿自掏腰包的项目
面对一个开发进度已达50%的项目，我们进行了灵魂拷问：“200美金/月，你愿意付吗？” 如果团队自己都不愿毫不犹豫地为这个功能付费，凭什么指望用户买单？果断叫停。
3. 拒绝增加使用门槛的功能
- 不做AI脑图/PPT：给用户一份脑图或PPT，AI就真的理解了内容吗？这更多是视觉上的表演，而非实质性的效率提升。
- 不上线可视化网页：做完也不上，因为回答不了“用户在哪里用，用来干嘛”。
- 砍掉极客专属配置：提供不同模型切换、支持自定义Prompt，这些只是满足了开发者的控制欲，对普通用户却是极高的门槛。
- 延后锦上添花的需求：比如深色模式，不做也不会死，优先级必须让位给核心路径。
原则/方法论沉淀
通过断舍离的实践，我们沉淀出了一套从“能做”到“该做”的决策框架，核心原则如下：
- 没真实场景的，不做：脱离使用场景的功能都是耍流氓。
- 使用门槛高的，慎做：门槛要“低低低”，甚至要问自己“家里老人能学会吗？”。
- 不挣钱的，想好再做：商业变现是产品的氧气，没有付费意愿的功能难以长久。
- 没底气的，干脆别做：如果对价值没有笃定的判断，跟风必死。
小公司的生存底气公式：底气 = 垂直场景深度 + 专属数据资产 + 自带传播效应 + 组织速度
不要和大厂拼大而全的功能，而是要在垂直场景下扎得足够深，利用专属数据构建壁垒，依靠组织速度快速迭代，并让产品自带传播效应。
总结与行动建议
AI能做100件事，但用户只需要10件。产品演进必须紧紧围绕“好记-好找-好用”的核心路径，让AI协助用户完成，而不是替代表演。
面对大模型正在重新定义软件的宏观趋势，工程团队应立即采取以下行动：
- 盘点现有功能：用“200美金测试”和“老人测试”重新审视功能列表，识别并下线伪需求。
- 收敛核心场景：停止在边缘场景的投入，把资源集中到用户最高频、最痛的“好记-好找-好用”闭环中。
- 转变产品思维：从“展示AI能力”转向“解决真实问题”，拒绝让用户管标签、做配置，把复杂性留给系统，把极简交给用户。
开放问题与延伸方向
- 如何量化“真实场景”：在决策框架中，仅凭主观判断容易再次陷入伪需求，如何通过数据指标来客观定义和验证“真实场景”？（关联：决策框架的落地防偏）
- 极简是否带来同质化风险：过度砍掉高级功能导致产品极简，是否会让产品陷入同质化红海，极易被大厂基础功能平替？（关联：断舍离的边界与护城河构建）
- 伪需求的生态化出路：被砍掉的“伪需求”（如AI脑图、自定义Prompt），能否通过打包成API或插件生态转交给第三方开发者，从而兼顾极简与丰富？（关联：替代路径与开放生态）
- B端高门槛功能的盲区：团队自掏200美金的测试标准，是否掩盖了B端专业用户对高门槛、高价值功能真实的付费意愿？（关联：C端与B端决策标准的差异）
- 分歧时的裁决机制：当团队内部对某个功能是否属于“炫技”产生分歧时，应建立怎样的数据驱动或灰度测试机制来做最终裁决？（关联：决策过程的机制化）