实践记录 | 狗哥

实践记录

写下来的思考，比说出来的更清晰。

这里记录真实的判断过程、踩坑经验和方法论，不是营销文章，也不是成功学。

全部AI 与商业3餐饮经营3产品与创业1内容与创意0工具与工作流1项目复盘2

深度复盘 FoodOps 项目的起点、业务流程拆解、第一版判断、功能取舍与开源验证过程。记录踩过的坑与下一阶段计划。

从模型能力出发研发产品容易犯什么错误？如何识别真实业务痛点，谁愿意付出成本，以及如何定义最小可行性验证 (MVP)。

从第三方营销顾问跨越到实体开店经营者。探讨服务商视角与一线经营者视角的巨大鸿沟，以及为什么这段经历让我重新理解 AI 工具的底层死结。

深度剖析 Palantir 式的 FDE (Forward Deployed Engineer) 前向部署工程师模式，探讨为什么坐在办公室里的软件外包必然失败，而只有现场驻场才能把 AI 变成企业的生产力工具。

剥离花哨科技概念，从餐饮老板每天面临的大众点评差评与抖音促销文案出发，一步步搭建真正跑得通的极简 AI 工作流。

真正有价值的 AI 产品，往往不是从模型能力出发，而是从一个具体、重复、昂贵的问题出发。

没有大企业的数智化预算，中小商家如何用最轻量的方式打造属于自己的品牌知识库 (RAG)，让 AI 生成的内容真正具备独一人设与商业价值。

门店老板需要的不是更复杂的系统，而是更少的重复工作、更清楚的数据和更直接的结果。

梳理美业门店客户流退机制，剖析如何通过智能流预警、21 天黄金回访节点与个性化护理卡设计，将老客复购率提升 35%。

不用等到产品全部完成，几个现实问题就能帮助创业者判断一个方向是否值得投入。