應該在產品裡加 AI,還是在 AI 裡面加產品?

更新 發佈閱讀 4 分鐘

先問大家一個問題
你有用過 ChatGPT 裡面 Apps 的功能嗎?
就是那個可以在ChatGPT裡面叫 Uber, 訂Booking, 做Canva的

大部分人的答案應該是:「ChatGPT有這功能?」

有趣的是,Anthropic 也在 Claude 加了類似的 skill 功能
用戶自己擴充 AI 能力
結果一樣沒什麼人用

這表示在聊天機器人裡面操作軟體是失敗的假設嗎?
用戶不喜歡對AI進行設定嗎?

不,同樣是 Anthropic 的產品
Claude Code 的 plugin 生態卻在開發者社群裡炸開
各種 Commands、Skills、Hooks 的設定分享滿天飛
多到像是你沒好好設定,根本不能算會用

另一個成功案例是 AI 的記憶功能

現在主流的 AI 都會記住你的偏好—你喜歡什麼語氣、你是做什麼工作的、你上次問了什麼問題
這功能大家都在用,而且用得很自然。
甚至還有人在教要怎麼問才會讓ChatGPT記住你的偏好

所以,用戶想要的到底是什麼?

整理一下,我發現一個模式

這些功能可以用兩個維度來分類:

第一個維度是「設定成本」—用戶需要花多少力氣才能用這個功能?是全自動的,還是需要自己動手設定?

第二個維度是「用戶類型」—你的目標用戶是一般大眾,還是專業人士

把這兩個維度畫成一個表:

raw-image

右上角那格是死亡陷阱:大眾用戶 + 高設定成本 = 沒人用

這不是 AI 時代才有的問題
科技圈掉進這個坑的案例,多到數不完


3D 列印就是經典案例
2010 年代初期,MakerBot 紅極一時,願景超美好:每個人在家就能印出自己需要的工具,製造業民主化

我大學念機械系,當時學校開了一堆3D列印的課
研究所也一堆同學選3D列印當作題目

結果呢?十幾年過去了,除了少數極客和專業工作室,一般人根本不碰。
原因絕對不是太貴(現在一台不到一萬塊)
是懶得學建模、懶得調參數、懶得處理列印失敗


NAS 也一樣。技術上早就成熟了
自己架一台比長期訂閱 iCloud、Google Drive 便宜得多。

Synology 賣得不錯,但有多少人在用進階功能?
大部分就是當外接硬碟,那些什麼 Docker、媒體伺服器、自動備份腳本
還是只有本來就會搞的那群人在玩

這類「讓用戶自己設定」的產品,最後都走向同一個結局:極客玩得很開心,一般人完全無感

ChatGPT 工具和 Claude skill 就是掉進了這個坑
他們想讓一般用戶自己動手擴充 AI,但一般用戶根本懶得動。

Claude Code 為什麼成功?因為它的用戶是開發者
開發者本來就習慣「設定」這件事,而且他們的痛點夠深——寫程式的效率提升是真金白銀的價值。


而對一般用戶來說,在ChatGPT內想要用Canva畫圖還要連結帳號,設定存取權
不如直接用已經嵌在Canva的聊天機器人

所以,AI 公司一直在問「AI是該嵌入產品還是成為獨立工具」

但這可能是個錯誤的問題

真正的問題是:你的目標用戶願意花多少力氣?


如果你的用戶是一般大眾,答案很簡單——把設定成本降到零。
自動化一切,讓 AI 在背景默默運作。
記憶功能之所以成功,就是因為用戶什麼都不用做

如果你的用戶是專業人士,而且你解決的痛點夠深,那你可以讓他們自己動手。
開發者願意花三小時設定 Claude Code,因為省下來的時間遠超過三小時。

但如果你想讓一般用戶主動設定功能?祝你好運。

功能做得再強大,用戶不願意動手,就等於不存在。


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工程師怎麼看
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想知道工程師怎麼看最近的 AI 趨勢嗎? 想知道工程師都用哪些 AI 工具嗎? 你來對地方了
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