在过去，启动一家创业公司往往需要完备的团队、多年的积累与高昂的投入。而今天，有了 AI 的赋能，启动一个创业项目似乎正变得更加容易——创业者可以利用 AI coding 快速搭建产品原型，利用 AI 工具快速生成高质量的 UI Demo，甚至能通过 AI 辅助从 0 到 1 完成整个项目开发。

然而，AI 并不是万能钥匙。用好 AI 的关键在于，创业者是否懂得如何把它嵌入整个创业流程，并在关键节点发挥最大价值。奇绩创业公开课中，奇绩创业营校友「函子科技」 CEO 蒋耀锴分享了 AI 赋能创业，从 0 到 1 搭建项目的实践经验。本文节选了其中关于如何在市场调研、推广策略与产品原型设计上用好 AI 工具的关键要点，希望能为你带来启发。

以下是本文提纲：

• AI 辅助市场调研：六步完成市场画像

• AI 生成推广策略：验证 PMF 和 GTM

• 利用 AI 完成原型设计：从需求梳理到分析迭代

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正文

在将 AI 应用于项目搭建的各个环节前，首先需要了解 AI 赋能创业项目的核心——显著降低认知任务和内容生成的成本，帮助创业者弥补自身不擅长的技能。

而要想真正让 AI 发挥这样的价值，关键在于选择合适的 AI 工具，并将其系统性地嵌入产品的搭建流程中。选择的核心标准是“可控性”，即要保证 AI 的输出必须是可靠、可预测的，并最终由人来掌控。

同时，工具选定只是第一步，接下来更重要的是将 AI 落地到具体的业务场景中。对于初创团队而言，从 0 到 1 的过程需要在有限的资源下完成大量高强度的认知性工作，例如市场调研、用户画像、竞品分析、内容创作等。其中，市场调研往往是最先开展且影响后续所有决策的关键步骤，因此它也是最适合率先引入 AI 工具的环节。

AI 辅助市场调研：六步完成市场画像

任何产品的起点都是市场调研，然而传统调研的成本对于初创项目来说较为昂贵。AI 工具的应用就为早期创业者提供了一种高效低成本的解决方案，能够快速完成高质量的初步调研。

本节将结合一个为“街区派对（Block Party）”活动开发 SaaS 应用的实际案例来说明 AI 赋能市场调研的全流程。

需求背景与 Prompt 创建

调研的第一步是明确要解决的问题，并将其转化为一个清晰、包含充足背景信息的初始指令（Prompt）。在与 AI 交互时，必须先告知其任务背景，因为大语言模型的权重是固化的，无法了解较为具体的任务场景。例如，案例的核心需求是：“我计划开发一个服务于街区派对组织者与参与者的 SaaS 应用，他们要能在里面协调分工、追踪任务、共享记忆。” 这个包含了背景和目标的 Prompt，将成为后续所有调研工作的基础，并被复用到后续的每一个步骤中。

市场分析

基于核心需求，可以让 ChatGPT、Gemini、Claude 等大语言模型进行初步的竞品分析、SWOT 分析等。关键在于，不要盲从 AI 的结论，而应将其作为启发灵感思路的工具，用于快速填补自身的知识盲区并拓展分析维度。

有两个重要的技巧可以参考。首先，在产品面对的市场领域相对稳定时，建议关闭 AI 的联网搜索功能。主要原因是公开的中文互联网内容中，存在大量低质量的营销信息，这会严重污染并降低 AI 的输出质量。关闭搜索实际上是选择信任模型研发厂商（如 OpenAI、Google）本身的数据筛选和清洗能力。在使用英文进行研究时，建议启用 Gemini 的深度研究功能。其次，尽可能开启“思维链”模式。这类型模型（如 OpenAI 的 o 系列、DeepSeek 的 R 系列、Gemini 2.5）更擅长处理推理性问题，能显著提升输出的逻辑性和深度。

角色扮演

明确市场存在机会后，需要进一步识别目标用户群体。AI 依托其训练数据中海量的对话、小说、剧本和论坛内容，能够有效模拟真实用户角色。可以要求模型生成符合应用场景的核心用户角色（如社区组织者、业主协会代表、居民邻居），并基于这些角色逐步扩展。需要注意的是，AI 的角色扮演能力受限于其安全规定，如业务涉及暴力、欺诈等敏感领域，AI 可能会拒绝执行。

用户画像

在生成角色的基础上，可以进一步要求 AI 为每个角色生成具体深度用户画像。为了让画像更真实，创业者应在此基础上补充与业务紧密相关但容易被 AI 遗漏的细节。例如，结合“本地优先（Local First）”的推广策略，可以为画像添加明确的地理信息（如“我住在山景城，谷歌总部旁边”），以及收入水平、健康状况等特征，并把自己的思考融入其中，反复迭代。

问卷调研

利用这些用户画像，AI 便可以进入定量的调研环节。让 AI 生成一份有针对性的调查问卷，然后让 AI 分别扮演我们创建的多个用户画像，模拟回答这份问卷。这能帮我们快速获得批量的、接近真实的用户反馈。

同时需要注意的是，AI 的作用在于补足能力短板，而非完全替代专业判断。对于涉及高专业性的内容，创业者应亲自审查其输出结果并保持批判性。例如，在某一复杂的数据库问题中，人类工程师历经约三十分钟的推理与分析，最终成功解决；然而，AI 模型即便在获取全部相关线索后，所作出的结论仍然存在偏差。

用户访谈

问卷调研后，创业者需要进行更深入的用户访谈，以理解用户行为背后的动机。此时，可以通过 AI 生成访谈提纲，并模拟与不同用户画像的访谈对话。为了让模拟的回答更丰富，可以适当调高模型的“temperature”参数，增加其随机性。

在设计访谈问题和进行模拟时，有几条通用准则。第一，避免直接询问付费意愿，因缺乏真实交易情境下的“成本感知”，此类反馈往往失真；第二，不应过早展示解决方案，用户的职责是描述问题，而非评估方案，过早介入会影响反馈的真实性。最后，在生成的访谈记录基础上，还需逐条阅读并结合统计结果与细节内容，进行综合判断。这一步结合了产品决策中同等重要的、在阅读细节和统计信息时两种完全不同的心态和认知。

AI 生成推广策略：

验证 PMF 与 GTM 的路径

充分了解市场和用户后，必须在投入大规模开发前，制定清晰的推广策略。

首先，要避免“先做产品，后想推广”的常见错误，否则可能导致产品与市场需求脱节。

其次，必须厘清两个核心概念的关系。产品市场匹配（PMF）是前提，是火箭的“燃料”。它回答的是“市场是否存在真实、强烈的需求”这个根本性假设。而市场进入策略（GTM）是路径，是火箭的“箭体”。它规划的是“我们如何接触并占领市场”的具体做法。同时，早期 GTM 活动也能验证 PMF 是否存在。

在操作层面，可以利用 AI 正式输出推广策略，再结合自身判断进行人工修正。明确需求后，输入之前的调查问卷访谈的结果和对项目的最初想法，使 AI 生成推广策略初稿（first draft）。在这个过程中，依旧可以使用前面提到过的思维链模型（如 O 系列、DeepSeek R 系列）来提高输出质量。最后，利用 AI 辅助生成一份以 PMF 为导向的 GTM 策略，但需创业者自身明确如何识别 PMF 信号。

同时，作为创业者，最终必须对推广策略有自己的思考，来筛选和过滤掉 AI 输出的漏洞和逻辑不自洽的地方，并进行人工修正和补充。

利用 AI 完成产品原型设计：

从需求梳理到分析迭代

在完成前期规划后，便进入产品搭建阶段。这个过程可以借助 AI，同时也要识别并规避其中的风险。

第一步：需求梳理

在动工之前，必须先进行严谨的需求梳理，核心原则在于“把错误前置”以降低后期修复成本。与 AI 的交互过程可类比为产品经理与一位表达不清的客户进行沟通的场景，目标是通过高效的 Prompt 设计与引导，将模糊意图细化为结构化的用户故事和验收标准。高效的 Prompt 技巧主要包括以下几点：一是借助成熟的框架以规范需求表达；二是在 Prompt 中预留 [Missing Information] 等位置让 AI 主动提问；三是要求 AI 先输出思考过程再给出结论。此外，建议优先采用英语进行交互，因为高质量的英文语料远多于中文，这有助于提升 AI 的输出质量。最终，创始人必须亲自审查 AI 的每一条输出，修正逻辑缺陷。

第二步：原型设计

当需求清晰后，便可以使用 AI 设计工具（如 Motiff、Figma）或 AI 代码生成工具（如 Replit、Lovable）快速生成产品界面与交互原型。尽管 AI 输出可作为初稿，但需由具备专业知识的人进行规范性审查与调整。

本阶段的核心原则是“控制”。创业者必须能理解并主导 AI 的产出，同时要认识到 AI 与人类专家之间的能力差距。尽管 AI 生成的设计稿虽在视觉上通常呈现可以接受的效果，但在专业细节上常有缺陷，例如对 [margin] 和 [padding] 的用法容易不规范，这体现了 AI 与人类专家的能力差距。

第三步：搭建可运行的应用

将设计稿转化为可运行的应用，是 AI 辅助开发中最具挑战性的环节。在前端，AI 虽能快速生成代码，但可能会触发需耗费数小时解决的由“知识截止日期”（Knowledge Cutoff）问题引发的环境配置冲突。比如说，因 AI 不了解最新的工具链配置，导致所有图标都无法显示。在后端，数据对接同样复杂，AI 常因无法理解完整业务逻辑而生成冗余的数据模型。

许多 AI 工具有“Try to fix”（尝试修复）的按钮，但应规避对一键修复的单一依赖。正确的做法是，当不理解 AI 的产出时，要把它当成一个不知疲倦、极具耐心的辅助学习工具。通过截图、录屏等方式，不断向其提问，直到真正理解为止。同时，建议搭配使用如无代码平台等降低门槛的开发工具，以确保始终掌握对产品的控制权。

在应用被搭建并运行后，它大概率是不完美的，需要找到正确的迭代方向来完善应用。这时就可以利用 AI 进行用户的行为收集、数据化与分析，来完成这个过程。

首先，可以通过埋点等方式收集真实用户行为，再用 AI 快速提炼用户意图、问题点和改进建议。然后结合数据结论与亲身体验，形成优化方向，进入测试-分析-迭代的闭环。这一步是从推广到验证再到优化的关键环节，确保产品不断贴近用户需求。同时，仍然需要创业者亲自把控结果的输出，将 AI 的“理性总结”与自己的“感性体验”相结合，才能获得最全面的用户洞察。

需要注意的是，创业者必须始终保持对产品的全面控制， AI 只是灵感而非先知。与旨在替代重复性劳动的自动驾驶不同，创造产品是一个探索的过程，需要投入尽可能多的自主思考。

AI 的到来为创业者们增加了自我提升的维度，即如何更好地利用这些智能化工具来达成目的。创业者需要不断思考：当前有哪些 AI 工具？它们分别适用于哪些环节？各自的优劣是什么？由于 AI 工具的持续快速进化，创业者必须保持不断学习和跟进的状态。更关键的是，大家需要思考一个问题：在 AI 能力越来越强的未来，作为创业者，不可被替代的核心价值究竟是什么。

（全文完）

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