🍟新薯塔小结

Introduction

1. 随着基础大模型能力的迅速提升与开源生态的蓬勃发展，AI Plus软硬件产品的技术优势不断被重置至同一起跑线。对于创业团队而言，仅靠提升模型能力已难以塑造持久的竞争力。

2. 在AI时代的C端产品设计与战略规划中，需要关注以下关键点：
1. 精准聚焦用户痛点，通过持续优化交互提升用户体验。
2. 构建中间数据层，实现产品个性化和“用得越久、越好用”的增长模式。
3. 产品IP化，使产品形象与应用场景实现深度绑定，增强品牌辨识度。
4. 坚持长期目标并践行“小步快跑、快速迭代”的产品理念，以适应市场变化和用户反馈。

3. 基于此思路，我带领一支6人团队在两个月内从0到1打造出薯塔AI——一款专注于课件管理与多语言课件理解的AI助学工具，为学生的学习场景提供高效支持。

4. 本次分享将重点围绕以下三方面展开：
1. PMF挖掘：探索市场需求，验证产品定位。
2. MVP迭代：快速试错与持续优化，提升用户体验与满意度。
3. 项目管理：在小团队环境中高效协作，灵活推进研发进程。

5. 欢迎访问 friesai.cn 了解更多。

Motivation (Painpoints)

1. 从信息冗余到高效提炼：
面对大量的多语言课件，学生往往需要频繁切换页面、手动整理要点、反复揣测多语言含义，从而浪费宝贵的复习时间。
薯塔AI通过课件管理、每页PPT的直观总结与翻译，以及模块级与全文摘要，帮助学生快速提炼关键信息，并通过知识点检索与一键跳转精准定位内容，极大提升学习效率。

2. 个性化与目标明确的学习体验：
目前市面上鲜有产品专门针对高效复习场景进行优化。
薯塔AI在产品体验上下足功夫：
• 学习前报告：基于老师课件侧重点、往届试卷和作业表现，以及课件中例题分布，生成学习前报告，帮助学生明确学习目标。
• 学习中优化：在高压复习阶段，学生可启动“高强度复习模式”，由系统自动规划日程、生成大纲，并通过多元化AI角色调节学习氛围，确保复习过程更具沉浸感与针对性。
• 学习后报告：利用用户的学习行为数据（停留时间、笔记、错题、标记、同一知识点反复提问次数）自动生成优美而精准的复习后报告，为学生提供个性化学习洞察，指明进一步改进的方向。

3. 心无旁骛的高交互型复习体验：
传统产品以被动问答为主，难以满足高效复习的多元化需求。
薯塔AI从减少多余操作入手，强调流畅交互：划词问答、截图标注、即时summary/翻译、以及一键访问复习前后报告，均在统一界面中顺畅完成。通过持续减少信息搜寻与整理的时间成本，薯塔AI让学生得以专注真正的学习与巩固过程，从而大幅提升复习能效。
 

架构

数据

小步快跑的手段

1. PMF (Product-Market Fit)
1. 落地页与定向访客追踪： 通过为 FriesAI 搭建简洁直观的落地页（Landing Page），吸引目标用户（大学生与自主学习者）了解产品的核心价值点。通过监测网页访问数据、跳出率和转化漏斗分析用户兴趣度与流失环节，为后续优化提供数据参考。
2. 问卷调研与线上访谈： 利用在线问卷与小规模深度访谈获取用户在课件学习、多语言理解、知识点定位与复习效率方面的真实反馈，明确产品功能优先级，确保产品特性与用户需求场景紧密对接。
3. 线下访谈： 与50位潜在用户进行面对面交流，深度挖掘他们在实际学习过程中的痛点与需求，以便精准定位产品改进方向和内容重点。
4. 种子用户测试与迭代： 邀请首批种子用户（针对特定课程的学生群体）试用初版产品，通过观察用户使用行为、倾听反馈与口碑评价，对功能设计、交互流程及结果呈现进行多轮迭代优化，不断逼近理想的产品市场契合点。

2. MVP（Minimum Viable Product）
在初步验证PMF后，FriesAI迅速推出MVP版本，以核心功能为基础，采用敏捷迭代策略验证商业与产品模型的可行性。
1. 免费试用： 在低成本基础上快速吸引初始用户，观察用户行为、收集反馈，及时优化交互与功能，实现“小步快跑”的持续迭代。
2. 二次问卷调研： 在初版用户反馈基础上设计新一轮问卷，以此反证与细化产品定位，并为下一步商业化及产品迭代奠定数据基础。
3. 数据分析： 对用户使用过程中的QA行为（频次、类型、满意度）进行整理与分析，聚焦关键问题与场景，优化回答效果与产品逻辑
4. 运维打磨： 通过完善客服和运营团队的工作流程，提高软件系统稳定性与服务响应速度；逐步建立规范化的运维指标体系，保证产品迭代期间的可靠体验。
5. 项目管理与商业化路径规划： 在MVP阶段不断思考与探索更高阶的项目管理模式和商业化方向，并据此调整产品迭代优先级，为后续的大规模推广与变现策略做好准备。