Build-Measure-Learn 已死？AI 時代創業者的新循環：PGV 指南

📒 Brian’s 創業筆記 (Startup Notes)
第 10 篇｜AI 原生創業方法論

「傳統創業是『Build-Measure-Learn』；AI 原生創業是『Learn-Build-Measure』。先確定學什麼，再決定用 AI 生成什麼。」
“Traditional startup is ‘Build-Measure-Learn’; AI-native startup is ‘Learn-Build-Measure’.”
——Brian Jhang

🤔 重新思考：Build-Measure-Learn 在 AI 時代的局限

觀察與思考：在 AI 時代，傳統 Build-Measure-Learn 面臨著新的挑戰——當 AI 可以將建造時間從週縮短到小時，我們是否需要重新審視這個經典循環？

這不是對 Eric Ries 精實創業理念的否定，而是對其在新技術環境下演進可能性的探討。當 AI 可以在 3 分鐘內生成你需要 3 週才能建造的 MVP，當機器學習可以在你收集數據之前就預測市場反應，我們或許需要重新思考 Build-Measure-Learn 這個順序的適用性。

新時代需要新循環：

• 🔮 Predict（預測）：用 AI 預測市場反應，而非等待測量
• ⚡ Generate（生成）：用 AI 生成驗證工具，而非手動構建
• ✅ Validate（驗證）：專注於深度驗證，而非表面測量

AI 時代的殘酷真相

數據不會說謊：

• 傳統 MVP 開發：14-21 天
• AI 生成 MVP：1-3 小時
• 傳統用戶調研：數週收集 + 數天分析
• AI 驅動市場預測：即時洞察 + 持續學習

結論：速度差距不是 2 倍或 3 倍，是 100 倍。

🧠 快速回答：什麼是 PGV 循環？

一句話定義：PGV（Predict-Generate-Validate）是為「獨行俠獨角獸」設計的新驗證循環，讓個人創業者透過 AI 槓桿實現傳統團隊 10 倍的驗證速度。

PGV 循環的核心優勢：

• 🔮 預測優先：用數據科學預測結果，減少盲目實驗
• ⚡ AI 加速：將「構建時間」從週計算縮短到小時計算
• 🎯 驗證聚焦：將人類智慧專注於最重要的驗證環節
• 💎 獨角獸級槓桿：獨行俠創業者+AI 達成傳統獨角獸公司級的產出

獨行俠獨角獸的核心優勢：

這種「個人+AI」的創業模式，我稱之為「獨行俠獨角獸」理論——在 AI 時代，單個創業者通過智能槓桿，能夠達到傳統獨角獸公司級別的產出能力。

• 🚀 極致槓桿：AI 成為你的虛擬研發團隊
• 🤖 AI 原生優先：方法論本身就是 AI-first 設計
• 💰 資本效率：最小成本獲得最大驗證價值

📚 從 BML 到 PGV：進化史

精實創業的黃金歲月（2011-2020）

Eric Ries 的貢獻：

• 將「浪費」概念從製造業帶入軟體業
• 建立了「學習」作為創業核心指標的思維
• 拯救了無數創業者避免「造了沒人要的東西」

BML 的核心邏輯：

假設 → 建造 MVP → 測量用戶反應 → 學習洞察 → 調整假設

BML 的黃昏（2021-2024）

技術環境巨變：

• No-Code 工具普及：Bubble、Webflow 讓 MVP 建造成本直線下降
• AI 工具爆炸：ChatGPT、Claude、Midjourney 讓內容生成接近零成本
• 數據基礎設施成熟：Google Analytics、Mixpanel 讓測量變得自動化

BML 開始暴露問題：

1. 構建瓶頸：依然需要技術技能和時間投入
2. 測量被動：等待用戶行為，再被動分析
3. 學習滯後：從數據到洞察需要人工解讀
4. 循環緩慢：整個循環依然以週為單位

AI 原生時代的曙光（2025+）

AI 帶來的根本性改變：

• 生成式 AI：從想法到可互動原型，幾小時完成
• 預測性 AI：基於歷史數據預測用戶行為
• 自動化分析：AI 自動從數據中提取洞察
• 持續學習：AI 系統 24/7 優化假設

PGV 循環的誕生：

市場預測 → AI 生成驗證工具 → 深度人工驗證 → 更新預測模型

🤔 PGV 循環深度解析

核心理念轉變

從「Build-First」到「Learn-First」：

🧠 PGV 循環架構
├── 🔮 Predict (預測階段)
│   ├── AI 市場分析
│   ├── 用戶行為預測
│   └── 成功機率建模
├── ⚡ Generate (生成階段)
│   ├── AI 輔助 MVP 生成
│   ├── 內容自動化生成
│   └── 測試場景構建
├── ✅ Validate (驗證階段)
│   ├── 深度用戶訪談
│   ├── 行為數據驗證
│   └── 商業模式確認
└── 🔄 循環優化
    ├── 預測模型更新
    ├── 生成工具優化
    └── 驗證流程精進

為什麼這個順序更有效？

1. Predict-First 的威力

# 傳統 BML：盲目建造
def traditional_approach():
    idea = get_idea()
    mvp = build_mvp(idea)  # 2-3 週
    data = measure_response(mvp)  # 1-2 週
    insights = analyze_data(data)  # 幾天
    return insights

# PGV：預測驅動
def pgv_approach():
    market_prediction = ai_predict_market(idea)  # 幾小時
    if market_prediction.confidence > 0.7:
        mvp = ai_generate_mvp(idea)  # 幾小時
        validation = deep_validate(mvp)  # 幾天
    return validation

2. Generate 取代 Build

• 速度優勢：AI 生成 vs 手工建造
• 成本優勢：邊際成本接近零
• 質量優勢：基於最佳實踐生成
• 迭代優勢：快速生成多個版本 A/B 測試

3. Validate 而非 Measure

• Measure：被動收集數據，等待用戶行為
• Validate：主動驗證假設，深度理解用戶需求

🏗️ 獨行俠獨角獸的三大支柱

PGV 循環如何實現個人級獨角獸產出

獨行俠獨角獸理論的核心：在 AI 時代，規模優勢正在被智能槓桿取代。一個懂得運用 AI 的創業者，能夠以極小的團隊規模，創造出與傳統大公司匹敵的產品和服務。

三大支柱系統：

🚀 支柱一：極致槓桿

傳統創業者面臨的挑戰：
- 需要技術合夥人建造 MVP
- 需要設計師創建 UI/UX
- 需要文案寫手撰寫內容

AI 原生創業者的解決方案：
- ChatGPT 4 → 程式碼生成助手
- Midjourney → 視覺設計工具
- Claude → 內容創作夥伴

🤖 支柱二：AI 原生優先

傳統決策模式：直覺 + 有限數據
AI 增強決策：預測模型 + 歷史數據 + 實時反饋

舉例說明：
傳統思維：「我覺得用戶會喜歡這個功能」
數據驅動：「基於類似產品的數據分析，這個功能有 73% 機率獲得正面反饋」

💰 支柱三：資本效率

傳統 MVP 開發：$5,000-$50,000（開發 + 設計 + 測試）
AI 輔助開發：$50-$500（主要是 AI 工具成本）

節省的資金可以更好地投入：
- 深度的市場驗證研究
- 多版本快速測試迭代
- 有效的用戶獲取策略

獨行俠獨角獸實戰案例：Pieter Levels

背景：Pieter Levels（@levelsio）是「獨行俠獨角獸」的早期實踐者。他一個人創造了包括 Nomad List、Remote Year 等多個年營收超過 $100 萬的產品，完美詮釋了小團隊大產出的可能性。

他的 PGV 循環實踐：

Predict 階段：

• 在 Twitter 發布想法，觀察社群反應
• 用 Google Trends 驗證需求趨勢
• 分析競爭對手的用戶反饋

Generate 階段：

• 用簡單工具（Google Sheets + Typeform）快速生成 MVP
• 自動化內容生成（RSS feeds + 自動抓取）
• 最小化設計投入（簡潔 > 精美）

Validate 階段：

• 直接與用戶對話（Twitter DM、Email）
• 觀察實際使用行為，而非調查回應
• 快速迭代，每週發布新版本

獨行俠獨角獸成果：超過 12 個成功產品，總價值超過 $2M ARR，始終保持 1-3 人的精簡團隊，完美體現了「小團隊，大產出」的獨行俠獨角獸理念。

💼 PGV 循環的三階段實戰指南

Stage 1: Predict - 預測市場的藝術

核心任務：用 AI 和數據科學預測市場反應，避免盲目建造

🔮 預測工具箱：

1. AI 市場分析

# 使用 GPT-4 進行市場分析
market_analysis_prompt = """
分析以下產品概念的市場潛力：
產品：[你的想法]
目標用戶：[用戶群體]
競爭對手：[主要競爭者]

請從以下維度分析：
1. 市場規模和成長潛力 (1-10 分)
2. 競爭激烈程度 (1-10 分)  
3. 技術可行性 (1-10 分)
4. 用戶痛點強烈程度 (1-10 分)
5. 商業化難易程度 (1-10 分)

並提供：
- 成功機率預測 (0-100%)
- 主要風險因素 (前 3 個)
- 建議的驗證優先級
"""

2. 趨勢預測分析

• Google Trends：過去 5 年的搜索趨勢
• Reddit Insights：相關 subreddit 的討論熱度
• Twitter Sentiment：社群媒體情緒分析
• Product Hunt：類似產品的表現數據

3. 用戶行為預測

基於類似產品的用戶行為模式：
- 預期轉換率：2-5%（基於 SaaS 行業均值）
- 預期 CAC：$25-$100（基於目標用戶群體）
- 預期 LTV：$200-$500（基於付費意願調研）
- 預期流失率：5-15%/月（基於產品複雜度）

Predict 階段輸出：

• 市場潛力分數 (0-100)
• 成功機率評估 (0-100%)
• 關鍵假設清單（前 5 個）
• 驗證優先級排序

Stage 2: Generate - AI 驅動的快速生成

核心任務：用 AI 工具在幾小時內生成可驗證的原型

⚡ AI 生成工具矩陣：

實戰生成流程：

1. 著陸頁生成（30 分鐘完成）

Prompt for GPT-4:
「為 [產品概念] 生成一個高轉換率著陸頁，包含：
- 引人注目的標題（問題導向）
- 3 個核心價值主張
- 社會證明元素（即使是假想的）
- 清晰的 CTA 按鈕文案
- FAQ 預想用戶疑慮（5-7 個）

參考風格：Stripe, Linear, Notion 的簡潔風格
目標用戶：[具體描述]
核心痛點：[主要解決的問題]」

2. 互動原型生成（2-3 小時）

工具組合：v0.dev + Cursor AI
步驟：
1. 用 v0.dev 生成基礎 React 組件
2. 用 Cursor 優化互動邏輯
3. 集成簡單的數據收集（Airtable API）
4. 部署到 Vercel（一鍵部署）

3. Demo 影片生成（1 小時）

Midjourney 生成產品截圖 (15 分鐘)
→ RunwayML 生成動態演示 (20 分鐘)
→ ElevenLabs 生成 AI 配音 (10 分鐘)
→ CapCut 快速剪輯合成 (15 分鐘)

Generate 階段檢核清單：

• 可互動的產品演示（網站 or App）
• 高質量的產品 Demo 影片（60-90 秒）
• 用戶資料收集機制（email + 反饋表單）
• 基礎分析追蹤（Google Analytics 4）
• 社群分享素材（圖片 + 文案）

Stage 3: Validate - 深度驗證的藝術

核心任務：專注於人類獨有的洞察收集，驗證 AI 無法預測的細節

✅ 驗證不是測量：

• Measure（測量）：被動收集點擊率、轉換率等表面數據
• Validate（驗證）：主動探索用戶動機、情感、決策過程

驗證框架：HEART + Jobs-to-be-Done

1. 情感驗證（Heart）

核心問題：
- 用戶看到你的解決方案時的第一反應是什麼？
- 他們會如何向朋友描述這個產品？
- 什麼情況下他們會想到使用這個產品？
- 如果這個產品消失了，他們會有什麼感受？

驗證方法：
- 5-10 個深度用戶訪談（每個 30-45 分鐘）
- 觀察用戶首次使用產品的完整流程
- 收集用戶的語言表達（他們如何描述問題和解決方案）

2. 行為驗證（Action）

觀察指標：
- 用戶在產品上停留多長時間？
- 他們最常使用哪個功能？
- 在哪個步驟最容易放棄？
- 他們會主動分享給朋友嗎？

質性分析：
- 用戶的實際行為 vs 他們說的話
- 哪些功能被忽略了（過度開發）
- 哪些需求沒有被滿足（開發不足）

3. 商業模式驗證（Revenue）

付費意願測試：
- 「如果這個功能要收費 $X，你會購買嗎？」
- 觀察他們對價格的身體語言和語言反應
- 詢問他們心中的合理價格範圍

價值認知驗證：
- 「這個產品為你節省了多少時間/金錢？」
- 「你願意推薦給同事/朋友嗎？」
- 「與現有解決方案相比，這個產品的優勢是什麼？」

Validate 階段工具箱：

• 深度訪談：Calendly + Zoom + Notion 記錄
• 用戶行為分析：Hotjar + FullStory
• 反饋收集：Typeform + Airtable
• A/B 測試：不同版本的對比驗證

🚫 精實創業的極限：BML 在何時會失效？

局部最優化陷阱

問題描述：BML 循環容易讓創業者陷入「局部最優解」，不斷優化一個本質上錯誤的方向。

真實案例：Google Wave

• BML 應用：Google 嚴格按照用戶反饋迭代 Wave 功能
• 結果：功能越來越複雜，但使用者並不需要「更好的 Email」
• 問題：根本假設錯誤 - 用戶不想改變溝通方式
• 教訓：有時候需要「跳出循環」，重新思考根本價值主張

PGV 的解決方案：

• Predict 階段會強迫你質疑根本假設
• 不是問「如何改進」，而是問「是否值得做」

從 0 到 1 的盲區

BML 適用場景：從 1 到 N 的優化（改進現有解決方案） BML 失效場景：從 0 到 1 的創新（創造全新品類）

歷史案例對比：

BML 成功案例：Instagram

• 從照片分享改進為濾鏡 + 社交
• 每次更新基於用戶反饋
• 持續優化產品市場契合度

BML 失效案例：iPhone

• 沒有「智慧手機」的既有市場可測量
• 無法透過改進 BlackBerry 創造 iPhone
• 需要重新定義什麼是「手機」

PGV 的創新優勢：

• Predict 不只預測現有市場，還能預測「如果存在這個解決方案，會創造什麼新行為」
• Generate 讓你能快速創造多個「未來可能性」進行驗證

專家決策 vs 數據驅動的平衡

BML 的極端危險：過度依賴數據，忽略專家直覺

真實案例：Netflix 的「Qwikster」失敗

• 數據支持：用戶抱怨 DVD 和串流綁在一起
• BML 邏輯：拆分服務，讓用戶各取所需
• 結果：用戶強烈反彈，股價暴跌
• 問題：數據顯示的「痛點」不等於「拆分」是解決方案

專家直覺的價值：

• Steve Jobs：「用戶不知道自己想要什麼，直到你展示給他們看」
• Elon Musk：「最好的產品策略是不進行焦點小組討論」

PGV 的平衡方案：

• Predict：結合數據分析 + 專家直覺 + 歷史類比
• 不是「用戶說什麼就做什麼」，而是「理解用戶需求背後的動機」

🚀 獨行俠獨角獸時代的來臨

2025：個人 AI 創業者元年

2025 年，將被歷史記住為「個人 AI 創業者元年」——這是第一次，個人創業者真正擁有了與大企業抗衡的完整工具生態。

為什麼是 2025 年？

技術成熟度達到臨界點：

• ChatGPT-4、Claude 3.5 等 AI 已能勝任專業級工作
• v0.dev、Cursor 等工具讓程式開發接近「對話式」
• Midjourney、RunwayML 讓創意產出成本趨近於零

商業環境完美風暴：

• 遠程工作文化已徹底建立，個人工作室被廣泛接受
• No-Code 平台與 AI 深度整合，技術門檻史上最低
• 投資者開始認真看待「一人公司」的巨大潛力

歷史性轉折點：就像 2007 年 iPhone 開啟行動網路時代，2025 年是「個人+AI」模式的分水嶺——從這一年開始，「獨行俠獨角獸」將從概念變成現實。

AI 原生創業者的一天

設定場景：Alex，一位「獨行俠獨角獸」實踐者，正在驗證她的新 SaaS 想法

上午 9:00 - 與 AI Agent 對話

Alex: "AI，我想做一個幫助遠程團隊管理時區的工具"

AI Agent: "基於分析 500+ 遠程工作工具的數據，我預測：
- 市場需求指數：7.2/10
- 競爭激烈度：4.1/10  
- 成功機率：68%

建議驗證優先級：
1. 時區轉換 vs 會議調度，哪個痛點更強烈？
2. 個人工具 vs 團隊工具，哪個模式更可行？
3. 免費增值 vs 訂閱制，哪個商業模式更適合？

我已生成 3 個不同角度的 MVP 原型，需要我部署到測試環境嗎？"

上午 10:00 - 自動化 MVP 部署

AI Agent: "已部署 3 個變體到 A/B 測試環境：
- 變體 A：專注時區轉換 (timezone-converter-a.vercel.app)
- 變體 B：專注會議調度 (meeting-scheduler-b.vercel.app)  
- 變體 C：專注團隊時區儀表板 (team-timezone-c.vercel.app)

同時已在 ProductHunt、Reddit r/remotework 等 8 個社群投放測試連結，
預計 24 小時內收集到 200-500 個有效用戶反饋。"

下午 2:00 - 實時數據分析

AI Agent: "4 小時數據報告：
- 變體 B（會議調度）獲得最高參與度（平均停留時間 4.2 分鐘）
- 67% 用戶在嘗試預約會議功能
- 主要流失點：第三步的時區選擇（太複雜）

建議行動：
1. 簡化時區選擇界面
2. 重點開發會議調度功能
3. 暫停變體 A 和 C 的推廣

需要我生成優化版本嗎？"

下午 4:00 - Alex 的人類價值體現

Alex 專注於 AI 無法做的事：
- 與 10 個高參與度用戶進行 30 分鐘深度訪談
- 理解他們的工作環境、團隊結構、決策流程
- 探索產品在他們日常工作流中的位置
- 了解他們的付費意願和預算決策過程

傍晚 6:00 - 策略決策

基於 AI 數據分析 + 人類深度洞察：
- 確定產品方向：專注 5-20 人遠程團隊的會議調度
- 商業模式：$5/用戶/月，團隊訂閱制
- 核心功能：智能時區建議 + 一鍵會議預約
- 下一步：AI 開始開發 MVP 2.0，Alex 專注於 GTM 策略

獨行俠獨角獸的角色進化

創業者角色的轉變：

傳統創業者：

• 親自處理大部分執行工作（程式碼、設計、分析）
• 依賴大型團隊完成各項任務
• 工作分配：85% 執行，15% 策略
• 團隊規模：10-50 人才能達到產品上市

獨行俠獨角獸：

• 專注於策略思考和關鍵決策
• 運用 AI 替代傳統團隊中 80% 的執行工作
• 工作分配：20% 執行，80% 策略
• 團隊規模：1-3 人即可達到獨角獸級產出

獨行俠獨角獸的核心技能：

1. AI Prompt Engineering：如何與 AI 高效溝通
2. Strategy Synthesis：將 AI 分析轉化為商業洞察
3. Human Connection：深度理解用戶情感和動機
4. Vision Creation：構建 AI 無法想象的未來願景

把握黃金時代的行動指南

立即可做（今天開始）：

1. 建立你的 AI 工具堆疊

核心工具組合：
- 研發：Cursor + v0.dev + Claude
- 設計：Midjourney + Figma
- 分析：GPT-4 + Notion AI
- 行銷：Jasper + Canva AI

月成本：$200-300
替代價值：$20,000-30,000/月的外包團隊

2. 練習 AI-Human 協作模式

每週練習：
- 週一：用 AI 分析一個新的商業想法
- 週三：用 AI 工具創建一個 Landing Page
- 週五：用 AI 分析你創建內容的用戶反應

目標：3 個月內達到「想法 → 可測試原型」的時間縮短到 4 小時以內

3. 培養策略性思維

從執行者思維轉向策略者思維：

執行者問：「如何做這件事？」
策略者問：「為什麼做這件事？」

執行者問：「用什麼工具？」  
策略者問：「要解決什麼問題？」

執行者問：「需要多長時間？」
策略者問：「什麼時候是最佳時機？」

🎯 你的第一個 15 分鐘 PGV 衝刺

立即行動練習：用紙筆完成一次微型驗證循環

準備工作（2 分鐘）

步驟 1：寫下你最近想到的任何商業想法 步驟 2：準備一張 A4 紙，分成三欄：Predict | Generate | Validate

Predict 階段（5 分鐘）

用 GPT-4 快速分析：

Prompt：
"請快速分析商業想法：[你的想法]
目標用戶：[描述用戶群體]

請用 1-10 分給出：
1. 市場需求強烈程度
2. 競爭激烈程度  
3. 實現難易程度

並給出一句話總結：這個想法值得深入嗎？"

在 Predict 欄位記錄：

• AI 分析結果
• 你的直覺評分（1-10）
• 是否繼續的決定

Generate 階段（5 分鐘）

快速生成最小驗證工具：

選項 A：Google Form 調查

• 用 ChatGPT 生成 5-7 個關鍵問題
• 創建 Google Form
• 準備分享到相關社群

選項 B：簡單著陸頁

• 用 ChatGPT 生成頁面文案
• 用 Carrd 或類似工具快速建置
• 設置 Email 收集

在 Generate 欄位記錄：

• 你創建了什麼？
• 分享連結或截圖
• 預計多久能獲得第一個反饋？

Validate 階段（3 分鐘）

設計驗證方案：

如果是 B2B 想法：

• 列出 5 個你能直接聯繫的潛在用戶
• 準備 3 個核心驗證問題
• 設定本週聯繫目標

如果是 B2C 想法：

• 選擇 2-3 個相關社群分享
• 設定期望反應數量
• 決定何時進行下一輪迭代

在 Validate 欄位記錄：

• 驗證方法
• 成功標準（多少反饋算成功？）
• 時間計劃

反思與下一步（2 分鐘）

問自己三個問題：

1. 這個 15 分鐘練習與你之前的想法驗證過程有何不同？
2. 如果把這個流程放大 10 倍（150 分鐘），你能做到什麼程度？
3. 什麼阻礙你立即開始真正的驗證？

💎 AI 驅動的 BML 實戰儀表板

Notion 模板架構設計

🎯 主儀表板概覽

📊 我的 PGV 項目儀表板
├── 🚀 活躍項目 (Active Projects)
├── 📋 想法收集器 (Idea Inbox) 
├── 🔮 預測分析 (Prediction Analysis)
├── ⚡ 生成工具庫 (Generation Toolkit)
├── ✅ 驗證進度 (Validation Progress)
└── 📈 學習洞察 (Learning Insights)

📋 想法收集器模板

🔮 預測分析範本

項目名稱：[專案名稱]
分析日期：[日期]

市場預測：
□ Google Trends 分析 - 搜尋趨勢：↗️/↘️/➡️
□ 競爭對手分析 - 數量：___個，類型：____
□ Reddit/社群情緒 - 整體情緒：正面/中性/負面
□ AI 市場評分 - GPT-4 評分：___/10

預測結論：
• 成功機率：___%
• 主要風險：1)___ 2)___ 3)___
• 建議行動：繼續/暫停/調整方向

⚡ AI 工具使用記錄

✅ 驗證追蹤表

驗證項目：[具體項目]
驗證方法：□ 用戶訪談 □ A/B測試 □ 調查問卷 □ 其他
目標樣本：___人
實際完成：___人
完成率：___%

關鍵發現：
1. [用戶反饋重點]
2. [行為觀察重點]
3. [商業模式驗證結果]

下一步行動：
□ 繼續現有方向
□ 軸轉功能重點
□ 調整目標用戶
□ 重新思考價值主張

📊 KPI 追蹤儀表板

本週 PGV 指標：
• 新想法數量：___個
• 完成預測分析：___項  
• AI 生成產出：___個
• 驗證對話完成：___次
• 重要洞察數量：___條

效率指標：
• 想法→可測試原型：___小時
• 單次驗證成本：$___
• 用戶反饋獲取時間：___天

使用指南與最佳實踐

🎯 每日工作流

晨間檢視 (10 分鐘)：
□ 檢視昨日驗證結果
□ 更新項目狀態
□ 設定今日優先級

午間執行 (2-3 小時)：
□ AI 工具生成任務
□ 用戶訪談或調研
□ 數據分析更新

晚間反思 (15 分鐘)：
□ 記錄今日洞察
□ 規劃明日行動
□ 更新 KPI 數據

⚠️ 常見陷阱提醒

• ❌ 過度依賴 AI 預測，忽略人類直覺
• ❌ 生成太多變體，缺乏深度驗證
• ❌ 收集數據但不進行深度分析
• ✅ 保持 AI 效率 + 人類洞察的平衡

🔥 高轉化率金句提煉

核心理念金句：

「MVP 的目標不是做出一個『產品』，而是製造一個『證據』。」

「虛榮指標告訴你感覺有多好，學習指標告訴你距離真相有多遠。」

「在 AI 時代，最大的風險不是失敗，而是成功地做了一件不該做的事。」

方法論金句：

「傳統創業問『能不能做？』；AI 原生創業問『該不該做？』」

「Build-Measure-Learn 讓你避免『做錯事』；Predict-Generate-Validate 讓你『做對事』。」

「獨行俠的超能力：讓 AI 成為你的虛擬聯合創始人。」

未來預測金句：

「2028 年的創業者不會寫程式碼，但他們會寫 Prompt。」

「未來的競爭優勢在於人與 AI 的協作效率，而非純粹的技術團隊規模。」

「當 AI 能協助你 Build 和 Measure，人的價值就體現在能否問出正確的問題。」

📱 60 秒短影音腳本：Dropbox 的百億驗證

🎬 腳本：「Dropbox 如何用 3 分鐘影片驗證百億市場」

[0-10秒] 開場勾子

畫面：Dropbox 現在的估值數字 $10B
配音：「2007 年，一個 3 分鐘的影片，驗證了一個百億美金的想法。」
文字覆蓋：「但不是你想的那種影片...」

[10-25秒] 問題設定

畫面：2007 年的文件傳輸痛苦現象（USB、Email 附件限制）
配音：「當時文件同步是個噩夢：USB 遺失、Email 附件太大、版本混亂」
文字覆蓋：「技術存在，但沒人知道用戶要不要」

[25-40秒] 解決方案揭露

畫面：Drew Houston 的著名 Demo 影片截圖
配音：「Dropbox 創辦人沒有先開發產品，而是錄了一個『假的』Demo 影片」
文字覆蓋：「成本：$0，時間：3 小時」

[40-55秒] 結果震撼

畫面：註冊數暴增的圖表動畫
配音：「一夜之間，註冊清單從 5,000 人爆增到 75,000 人」
文字覆蓋：「驗證成功：1500% 增長」

[55-60秒] 行動呼籲

畫面：現代 AI 工具（GPT-4, Midjourney 等）
配音：「現在 AI 能讓你用 1 小時做到 Dropbox 花 3 小時做的事」
文字覆蓋：「你的 3 分鐘影片在哪裡？」
CTA：「學習 PGV 循環 → Link in Bio」

📧 3 天 Email 課程設計

📬 Email Course：「AI 原生創業者的 PGV 實戰指南」

Day 1: Predict Like a Prophet（像先知一樣預測）

主題：🔮 第一課：用 AI 預測市場，避免盲目創業

嗨 [名字]，

今天我想分享一個殘酷的事實：95% 的創業失敗不是因為執行力不夠，而是因為選錯了方向。

傳統創業者的盲點：「我覺得用戶會需要這個」
AI 原生創業者的優勢：「數據顯示這個需求有 73% 成功機率」

今天的實戰任務（15 分鐘）：
1. 想一個你最近的商業想法
2. 用這個 Prompt 讓 GPT-4 分析：[提供具體 Prompt]
3. 回覆這封 Email 告訴我分析結果

明天，我會教你如何用 AI 在 2 小時內「生成」一個可測試的 MVP。

記住：方向比速度更重要。

Brian

P.S. 點擊這裡下載「市場預測檢核清單」→ [連結]

Day 2: Generate Like a Genius（像天才一樣生成）

主題：⚡ 第二課：2 小時 AI 生成 MVP，告別 2 週開發地獄

[名字]，

還記得上次你為了做一個簡單的著陸頁，花了整個週末嗎？

那個時代結束了。

今天我要教你「AI 生成堆疊」：
→ v0.dev（2 分鐘生成 React 組件）
→ GPT-4（30 分鐘寫完所有文案）  
→ Midjourney（15 分鐘設計所有視覺）

實戰挑戰：
用我提供的工具組合，在今晚 2 小時內生成一個可分享的產品原型。

工具清單和詳細教學 → [連結]

不要完美主義，要完成主義。

明天是最後一課：如何驗證你的 MVP 真正有價值。

Brian

P.S. 將你完成的原型截圖發給我，我會給予個人化建議！

Day 3: Validate Like a Detective（像偵探一樣驗證）

主題：✅ 第三課：深度驗證的藝術（不只是收集數字）

嗨 [名字]，

數據會撒謊，但用戶的情感不會。

最大的 MVP 陷阱：被「虛榮指標」矇騙
→ 「哇！100 個人註冊了！」
→ 但只有 2 個人真正使用超過 5 分鐘

真正的驗證問題：
❌ 「你喜歡這個產品嗎？」（99% 會說喜歡）
✅ 「如果這個產品明天消失，你會有什麼感受？」（真實情感）

今天的畢業作業：
找 3 個用過你 MVP 的人，問他們這 5 個「偵探問題」：
[提供 5 個深度驗證問題]

課程總結：PGV 循環的威力
→ Predict：用數據避免錯誤方向
→ Generate：用 AI 實現 10 倍速度
→ Validate：用深度對話獲得真相

你已經掌握了 AI 原生創業的核心方法論。

現在，該行動了。

Brian

P.S. 準備好下一階段了嗎？
我的完整「AI 驅動 BML 實戰儀表板」包含所有模板、工具清單和進階策略。

今晚限時優惠 → [連結]

🚀 開始你的 PGV 循環

PGV 循環的核心在於實踐。從今天開始，嘗試用 AI 工具輔助你的下一個創業想法驗證：

立即行動建議：

1. 選擇一個想法：從你的想法清單中挑選一個
2. AI 預測分析：用 ChatGPT 進行快速市場分析
3. 快速生成原型：用 v0.dev 或類似工具創建 MVP
4. 深度用戶驗證：與 5-10 個潛在用戶深度對話

記住核心原則：

• Predict：用數據指導方向
• Generate：用 AI 加速建造
• Validate：用人類洞察驗證價值

AI 改變了創業的遊戲規則，而「獨行俠獨角獸」將是這個時代最大的受益者——那些勇於擁抱 AI 槓桿，用個人力量創造巨大價值的新一代創業者。

想了解更多 AI 時代的創業方法？關注 Brian’s 創業筆記，我們一起探索創業的新可能！