产品思维三板斧：删除优先、质疑一切、亲赴火线

做产品最容易犯的一个错误是什么？

不是做得太少，而是做得太多。

我做了好几年产品，踩过的最大的坑不是功能做烂了，而是花了大量时间去优化一个根本不该存在的功能。这种"勤奋的浪费"在独立开发者和超级个体身上尤其致命——因为我们没有大厂的资源去试错，每一天都是真金白银。

今天聊三条我自己内化并反复验证的产品方法论，它们看起来简单，但真正做到的人不多。

一、删除优先于优化：先问"该不该存在"

大部分产品经理（包括过去的我）看到一个功能不好用，第一反应是"我要优化它"。

这个反应是错的。

正确的思考顺序应该是：

这个功能存在的必要性是什么？ → 能不能直接砍掉？ → 砍不掉再想怎么优化

这不是偷懒，而是对沉没成本零容忍。

一个真实的踩坑案例

我之前做一个工具产品，花了整整两周优化一个"高级筛选"功能——调交互、改 UI、加缓存、写文档。上线后一看数据，使用率几乎为零。

为什么？因为用户要的根本不是自己手动筛选，他们想要的是一键推荐。

如果当时先看数据、先问"这功能该不该存在"，这两周能省下来做真正有价值的事。

怎么判断该删还是该优

问自己三个问题：

对超级个体尤其重要：我们的时间就是最贵的资源。每多维护一个功能，就少了一分精力去做真正重要的事。删得越狠，活得越久。

从特斯拉产线学到的

在特斯拉早期的生产线上，有一批自动化机器人严重拖慢了整条产线的节奏。解决方案不是优化机器人程序，而是直接把机器人从产线上锯下来——搬出去的时候还得在墙上开个洞。

听着暴力，但逻辑清晰：如果一个东西的存在本身就是问题，那优化它没有意义，删除它才是解法。

这个思维方式可以延伸到很多场景：

• 代码层面：与其优化一段难维护的代码，不如问"这段逻辑还需要吗"
• 产品层面：与其优化一个低频功能，不如问"用户真的需要吗"
• 个人层面：与其优化一个低效习惯，不如问"这件事还该做吗"

关于 AI 时代如何做减法、如何找到真正值得做的事，可以看 AI 时代，一个人的 Taste 比以往任何时候都重要，里面聊了"品味"为什么是最稀缺的能力。

二、质疑一切"理所当然"，直到找到那个具体的人

产品开发中有大量"行业惯例"和"最佳实践"，比如：

• “做 SaaS 一定要有多租户架构”
• “落地页一定要有演示视频”
• “公众号一定要日更”
• “MVP 一定要有用户系统”

这些都是谁告诉你的？真的是物理定律吗？

大多数时候，这些"必须"只是惯性思维——你从某篇文章、某次分享、某个同行那里听来的，然后不加思考地当成了真理。

追溯到具体的人

一个很好的思维习惯是：对每一条"要求"，都追问到底是谁提出来的。

• 如果是用户提的 → 看数据验证
• 如果是老板提的 → 了解背后的真实诉求
• 如果是"大家都这么做" → 大概率是可以质疑的

不能接受"法务部说的"“行业惯例"“一直都是这样"这种模糊来源。每一条要求都要有名有姓、有数据支撑。

一个经典的成本案例

某大型制造企业，供应商对一个零件报价 12 万美元，理由是"行业标准价格”。有人觉得不对劲，逼着工程师团队自己研究，最终用 5000 块钱就造出来了。

差了 24 倍。而之前没人质疑，只因为"供应商报的价”。

对独立开发者的启示

我们要质疑的不是别人，而是自己脑子里那些"理所当然"：

"理所当然" → 质疑 → 验证 → 保留或砍掉

"做产品一定要写 PRD" → 真的吗？一个人做的话，画个草图够不够？
"上线前一定要测试完善" → 真的吗？能不能先发 50% 功能，看有没有人用？
"竞品有的功能我也要有" → 真的吗？用户选你是因为那个功能吗？

砍掉这些隐形的枷锁，你会发现 MVP 能做得更轻、更快。对于如何用 AI 高效做 MVP，可以参考 我的 AI 开发工作流：从需求到上线。

三、亲赴火线：数据不会告诉你真相的全部

很多产品人习惯"看数据做决策"——DAU 多少、留存多少、漏斗转化率多少。这没错，但远远不够。

数据能告诉你"发生了什么"，但不能告诉你"为什么发生"。

后台数据骗了我

我之前做过一个微信小工具，后台显示"平均使用时长 5 分钟"。看起来挺好对不对？用户深度使用 5 分钟，说明产品有价值。

后来我找了几个用户做远程观察，盯着他们操作了 15 分钟。

真相让我冷汗直冒：那 5 分钟不是"深度使用"，而是用户卡在某个步骤上反复试错。他们不是在用产品，是在跟产品较劲。

如果只看数据，我永远发现不了这个问题。

我的"火线观察"方法

不需要像某些偏执狂那样睡在工厂里，但你得有一套定期观察真实用户的方法：

每月至少一次用户观察：

1. 找一个真实用户（付费用户优先）
2. 远程共享屏幕，或者录屏
3. 看他使用你产品的完整过程（至少 15 分钟）
4. 不要指导、不要解释——就静静地看
5. 记录他卡住的每一个地方

这就是腾讯著名的 10/100/1000 法则的精髓：

远程观察的几个技巧

• 别问"你觉得怎么样"——用户会客气地说"挺好的"。要看他实际怎么操作
• 关注"犹豫"——用户鼠标停下来的地方，就是他困惑的地方
• 录屏比问卷有用 100 倍——一段 5 分钟的录屏，抵得上 50 份问卷

四、把三板斧串起来：一个完整的决策框架

这三条方法论不是孤立的，它们构成了一个完整的产品决策链：

第一步：删除
  → 这个功能/需求/流程，有存在的必要吗？
  → 数据怎么说？砍掉会有人投诉吗？
  → 能删就删，不纠结

第二步：质疑
  → 留下来的需求，每一条的依据是什么？
  → 是谁提的？有数据支撑吗？
  → 还是"行业惯例""大家都这么做"？

第三步：验证
  → 做出来之后，去看真实用户怎么用
  → 不要只看数据，要看人
  → 发现问题，回到第一步

这是一个循环，不是一次性的。每个版本迭代都应该走一遍这个链路。

总结

三条方法论，说到底就是三句话：

1. 先删后优：不该存在的东西，优化得再好也是浪费
2. 追根溯源：每条要求都要有名有姓，拒绝模糊的"行业惯例"
3. 眼见为实：数据是地图，但你得亲自走到现场才知道路况

这三条对大厂 PM 有用，但对独立开发者和超级个体更致命——因为我们的每一分钟、每一行代码都是自己的。用错方向的努力，不叫勤奋，叫内耗。

在 AI 时代，这套思维方式尤其重要。当 AI 能帮你高速产出的时候，“做什么"比"怎么做"重要了一百倍。关于这个话题，推荐读 2026 年 AGI 已经来了：从功能定义到 31 分钟猎头实战。

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