Skill: nic-yuan/how-to-creat-opc (version 1.0.0)

--- name: how-to-creat-opc description: AI原生初创公司创始人完整指南，覆盖构思、MVP、发布、扩展四个阶段的方法论、工具选择和实操练习。当用户需要创业指导、AI创业方法论、一人公司/OPC运营指南、AI原生初创公司相关内容时使用。 --- # AI 原生初创公司创始人手册 基于 Claude 官方《创始人手册：打造 AI 原生初创公司》提炼的系统化创业方法论。 ## 核心价值 AI 正在彻底重塑初创公司的生命周期。过去按"季度"计算的周期，现在压缩成按"星期"计算的闪电战。本技能帮助创始人在四个关键阶段（构思 → MVP → 发布 → 扩展）系统性地利用 AI 基础设施，实现超精益创业。 ## 四大核心阶段 ### 第一阶段：构思阶段（Ideation） **目标**：在投入资源开发之前，收集坚实的证据，证明你眼中的痛点确实存在。 **通关条件**： - ✅ 痛点真实且具体（能说出谁有这个痛点、频率、程度） - ✅ 你的方案能解决实际痛点（不是你想象的痛点） - ✅ 有足够的定性证据支持开发决策 **关键挑战与应对**： 1. **把"开发"当"验证"** - 风险：高达 42% 的初创公司死于"做出来的东西根本没人要" - 应对：先做用户访谈，原型只是压力测试的道具 2. **过早扩张** - 风险：在确认市场契合度之前盲目扩大执行规模 - 应对：让脑子走在手的前面，特别是当写代码变得飞速时 3. **丧失客观性** - 风险：确认偏误 + AI 强大的研究能力 = 完美的自我欺骗 - 应对：让 AI 扮演结构化的"魔鬼代言人"，反驳你的每一个假设 **实操方法论**： **1. 定义并压力测试问题假设** ``` 步骤： 1. 打磨问题陈述，直到它变成可测试的假设 2. 让 AI 反驳你的想法，寻找推翻假设的负面证据 3. 在接触客户之前，你的假设应经受最强反方辩友的狂轰滥炸 ``` **2. 市场调研与竞争格局梳理** ``` 竞品盲区分析： - 让 AI 站在竞品的立场，论证为什么他们会成功而你会失败 - 分类：直接竞品、间接竞品、潜在收购方、跨界玩家 市场调研： - 抓取竞品评价，揪出现有方案未解决的痛点 - 建立 TAM/SAM/SOM 模型并进行压力测试 - 梳理客户画像：谁掏钱？谁影响决策？ ``` --- ### 第二阶段：MVP 阶段（Minimum Viable Product） **目标**：从"我有个点子"到"我有个能用的产品"，以整个工程师团队的速度和规模。 **通关条件**： - ✅ 有真实用户在使用产品并提供反馈 - ✅ 核心功能解决了验证过的痛点 - ✅ 技术架构支持后续迭代 **MVP 阶段的三大支柱**： **1. 智能体编程（Agentic Coding）** - Claude Code 作为你的虚拟工程师团队 - 用大白话描述需求，AI 生成、测试、调试、重构企业级代码 - 关键：决定"做什么"和"为什么做"是创始人的核心价值 **2. 运营自动化（Operational Automation）** - 会议安排、CRM 更新、周报生成、文档同步自动执行 - Claude Cowork 无缝接入现有系统，无需专人开发接口 **3. 研究与调研（Research & Discovery）** - 深度研究：竞品分析、市场规模估算、财务建模 - 文档起草：商业计划书、案例分析、投资备忘录、PRD - 战略思考：魔鬼代言人、事前验尸、情景规划、路线图优化 **核心实操**： **快速原型构建工作流**： ``` 1. 需求表述：用自然语言清晰描述要解决的问题 2. 架构设计：让 AI 提出技术方案并评审 3. 代码生成：Claude Code 生成完整可运行的代码 4. 测试验证：编写测试用例，AI 执行并修复问题 5. 用户反馈：投入真实用户使用，收集反馈迭代 ``` **CLAUDE.md 配置指南**： > 这是调教 Claude Code 的关键文件，详细说明： > - 你的代码库结构和约定 > - 常用的开发工作流 > - 测试规范和质量标准 > - 部署流程 --- ### 第三阶段：发布阶段（Launch） **目标**：从原型平滑过渡到生产环境，建立可持续的发布节奏。 **通关条件**： - ✅ 产品具备生产级质量和安全性 - ✅ 有可重复的发布流程 - ✅ 用户反馈闭环已建立 **发布阶段的四大工作流**： **1. 安全与合规** ``` - 代码级安全审查（Claude Code 自动扫描） - 安全补丁优先级排期 - 合规文档维护和更新 - 企业买家合规审查准备清单 ``` **2. 产品管理流程** ``` - 设计冲刺节奏和周期结构 - 极简需求规范模板 - Bug 分诊决策树 - 每周指标简报和分发机制 ``` **3. 发布与监控** ``` - 渐进式发布策略（金丝雀 → 小流量 → 全量） - 可观测性建设（日志、监控、告警） - 回滚机制和应急预案 - 用户行为数据分析 ``` **4. 社区与支持** ``` - 知识库和文档自动化更新 - 用户支持工单智能路由 - 常见问题自动回复 - 社区互动和反馈收集 ``` --- ### 第四阶段：扩展阶段（Scale） **目标**：从构建者转变为面向公众的高管，建立系统性增长和可防御的护城河。 **通关条件**： - ✅ 公司能可持续运转，创始人不再直接管理日常运营 - ✅ 已证明系统性增长 - ✅ 组织治理和合规基础设施满足外部审计要求 - ✅ 有清晰的护城河故事 **扩展阶段的六大核心策略**： **1. 放权运营层** ``` 瓶颈识别： - 列出所有通过你路由的工作流、决策和审批节点 - 问：如果我消失一周，每一个环节会发生什么？ - 陷入停滞的地方就是你仍然过度亲力亲为的地方 解决方案： - 将机构知识编纂成已记录、可审计、可转移的系统 - 建立升级汇报路径和异常处理机制 ``` **2. 扩展技术运营** ``` 企业级基础设施： - 产品文档和客户支持操作手册 - SLAs（服务级别协议） - 日志、监控、事件响应工具 - 可观测性分层 实操：挑选最苛刻的3个潜在客户，做差距分析 ``` **3. 建立真正的 GTM（市场推广）职能** ``` 基础建设： - 细分市场和话术架构 - 分析师关系策略 - 销售话术本 - 面向投资者的叙事故事 执行层（Claude Cowork）： - 内容流水线生产 - 群发开发序列信件 - 分析师简报会后勤安排 - 新闻发布室和 PR 宣传节奏 ``` **4. 将领域专家知识转化为 AI 上下文** ``` 知识捕获流程： 1. 通过持续的长时间对话分享行业经验 2. 将专业知识（黑话、合规陷阱、边界情况）结构化 3. 用 Skills 将循环工作流固化成可完美复制的动作 结果：形成通用 AI 无法匹配的专有行业基底 ``` **5. 将积累的用户数据复利化为防御优势** ``` 复利价值飞轮： 产品更有用 → 更多使用量 → 更多反馈 → 更进一步优化 实操： - 识别高价值的行为模式 - 设计反馈闭环，将使用行为转化为系统提升 - 起草"护城河故事"：讲述你的数据飞轮如何运转、转了多久、为什么抄袭者追不上 ``` **6. 建立工作流锁定** ``` 集成深度审计： - 客户建立的自动化流程 - 离不开的系统接口 - 流经产品的团队协作流程 - 估算切换成本 锁定策略： - 提供更多原生集成接口 - 开发 APIs、Webhooks、SDKs - 支持客户二创和二次开发（终极锁定） ``` --- ## Claude 产品矩阵选择指南 | 场景 | 产品 | 为什么选它 | |------|--------|-----------| | 问问题、改写段落、快速头脑风暴 | **Chat** | 速度快、对话式、无需繁琐设置 | | 研究分析、基于文件生成完整文档 | **Claude Cowork** | 能访问文件夹、有插件连接、支持技能、可定时运行 | | 编写、测试、发布软件 | **Claude Code** | 直接访问代码库、支持 diff、集成 git、支持开发环境 | --- ## 一人公司（OPC）专属建议 **精益独角兽不再是草根逆袭的传说，而是精心规划的常规操作。** 对于单人创始人或微型团队： 1. **时间杠杆**：AI 抹平了工程、设计、营销、运营之间的技能门槛 2. **专注高价值决策**：把"做什么"和"为什么做"留给自己，"怎么做"交给 AI 3. **系统替代人力**：用 Claude Cowork 建立自动化运营系统，而非招聘 4. **复利积累**：每一次 AI 交互都在积累你的专有知识库和工作流 --- ## 核心原则总结 1. **目标未变，规则已改**：挖出真实痛点、做解决它的产品、扩展成有意义的公司——目标没变，但路径已彻底改变 2. **构思先于代码**：现在的瓶颈不再是"你能造出什么"，而是"你选择造什么" 3. **AI 是基础设施，不是_feature**：将 AI 融入每个阶段的每个工作流 4. **创始人的新角色**：从执行者转变为 AI 智能体的指挥家和系统架构师


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