parents: 数值策划 Agent
结论：从第一天起就服务最终的非专业用户（制作人、主策划、系统策划），通过“人工+工具”的方式交付端到端的价值，然后逐步用 AI 替代人工。
根据你的定义：
- 专业人士 = 数值策划
- 非专业人士 = 懂体验、但不会建模的主策/制作人/PM
| 对比维度 | 方案 1：从“助手”到“Agent” | 方案 2：从“人工 Agent”到“AI Agent” |
|---|---|---|
| MVP 产品形态 | 一个 Chrome 插件或 VSCode 扩展。它可以读取用户打开的 CSV 文件，提供一个侧边栏。用户输入：“把这张经验表 20-40 级的数值整体压缩 15%”，插件直接修改 CSV。它是一个“点工具”，解决一个具体、独立的痛点。 | 一个 Web 应用 + 你自己。Web 应用极其简陋，只有一个项目列表和一个仪表盘页面。客户通过邮件或微信把需求文档发给你。你手动创建 CSV/YAML，用本地脚本运行模拟，然后把结果截图/手动更新到 Web 仪表盘上给客户看。MVP 是“你提供的服务”，而不是软件。 |
| 第一个付费客户 | 某游戏公司的数值策划张三。他为这个能帮他批量调表的插件，每月支付 15 美元。他觉得这为他节省了一些重复劳动的时间。 | 某 15 人独立游戏团队的制作人李四。他们没有数值策划。他为你的团队能在 2 周内为他们的新版本交付一套经过模拟验证的经济系统，一次性支付了 3000 美元。 |
| 最初 3 个月的日常 | 你的团队主要在和数值策划沟通。你会听到这样的反馈：“你的压缩功能很好，但能不能支持非线性压缩？”、“我希望可以自定义公式”、“这个插件能集成到我们的 Git 工作流吗？” 你的产品待办列表会充满了各种专业、精细的功能点。 | 你的团队主要在和制作人/主策沟通。你会听到这样的反馈：“玩家感觉前期成长太慢了”、“我希望付费用户能有更强的爽快感”、“我们的留存目标是次日 40%，现在模拟出来只有 30%，怎么调整？” 你的工作是理解模糊需求，然后手动完成整个“建模-模拟-验证-调整”循环。 |
| 团队的核心能力建设 | 构建一个功能强大的、可配置的工具集。 你的团队会越来越擅长软件工程、UI/UX 设计、处理各种复杂的数值公式和算法。你构建的是一个“瑞士军刀”。 | 构建一个能自动化“你自己的工作”的系统。 你会发现你每周都在手动调整产出表，于是你写了个脚本来半自动完成。你发现每次都要手动更新仪表盘，于是你做了个 API。你构建的是一条“自动化流水线”，先给自己用。 |
| 最大的风险 | “局部最优陷阱”。你成功了，你的插件有 500 个付费的数值策划用户，每月给你带来 7500 美元收入。你活得很好。但你的产品已经变成了一个为专业人士打造的复杂工具。这时你想转向服务非专业人士，你会发现： 1. 你的 UI 太复杂。 2. 你的 AI 需要从理解精确指令（压缩 15%）变成理解模糊意图（感觉成长慢）。 3. 你的品牌认知是“数值策划的效率工具”。 你被困在了第一步，转型成本极高。 | “服务陷阱”。你成功了，你有 5 个付费客户，但每个项目都需要你投入大量人工。你的收入很高，但利润很低，因为你雇了 3 个人来“手动跑模拟”。你本质上是一家咨询公司。你没时间和精力去开发 AI，因为日常的交付工作就让你筋疲力尽。你无法实现规模化，最终因为人力成本过高而失败。 |
| 通往最终 Agent 的路径 | 一次“飞跃”。在服务好专业人士后，你需要投入巨大的资源，去设计和开发一个全新的、面向非专业人士的“傻瓜模式”或“Agent 模式”。这几乎是在公司内部启动一个新产品。你需要招募新的产品经理，学习新的用户访谈方法。这是一个高风险的、非连续的跳跃。 | 一次“演化”。你的路径非常清晰： 1. 识别瓶颈：这周我们团队花时间最多的手动环节是什么？ 2. 构建内部工具：写个 AI 脚本来自动化这个环节，先给我们自己用。 3. 产品化：当这个内部工具足够稳定后，包装一下，开放给客户使用。 这是一个低风险的、持续的、有机的生长过程。 |
而方案 1 的“局部最优陷阱”，是一种战略风险。一旦陷入，就很难回头。你的公司文化、技术架构、品牌定位都会把你锁死。
对于方案 2，从第一天起，就把自己当作一个“以软件为核心的服务公司”，而不是一个纯粹的咨询公司。 你交付的是服务，但你衡量的内部指标，必须是“自动化率”和“边际交付成本”。
一、反直觉的点
1. 反直觉：先卖服务，再造产品
- 传统直觉：你应该先构建一个最小可行产品（MVP），哪怕它很简陋，然后把它推向市场，让用户自己使用，再根据反馈迭代。
- 方案 2 的做法：你的 MVP 就是“你”自己。你先用人工的方式提供一个完整的、高价值的咨询服务，产品只是你用来辅助自己交付这个服务的内部工具。这听起来像是在开一家咨询公司，而不是一家可规模化的软件公司。
2. 反直觉：先解决 100% 的问题，只服务 1% 的用户
- 传统直觉：MVP 应该是用 10% 的功能去解决 10% 的问题，然后逐步扩大功能覆盖面。先做一个好用的“锤子”，再去做“螺丝刀”。
- 方案 2 的做法：你从第一天起就承诺解决客户“端到端”的整个问题（“帮我搞定数值”），尽管你最初只能服务极少数（甚至一个）用户。你上来就要造一整套“工具箱”，哪怕箱子里的工具都是你用手“扮演”的。
3. 反直觉：增长的核心是“自动化自己”，而不是“获取用户”
- 传统直觉：公司的增长引擎是市场营销和销售，目标是让更多用户使用你的产品。
- 方案 2 的做法：公司早期的核心增长引擎是内部效率。你的首要任务不是获取第 100 个客户，而是如何让你服务第 2 个客户的时间比服务第 1 个客户的时间减少 30%。你的产品是优先为自己（这个“人工 Agent”）服务的。
二、背后的底层逻辑
这些反直觉的做法背后，是 AI 时代，特别是“软件吞噬劳动力”这个趋势下的深刻逻辑转变。
1. 逻辑：验证“结果”的需求，而不是“工具”的需求
- 解释：当你的终极价值主张是“替代劳动力”时，你卖的就不再是一个工具，而是一个结果。传统 MVP 验证的是“用户是否愿意用你的锤子”，而你需要验证的是“用户是否愿意花钱买墙上的那个洞”。
- 为什么重要：客户可能根本不关心你是用什么工具打的洞。通过先提供人工服务，你直接测试了市场上对“结果”的付费意愿。如果有人愿意花 3000 美元让你手动帮他们“打个洞”，你就验证了最核心的商业价值。之后，你再用 AI 造一台能自动打洞的机器，只是一个技术和成本问题，而不再是市场需求问题。
2. 逻辑：价值在于“工作流”，而不在于“功能点”
- 解释：专业工作的价值，往往不在于某个单一的步骤，而在于将所有步骤无缝衔接起来的整个工作流。数值策划的痛苦不是“调表太慢”，而是“从一个模糊的体验目标，到一套经过验证的、能实现这个目标的配置表”这个完整过程的混乱和低效。
- 为什么重要：只解决单个功能点（方案 1 的起点），就像是给一个混乱的厨房换了一把更快的刀，厨房依然混乱。而方案 2 从一开始就说：“我帮你重新设计整个做菜的流程，并帮你把菜做出来。” 你交付的是一个有序、可靠、端到端的工作流的价值。这个价值比任何单个工具的价值都大得多。
3. 逻辑：获得第一手最真实的信息
- 通过端到端的服务用户，可以获得真实的用户需求的信息，以及这个过程中哪个环节最耗时、最费力、最能被自动化的信息，这是宝贵的。
三、核心假设
这个看似完美的逻辑闭环，建立在几个非常关键、但未经证实的假设之上。如果这些假设被证伪，整个方案 2 就会崩溃。
1. 价值假设：“结果”的价值足够高
- 假设内容：真的有团队愿意为一个“经过验证的数值体系”这个结果，支付远高于普通 SaaS 软件（比如每月几十美元）的费用吗？这个价格需要高到足以在早期覆盖你高昂的人工服务成本。
- 如果错误：如果市场只愿意为这个结果支付很少的钱，你的商业模式在第一步（人工服务）就无法成立，你根本没有机会走到 AI 自动化那一步。
2. 技术假设：“人工流程”是可被 AI 自动化的
- 假设内容：你手动执行的“理解意图→建模→模拟→调整”这个工作流，其核心环节真的可以被当今或近未来的 AI 技术有效替代吗？还是说，其中包含了大量只有人类专家才具备的、难以言传的“直觉”和“品味”？
- 如果错误：你可能会发现，AI 只能自动化其中 20% 的机械劳动，剩下 80% 的核心判断还得靠人。这样一来，你永远无法显著降低边际成本，最终变成一家“AI 赋能的咨询公司”，而不是一家“AI 驱动的软件公司”。
3. 执行假设：团队能摆脱“服务陷阱”
- 假设内容：你的团队有足够的纪律和远见，能够在满足当前客户交付需求的巨大压力下，持续投入资源去进行内部自动化（即产品开发）。
- 如果错误：你会完全陷入日常的客户服务中，成为“最努力的员工”。你的所有时间都被用来“手动跑模拟”，而没有时间去打造那台“自动跑模拟的机器”。公司会停滞在咨询阶段，无法规模化。