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2005 年，我跟冰河一起毫无准备地开始创业。因为没准备，所以既没有客户，也没有产品，一切从零开始。此前冰河发布过扫描器 X-Scan，所以我们的想法简单粗暴，先做个漏洞扫描器试试看能不能卖得动——事实证明，一套也没卖出去。

反而是 Arrow 推荐的，柳工内核文件加密定制开发项目，经过几次迭代，成为一款在市场上销售了十几年的文档安全产品“铁卷”。

在做 To B 的文档安全同时，我们又尝试了互联网的不同方向，比如 Firefox 套壳定制的“X 浏览器”、MPlayer 套壳定制的“X 影音”、当时觉得蛮先进的软件市场“小白软件管家”（淘宝买走后废弃了）、Killer 和他的团队加入后做的巡警系列如“超级巡警”、“畅游巡警”（后来 Killer 带着团队被百度收购了）。

以及又试着想做能协助做网络管理的电脑远控系统“远驭”、想摆脱文档加密对系统侵入性过强做的轻监控与日志分析系统系统“锐眼”。甚至定制过堡垒机、硬件 DLP 设备等。

这些产品都做得不够好。这是我们创业的第一阶段。

2014 年底，我们向股东腾讯和启明星辰提出，想试试移动互联网时，他们非常支持（感激）。于是当年连一行移动端代码都没写过的创业团队，开始了毫无道理的试错。

因为有文档加密的技术基础，我们为商务人士做了既能分享又能保密的 App“72 小时”。因为注意到到 72 小时的用户爱发图片，我们做了图片社交 App“侃图”，因为觉得看板有用，又模仿着 trello 做了个“小看板”。

这些产品又都做得不太好。

幸好在试错过程中，找到了一个不太差的产品“知识星球”——有粉丝爱分享的人们可以连接粉丝、获得收入、沉淀内容的小工具。这是我们创业的第二阶段。

而今我们希望持续创新，还想试试能不能在海外找到新的增长点，这又会是个尝试打破自己过去桎梏的，有些难的阶段。

在这家小公司 18 年跌跌撞撞的成长过程中，我有幸遇到了很多贵人帮助，也认识了很多创业者、创作者，在跟他们的深度交流过程中，收获很多。

以及做知识星球的过程中，为了“吃自己的狗粮”，我开始了星球创业笔记的写作，积累至今，也有六百多篇没啥深度，但还算真实的文字。

因此我想，或许可以做些整理。目前初步考虑的是，写一本大意是“产品的常识”的小书。很多人习惯了做大事讲大词，反而会遗忘常识。我可以试着讲讲我所理解的，产品要解决的问题、问题的商业价值、问题与解决方案的验证、社区是产品的试验场、怎样的产品才美、从失败中学习、长期和复利等等。

以及考虑后续在星球创业笔记里，每个月把写作进度公布出来，找鞭策并征集意见。

你有没有什么想看的内容，欢迎给我留个言，提点需求 ;)

今天午餐会，邀请到了海底捞的 CEO 杨利娟女士，对这位个子不高，但颇有传奇色彩的女士，我还是很敬佩的。她的故事，可以从《海底捞你学不会》里看到一些，以及近期的一些报导，比如：

https://www.sohu.com/a/618832441_121387955 https://m.yicai.com/news/101333237.html

我趁着记忆还热乎，记录一些我听到的碎片：

• 刚到西安开店时，刚开始，生意不怎么样，二楼总是空着。当时矿业大学的颜老师提议，对学生便宜点，搞点价格实惠的比如土豆之类的食材，再几件啤酒。在人均 30 左右的时候，让学生们十几块可以自助服务吃饱吃好。这么做之后没多久，生意开始好起来了——可能大家看着这里年轻人多、热闹，慢慢地就开始排队了。那时候，餐厅门口多是自行车，但有一天一数，居然停了八辆小轿车，生意就好起来了。也就那么前半年，后面再没差过。
• 初中没毕业就去餐厅当服务员。张勇经常去吃饭认识了，看到她的勤快麻利，想挖人，被婉拒了。一年后，那家餐厅倒了，她想起张勇说过可以去，但忘了是什么餐厅——凭着记忆中海底捞服务员的制服找到了店里，得到了这份做到现在做了二十七年的工作。
• 邻里关系处理。早期的一家店，中间有个天桥，两头是火锅。夜里吃喝的人闹起来了，居民楼可能就会往楼下扔东西。而厨房楼上的家庭，油烟大，又热。所以其实每到一个地方，楼上楼下邻里关系都要处理好，物业保安提前做好工作，凡事想前一步，多走一步。
• 用户等位时，海底捞各种小创新的目标，其实就是把人留下来。将心比心，你饿的不行的时候，闻到边上餐厅的香气，肯定都想走。这时候就想尽办法留住他，送西瓜、送瓜子、玩跳棋、做指甲、找人陪着聊天……多留住一桌人，就多一桌收入。当时西安 24 小时最多能有 10 轮的翻台。
• 多年传帮带做文化的传递，一代一代通过讲故事、做示范店等方式做。以及有个很重要的“正循环”是：服务员有授权，可以抹零（一餐饭的零头直接抹掉了，客户开心，其实也省掉了找零的麻烦），可以送菜。这种情况下，顾客会尊重员工，员工有正反馈，就会开心。
• 有人夸他们的员工跟打了鸡血似的，屁股上好像都长了眼睛。实际上有要求员工要把注意力放在顾客身上，要求一直很严，也有监督。做到了就能升迁。这一手是抓顾客。
• 另一手是抓员工（薪酬 + 感情）。不少人是农村出来的，到了第一天，带着去找小卖部，买牙膏牙刷被褥，带着过马路，带着去银行存钱——那年头，很多人还不信任银行，工资发到银行卡，第二天还去取出现金来藏着。这种“体系化地帮助员工”的机制，员工与干部之间也有感情。
• 总在琢磨员工开不开心，员工不开心了，顾客就不会开心。所以做了很多工作，比如会去“家访”——带上礼物去见员工家长。比如她曾经扮圣诞老人逗员工开心，曾经夜里给员工悄悄放上圣诞礼物。
• 给一定工龄的员工家长“发工资”（腾讯则有给父母亲/家人寄月饼、寄感谢信）——一定程度上让员工和家属都更有自豪感。给一定年限的同事发“金元宝”——不仅值钱，还有意义。
• 2002 年左右提出了“双手改变命运，公平公正的环境，海底捞开向全国”。
• 早年招人多数学历不高，8 年左右能带出来。现在如果找综合素质高的大学生，2 年就能培养成功。
• 未来可能会横向扩，做新赛道，新品牌。
• 那时候算一算都哭了，才 19 岁，但是三十多个部门要管着我们。我们又没钱，就是去磨。很多时候，找到一个人，用真诚打动他，他愿意帮你，这事也就成了。那时候反而是有些领导把人家送的吃不了的月饼什么的拿过来店里给我们吃。
• 财务安全和食品安全是生死线。
• 选人之后，还要靠文化。人性里有好的部分，也有不好的部分。我们的文化和大家人心里好的一面相互激发。

杜辉让我讲讲星空问答的失败。我说好。可我没想到，他还给同事们订了些吃的，“庆祝”失败，挺好的。

我把 PPT 去掉两页数据放出来——其实也没剩几页了，我跟同事们聊的内容有：

• 最初我们是为什么考虑做星空问答的
• 一年之后回顾：数据如何？我们自己怎么看这个产品？推广运营容易吗？
• 为什么开始思考，这件当时判断“可以做十年”的事情，是不是应该停掉。
• 哲库关闭后，段永平回答网友的话：改正错误越早越好，不管多大的代价，都是最小的代价。我们能成为我们，不光是因为我们做过的那些事情，很重要的一部分是我们不做或者停止做的那些事情。
• 我自己的收获。比如我找到了 2014、2015 年，初试移动互联网时，兴奋地起项目，黯然地关项目的感觉。比如在和同事们私聊和群聊过程中，有同事能不顾“老板说过这事要做十年”，认真地说出“如果找不到新的突破口，我建议关闭”，有这样的观点真的很棒。收获了一次失败，期待能看到更多新的想法冒出来（不过，我们似乎还没有很好的内部创新机制——应该怎样才能让大家的创造力更“肆意生长”一些，或许值得好好想想）。
• 想要打造核心竞争力——尤其是现在我们还不具备能力的领域，遇到一次甚至多次失败，几乎是必然的。但这是我们必须走的路，要不然，很快就会消亡。
• 不要担心失败，你只要做对一次就行了。

一个问题是：人工智能问答的出现, 对问答社区的影响是什么? 问答社区会消失吗? 还是说这是一个我们弯道超车的机会？

我的想法是：语言模型可能会“吃掉问题”，就像朋友圈“吃掉图片”一样，真正的好问题如果大部分被吃掉了，就不存在问答社区的新机会了。所以此前对星空问答可以持续做五年十年，日拱一卒，会有复利的想法，可能是错的。

此外对星空问答我的一些零散的想法是：

• 如果目前的星空问答找不到增长点，给流量支持也没有用。
• 在产品和运营同事对星空问答有进一步想法之前（比如我现在就找不到什么突破口来做尝试），先不做推进（但需要考虑，如果没有人维护，是不是会成为破窗，应该怎么办？）

笔记还是有可能的，我觉得笔记对知识星球有价值的地方在于：

我问 ChatGPT：想要探索一项新技术能否用于企业，最适合的方法应该是什么？比如说：现在的 AI 技术。

它的回答是：

探索一项新技术是否适用于企业有多种方法，以下是一些具体步骤，以人工智能（AI）技术为例：

1. 了解AI技术： 首先，你需要了解AI技术的基础知识，包括机器学习、深度学习等。了解这些基础知识将有助于你理解AI技术能做什么，以及它如何运作。
2. 研究行业应用： 了解你所在的行业中，人工智能技术如何被应用。查阅相关的案例研究和行业报告，了解哪些企业已经成功地利用AI技术提高了效率、减少了成本或提高了客户满意度。
3. 识别企业需求： 了解你的企业的特定需求和痛点。考虑人工智能是否可以解决这些问题。例如，AI可以帮助自动化一些重复性的任务，帮助预测市场趋势，或者提高客户服务的质量。
4. 评估实施难度： 对实施AI技术的难度进行评估。这包括了解所需的基础设施，如硬件和软件，以及员工的技能和知识。
5. 进行试点项目： 如果可能的话，进行一个小规模的试点项目是一个很好的方式来测试AI技术在你的企业中的应用。这可以让你看到实际的效果，评估ROI，以及发现任何可能的问题。
6. 评估结果和调整策略： 基于试点项目的结果，评估AI技术的成功性，以及是否需要进行任何调整。
7. 与专业人士咨询： 如果你在任何阶段都有困难，考虑寻求专业人士的帮助。这可以包括AI咨询公司，或者有经验的行业专家。
8. 进行全面实施： 如果试点项目成功，并且你确定AI技术可以帮助你的企业，那么可以开始全面实施。

以上都是一些一般的步骤，每一个企业的具体情况可能会有所不同。在所有这些步骤中，最重要的是保持开放的心态，持续学习，和不断适应新的技术。

我继续问：我还希望是以 MVP 的形式探索，比如，在试点项目进行的过程中，不一定需要考虑长期可用性，而是粗糙地上线，然后快速评估与调整。这样的过程中，有什么需要特别注意的事项？

ChatGPT 回答：

采用最小可行产品（MVP）的方式进行试点项目是一种非常有效的策略，这样可以在较短的时间内验证新技术（例如AI）的有效性。以下是一些在这个过程中需要特别注意的事项：

1. 明确目标： 确定你希望从MVP实验中获得什么样的结果，设定具体、可度量的目标。这可能包括提升工作效率、降低成本、提高用户满意度等。
2. 选择关键功能： MVP应该只包含必要的核心功能，可以解决主要问题或满足主要需求。过于复杂的功能可能会使实施过程变得复杂和耗时。
3. 快速实施： 以“粗糙快速上线”的原则，尽快推出MVP。在这个阶段，你可能需要接受产品并不完美，但是关键是快速实施并收集反馈。
4. 收集反馈： 建立反馈机制，收集用户或员工对MVP的反馈。这些反馈将提供关于产品如何运作以及如何改进的重要信息。
5. 数据驱动决策： 基于收集的数据和反馈，评估MVP的表现。这包括用户行为分析、满意度调查等，来判断MVP是否达到预期的效果。
6. 快速迭代： 根据反馈和数据，对MVP进行快速调整和改进。在这个阶段，你可能需要对原始产品进行大量修改，甚至可能需要进行重大的方向调整。
7. 风险管理： 虽然MVP是为了快速尝试和学习，但是仍需要对可能的风险进行管理。例如，确保数据安全，遵守相关法规，以及考虑到可能的技术故障。

总的来说，以MVP的方式来探索新技术是一个持续的学习和改进的过程。在这个过程中，关键是保持开放和适应的心态，以及对数据和用户反馈的重视。

我继续问：目前公司对 AI 的实践，有几个考虑的方向。一是用于客服。考虑将客服常见问题、我们撰写过的大量宣传文章导入 ChatGPT，然后仅提供我们产品客服相关问题。二是用于内容分析与审核。通过对内容的情绪、政治倾向等分析，判断是否适合出现在社交媒体上。对这两个方向的 MVP，你有什么建议？

ChatGPT 回答：

这两个方向都是AI技术的常见应用场景，有很高的实践价值。以下是我对这两个MVP的一些建议：

1. AI客服

• 明确问题解决范围： 你需要明确AI客服可以解决的问题范围。AI客服通常最擅长处理常见且规则化的问题。对于复杂或个性化的问题，可能需要人工客服介入。
• 准备充足的训练数据： 为了让AI客服能有效地回答问题，需要大量的训练数据。你可以从过去的客户服务记录中获取，包括客户的问题和客服的回答。
• 构建反馈机制： 需要有一个系统能让用户对AI客服的答案进行评价，这样可以持续优化AI客服的性能。
• 设置人工干预机制： 当AI客服无法处理某个问题时，应有一个机制能转接到人工客服，以避免用户体验受到影响。

2. 内容分析与审核：

• 明确审核标准： 你需要定义清晰的审核标准，包括哪些内容应该被标记或过滤出来。
• 训练模型： 需要大量的训练数据来训练模型，以便它可以准确地识别不适宜的内容。这可能需要大量的手工标注工作。
• 测试和优化： 在实际应用之前，要进行大量的测试，以确保模型的准确性。并且在实际应用中，也需要持续收集反馈，以进行模型的优化。
• 权衡误报和漏报： 在内容审核中，总是有误报和漏报的问题。你需要找到一个合适的平衡点，以防止过度审查或放任不适宜的内容。

请注意，AI技术并不能完全替代人工。AI客服虽然可以解决常见问题，但对于复杂的个性化问题，还需要人工客服。同样，内容审核虽然可以大大提高效率，但可能无法处理一些复杂或模糊的情况。因此，在实施AI技术的同时，也需要有一个合适的人工干预机制。

问：在你看来，软件开发企业面临 GPT 这样的机会时，有哪些 copilot 是可以做的，轻易不会被 GPT 取代？举 10 个例子吧？

ChatGPT：

GPT-4 是一款高级语言模型，具有强大的文本生成能力，但其应用并非全能。在软件开发中，人类的创新、理解和决策能力仍然是必不可少的。下面是一些在面对 GPT 这样的机会时，软件开发企业应该做的 10 个例子，这些工作是 GPT 不容易取代的：