Analyzing

做项目最重要的不是把这个项目做多好，而是确定这个项目该不该做。不能推脱的项目，也至少要判断该投多少资源去做以及该往哪个方向去做。简单来说，就是讲故事、分析故事可行性与预测故事方向。

讲故事

“我有一个梦想”，这个梦想就是故事的开始。但是怎么样找到一个好故事是一个很复杂也很靠运气的事。一个好故事应该可以优雅地解决社会问题。那么如何找到可靠的社会问题？
你可以分析已有的商业模型从中获取灵感，比如电商模型；
可以参考别人的经验：做自己、近市场、近流量、看榜单、抄同行；
也可以现实中具体的职业或流程看如何优化，比如为Figma这种大平台做插件、开一个网店要做哪些;值得注意的是，微妙的不对劲往往就是机会所在之处，如果能充分论证已有的“不对劲”确实是错误的，那么这种不对劲对应的就是一个确切的发现，比如“活字印刷术”之于“雕版印刷术”；
还可以观察现实中人们的行为，挖掘人们潜在的需求，比如消费者行为;
也可以借鉴孙正义的“时间机器”理论，看一个市场有的产品，而另外一个市场缺少什么，比如海外缺少的中国产品；

最好的可能是颠覆性创新，直接带着人类的生活水平飞跃，比如飞机、Iphone 4、Vision Pro。但是颠覆性创新风险太大，对能力和运气的要求都很高。

讲故事的过程中，我们要善于发现本质，也要大胆一点，识别到诈骗和我们要卖的的东西：

我们还要认识到自己能出手的机会非常少，想玩的时候应该多加注。
最后我们要看看失败的案例，比如年轻人消费升级失败案例, 比如AI热潮下死掉的无数公司](https://dang.ai/ai-graveyard))

可行性分析

通常来说，我们是否做一个项目，取决于这个项目的ROI（Return Of Input）到底如何。这时候我们应该用所有业务的共同语言--财务语言。事实上任何一家公司的核心业务都能通过三大报表呈现出来：

• 资产负债表：展示了公司在特定时间点的财务状况，包括资产、负债和所有者权益。
• 利润表：反映了公司在一定会计期间的经营成果，显示收入、成本和利润。
• 现金流量表：记录了同一会计期间的现金流入和流出情况，显示了公司的现金流动性。

这是宏观的层面，为实际操作中，可行性分析在于强迫我们站在业务的角度去解决问题，去面对真正要解决的问题，而不是只顾着完美地解决某个被别人定义的问题。

通常来说，问题定义得准确，那么实现起来也不会复杂到哪里去。反之，如果没有搞清楚要解决什么问题，就可能需要各种奇技淫巧去弥补问题定义上的不足。要知道，多数人为了逃避真正的思考，愿意做任何事。而如果程序员为了逃避理解问题并给出定义，最后通常就会成为只会倒腾各种技术方案的架构师。--徐昊

预测故事方向

任何业务的发展都沿着线下转线上→ 线上转流程→ 流程转自动→ 自动转智能的方向发展，而业务变大就会形成行业，行业的发展又将遵从：技术主导 → 产品主导→ 运营主导的脉络。对于拿不准的问题，就先想直接一点的哪怕傻一点的解决方案，又称KISS--Keep It Simple, Stupid! 事情总是慢慢变复杂的。
另外对于传统的需求迭代，一般来说是设计师产生想象，用工具把想象做出来，再评审修改，然后上线。再由数据反馈让设计师调整不断迭代改进产品，再继续维护，直到有新的需求出来。
但是换到现在的AI时代，很可能就是直接在数据中洞察需求，生成产品，不需要评审也不需要反复修改。这里有两个关键点，一个是对产品的理解算法，一个是设计模型的算法。比如我的产品需要在运营活动中提升销量，对于算法来说，它就需要知道提升销量的“公式”或“模型”有哪些，比如流量漏斗模型，有大流量进来，做好landingpage，再怎么样，再怎么样……有了这样一个个的算法，就能把对产品需求的理解交给设计模型，让设计模型来推荐一个风格。这个风格的产生可能已经被定义了，人要做是选择某种权衡利弊，比如权衡销量转化与满意度之间的风格。

分析的本质是对未来的预测，如同LLM需要摄取整个互联网的信息来预测下一个token 一样，分析者自身需要处理大量信息，才可能窥探到未来一角。