文章总结： 访谈总结创业与Agent产品经验：出海+AI+变现是核心公式，现金流与身心健康为先，产品应自下而上迭代、降低门槛、效果优先；Agent需量化收益、压缩上下文；通用底座优于垂直，技术跃迁时发布划时代产品，ARR衡量品味。
综合评分： 78
文章分类： AI安全,安全工具,安全运营,解决方案,其他
我从 Manus 最后的三小时访谈中学到的
Waffle
信安灯塔
2026年1月10日 17:50
浙江
关于创业
- 破解自己的软件在论坛发：赔钱赚吆喝，哈哈哈哈哈哈哈哈。
- 解决当前现实环境有制约的问题：如网速慢、Token 贵、上下文短等。
- 核心公式：出海 + AI + 变现。
- 目标与技术：只有技术解决不了非技术问题，比如数据积累和习惯改变。
- 面对新技术：当新技术的出现将要杀死我时，应该毫不犹豫地加入。
- 现金流：要有稳健的现金流。在开启第二曲线时，要既大胆又理智。
- 迭代方式：在不确定时，去做自下而上的迭代。技术永远追不上产品经理和需求，而技术方向可能会被需求影响。产品做得好可以对技术提需求，产品的迭代更快且成本更低，可以更好地做尝试。
- 身心健康：你必然受挫，所以身心健康很重要。打不死的终将让你变得更强大。
- Benchmark：对于人和产品的 Benchmark 决定公司和产品该走的方向。做擅长的事情。
- 交叉领域：做自己最懂的多个事情的交叉，比如最懂用户在浏览器中如何使用 AI（浏览器 + AI）。
- 破圈与门槛：分析产品用户群，研究如何破圈。降低门槛，如浏览器插件需要技术背景，普通人较难使用。将技术复杂度包装起来，让用户无需被约束。
- 决策机制：方向独裁（优先级由专制加民主，一人拍板），方案民主（可选方案的数量可能比质量更重要，要有决策空间，不要下注）。
- 行动力：与其悬而未决，不如赶紧试试。既往经验可能不管用。
- 演进方向：自上而下 -> 自下而上。
- 用户门槛：不要对用户有要求，比如需要特定硬件或系统架构。
- 效果优先：做真正有价值的任务，做用户不愿意做的事情。
- 产品品味：自己都觉得不好用、不酷的产品，就别拿出来了。维护没人用的产品会扼杀真正有用产品的诞生。
- 专注：不做什么很重要。
- 壁垒：别问壁垒，快就是壁垒。
- 团队：投票是异化团队，目标必须一致。
关于 Agent
- 量化收益：所有的事情都应该有一个 Benchmark。
- 环境边界：环境决定了 Agent 在真实世界做事的边界（如 Windows vs Linux）。
- 上下文管理：模型需要压缩，而不是超长的 Context。上下文过长后，在经济、效率和效果上都不划算。建议：只用最前面的 30%，一次只解决一个任务；解决不了则归纳，再从空白上下文中读取归纳继续任务。
关于产品的演进
- 数据驱动：要有数据思维 + 空画布。
- 数据来源：通过初步的 PMF 得到数据。
- 空画布：交给用户来画。不改变用户习惯，而是观察用户如何使用（Context）。
演进示例
- 用户通过与 LLM 对话生产代码 -> Code 产品
- 用户阅读网页与浏览器 LLM 插件对话并进行后续任务 -> Manus
- 用户使用 LLM 生成命令并复制到终端 -> Warp
- 用户使用浏览器调研并复制到 LLM 摘要 -> DeepResearch
产品的发布
- 时间节点：在技术跃迁时，将最强能力集成到产品中，享受技术外溢带来的代际提升，作为划时代产品发布。
- 品味衡量：选择 ARR 作为 Benchmark，商业化就是你的品味。
- 通用 vs 垂直：通用是垂直的底座。通用转垂直容易，垂直转通用难。垂直可能被通用吃掉，且使用频次低。通用能解决垂直任务后的长尾需求（如调研后的 PPT 构建、邮件发送）。
- 需求导向：做用户 Case 的垂直，而不是理想中的垂直。
- 正增益：帮原本做不到某事的人做到，这是正增益。对于专业用户，自动化要求极高（不是 99 分就是 0 分）。
名词解释
- EIR (Entrepreneur in Residence)：“驻场创业家”。由风投机构聘请的专家，在内部孵化项目、帮助投资公司或寻找创业机会，是 VC 与创业者之间的桥梁。
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本文转载自：信安灯塔 Waffle《我从 Manus 最后的三小时访谈中学到的》