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业务战略
2026年，精益创业方法论是否已死
随着AI降低成本，Build-Measure-Learn的前提发生了变化。逐步整理了哪些保持不变，哪些发生了变化。
STAR-T2026-09-03·0 views
#精益创业#MVP#业务战略
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小团队AI自动化，在选择工具之前先设置的5件事
虽然使用过几次AI工具，但如果团队层面没有体系，在选择工具之前需要确定五件事。按照创建持续学习的良性循环的顺序进行了整理。
STAR-T2026-09-03·0 views
#AI自动化#小团队#实战指南
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通过黄金集（答案集）学习循环打造“我们团队的引擎”的方法
与其每次重新审核AI输出，不如将良好的结果收集成答案集，创建学习循环的方法。本文还总结了为什么这个循环在投资审查中也能得到解释。
STAR-T2026-09-03·0 views
#黄金标准集#AI运营#学习闭环
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创建检查器后运行，结果检查器先出错了
我们创建了一个检查器来检查脚注规则是否被遵守，并将结果记录下来。然后打开稿件，发现出错的是检查器。这是关于自动检查无法看到的地方的记录。
STAR-T2026-09-03·1 views
#验证#自动化的边界#构建日志
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用户研究
如果验证后仍无法做出决定 — 区分GO/NO-GO的一句话
即使验证结果已经出来，但仍未能决定是否继续，是因为在结果出来后才试图设定合格线。本文整理了验证前需写下的一句话，以及导致结果无法使用的四种设计。
STAR-T2026-09-03·0 views
#客户验证#用户研究#实战指南
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服务规划
发布前需要去掉的5件事——MVP是减法而不是加法
在第一个产品中加入了12个功能，花了6个月时间。用户只用了其中的2个。其余10个功能的开发时间完全浪费了。MVP的核心在于“最小化”，但我们总是执着于“产品”。
STAR-T2026-09-03·0 views
#MVP#服务规划#PMF
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AI技术
创建 AI 操作系统时修复的五个问题
在将 AI 引入业务时，首先堆积的是提示词，但最先崩溃的是验证、状态和记录。基于斯坦福和伯克利展示的模型变化以及哈佛和 BCG 的边界实验，总结了在创建 AI 操作系统时先于提示词修复的五个问题。为单人创业者提供的 AI 业务运营指南。
STAR-T2026-09-03·1 views
#AI运营#AI商业化#验证
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