EP.119 · 搭一个有人用的 AI 产品比论文还值钱

1医学看论文，行业看产品

在医学院，评价你的标尺是论文——发了多少篇、影响因子多少、被引用多少次。

可一旦你走进 AI 公司，这把尺子换掉了。行业不在乎你写了什么，行业在乎你做出来了什么、有人在用吗。

同一套努力，换了个赛场，评分标准就变了。很多人卡就卡在这里——还在用论文思维打产品的仗。

2两套评价体系 · 换赛道=换标准

把两套体系放一起看，差异一目了然：

🎓 学术体系

看发表 · 看引用 · 看创新性

🏭 产品体系

看用户 · 看留存 · 看是否解决了真问题

没有谁对谁错，只是两套规则。关键是：你知道自己现在在哪套规则里玩吗？

3论文不是没用，是赛道不同

我不是劝你别写论文。论文在学术赛道里就是硬通货——评职称、申基金、进高校，没它不行。

但如果你要进的是 AI 公司，你拿一篇 SCI 去跟一个有真实用户的产品比，对方根本不在一个评价维度上。

认清赛道，比努力更重要。你在哪条赛道，就用那条赛道的硬通货证明自己。

41 个真实用户 > 10 个引用

这句话听着刺耳，但它是 AI 公司面试官的真实判断逻辑：

引用，证明你的想法被同行注意到了；
真实用户，证明你的东西真的解决了某个问题。

前者是学术声誉，后者是商业价值。面试官花钱雇你，要的是后者。

记住：一个愿意为你的产品付费或天天打开的用户，比十次被动的引用，更能证明你的能力。

5我的问诊智能体，有人在用

📍 强证据背书：我不是在教一个我没做过的东西。我的线上问诊智能体，现在有真实用户在用。

它不是 demo，不是毕设，是一个在跑、在收反馈、在迭代的东西。这一条，就比我发过的任何一篇论文都更能证明我能做产品。

这也是我敢讲这一期的底气——"有人在用"四个字，是 AI 时代最贵的背书。

6demo vs 产品 · 差一个"用户"

大多数人都做过 demo——能跑、能演示、能写进 PPT。但 demo 到产品之间，差一个最关键的东西：真实用户。

有用户，demo 才被迫长成产品：要处理边界、要扛流量、要修 bug、要看数据。没有用户，它永远只是 demo。

那怎么把一个 demo 复盘成"产品级"的叙事？下面这份模板，就是把 demo 翻译成产品语言的工具。

📄 资料包 ① · demo→产品复盘模板（7 个复盘维度）

把"我做了一个 demo"重新讲成"我做了一个产品"。7 个维度逐项填，每维度都要回答对应问题。面试时这套叙事比"我学过 XX"有力 10 倍。

复盘维度	这一维度你要回答的问题
① 问题定义	你解决的是谁的什么问题？这个问题有多痛（频次/成本/后果）？为什么是现在解决？
② 用户证据	你跟多少个真实用户聊过？他们原话怎么描述这个痛点？有没有人愿意付费/天天用？
③ 方案设计	核心流程是什么？输入是什么、输出是什么？边界在哪（做什么、不做什么）？
④ 技术选择	为什么选这个技术栈/模型/框架？对比过哪些替代方案？关键 trade-off 是什么？
⑤ 质量验证	测试集多大、覆盖哪几类场景？红旗拦截率/误答率/拒答率分别是多少？怎么回归测试？
⑥ 用户数据	现在有多少真实用户？留存率/活跃度/反馈关键词是什么？最常见的三类投诉是什么？
⑦ 迭代复盘	从 v1 到现在改过哪几个关键版本？每次改动的依据是什么（用户反馈 or 数据）？下一步计划？

使用方式：每个维度写 3–5 句话即可，不要写成长文档。卡壳的维度，就是你这个 demo 离"产品"还差的那一块。

7产品思维，反哺科研

讲清楚一个反常识的点：做产品不会废掉你的科研，反而会反哺。

当你习惯了"先找真问题、再看数据、再做验证"，回到实验室你会发现——很多课题其实没人真的需要，很多实验设计根本没在回答真问题。

产品思维的核心是用户证据 + 数据验证。这套思维方式套到科研上，照样好用。下面这份表，就是收集用户证据的工具。

📄 资料包 ② · 用户反馈收集表（10 个反馈问题）

5 道定量评分（1–5 分）+ 5 道定性开放题。发给真实用户填，回收后就是你的"用户证据"——简历和面试里最值钱的那部分。

📊 定量评分题（1=完全不同意，5=完全同意）

题号	问题	评分
Q1	这个产品帮我解决了真实存在的问题	□1 □2 □3 □4 □5
Q2	它的回答/输出，我可以放心使用	□1 □2 □3 □4 □5
Q3	操作流程简单，没有让我困惑的地方	□1 □2 □3 □4 □5
Q4	比起我原来的方式，它确实更快/更好	□1 □2 □3 □4 □5
Q5	我会把它推荐给有同样需求的朋友	□1 □2 □3 □4 □5

✍️ 定性开放题

题号	问题
Q6	你第一次用它时，是为了解决什么问题？最终解决了吗？
Q7	用到现在，你觉得它最让你满意的一点是什么？
Q8	最让你不满意、或者让你想放弃的一点是什么？
Q9	如果只能加一个功能，你最希望加什么？
Q10	在没有它之前，你是怎么解决这个问题的？（替代方案）

回收技巧：Q5 评分≥4 的用户，重点追问 Q7（提炼卖点）；评分≤2 的用户，重点追问 Q8（找致命问题）。两类反馈都比"好评"值钱。

8不是二选一，是两手抓

讲到这，可能有人焦虑了：那我论文还写不写？

写。但别只写论文。

如果你还在学校，论文是基本盘——保住它；同时挪出 20% 的时间，去做一个有人在用的小东西。两年下来，你两手都有，谁也替代不了你。

策略：论文保学术基本盘，产品攒行业硬通货。两条腿，比一条稳。

9有人在用，就是新硬通货

AI 时代变化快，模型三个月一迭代，论文半年就可能过时。但"你做的东西有人在用"这件事，不会过时。

它证明的不只是你的技术，更是你的判断力、执行力、和用户共情力——这三样，恰恰是论文很难证明的。

而面试官一旦知道你有真实产品，他下一句几乎一定是追问细节。所以这份清单，你最好提前准备好。

📄 资料包 ③ · 作品追问准备清单（面试官会追问的 15 个问题）

面试官看到作品一定会深挖。这 15 个问题覆盖用户、技术、验证、踩坑、决策五个维度。每个问题提前用 2–3 句话准备好答案，答不上来的就是你的软肋。

👥 用户与场景

序号	面试官的追问
1	你这个产品用户量多少？日活/周活多少？
2	典型用户是谁？你是怎么找到第一批用户的？
3	用户最常用的功能是哪个？为什么是这个？

🔬 验证与数据

序号	面试官的追问
4	你怎么验证它是对的/好用的？测试集多大？
5	红旗拦截率、误答率分别是多少？怎么算的？
6	有没有出过错？最严重的一次是什么？怎么处理的？

🛠️ 技术与决策

序号	面试官的追问
7	为什么选这个技术栈/模型？对比过哪些方案？
8	架构里最让你得意的一个设计是什么？
9	如果用户量翻 10 倍，架构哪里会先扛不住？

⚠️ 踩坑与迭代

序号	面试官的追问
10	做这个踩了什么坑？最痛的一个是什么？
11	从 v1 到现在，改过哪几个关键版本？依据是什么？
12	有没有哪个功能你做了最后砍掉了？为什么？

🎯 反思与判断

序号	面试官的追问
13	如果重新做一次，你会做什么不一样？
14	这个东西跟你做过的科研，有什么互相印证的地方？
15	下一步你打算怎么把它做大/变现/进医院？

准备原则：每个问题用"事实+数据+反思"三段式回答。答不上来的问题，就是这个 demo 还没做到"产品级"的地方——回去补。