上周在一个AI交流群里，看到一个很有趣的讨论：
"我花了2个月时间调教GPT，让它按照我们公司的文档格式写报告，但它总是不听话，格式老是有问题。"
"我也是！我给Claude准备了100页的代码规范，希望它严格按照我们的标准写代码，但输出总是不稳定。"
"有没有什么方法让AI更'听话'一些？"
看到这些讨论，我突然意识到一个问题：大家都在把AI当作"赛博员工"来训练，希望它完全按照传统的套路、规范、标准来执行工作。
但这样做，真的对吗？
为什么大家都在"规训"AI？
这种现象背后有个很自然的逻辑：
传统思维 ：我们有一套成熟的工作方法 → 新来的员工需要学会这套方法 → AI也是新来的"员工" → 所以AI也需要学会这套方法
听起来很合理，对吧？
所以大家都在做同样的事情：
- 把产品规范喂给AI，让它写标准的PRD
- 把设计系统教给AI，让它做符合规范的界面
- 把代码标准给AI，让它写符合规范的代码
- 把写作模板给AI，让它写标准的商业文案
问题是：AI总是"不听话"。
"不听话"的AI在告诉我们什么？
我换个角度问：为什么AI总是不按套路出牌？
答案可能不是"AI不够聪明"，而是"AI在提醒我们一些被忽略的可能性"。
案例1：商业计划书的"叛逆"
我认识一个做SaaS工具的创业者，他准备种子轮融资时，想让GPT帮他写一份"标准的商业计划书"。
他的想法很简单 ：
- 参考网上找到的BP模板和成功案例
- 让GPT按照"市场分析→产品介绍→商业模式→财务预测→团队介绍"的格式来写
- 市场分析要包含市场规模数据和竞争格局
- 财务预测要有未来3年的收入和成本预测
- 一定要"看起来专业"
但GPT总是偏离他的预期 ：
- 写市场分析时，GPT会说："与其引用第三方的市场规模数据，不如分析你已有用户的付费转化率"
- 做财务预测时，GPT建议："早期SaaS更应该关注LTV/CAC比值，而不是传统的损益预测"
- 写产品介绍时，GPT会问："你的产品和竞品的核心差异是什么？用户为什么选择你？"
他起初很困惑，觉得AI不按套路出牌。
但在准备投资人会面时，他发现GPT提出的这些问题，正是投资人会问的核心问题。
于是他换了个思路：不再让AI写"标准格式的BP"，而是让AI帮他整理和验证商业逻辑。
具体做法 ：
- 让AI分析他现有50个付费用户的使用数据，找出真正的价值点
- 让AI计算不同获客渠道的成本和转化率
- 让AI对比竞品的定价策略，验证自己的商业模式
- 让AI模拟不同增长场景下的财务表现
结果 ：虽然最终的BP格式不够"标准"，但内容扎实，逻辑清晰。他在路演时能准确回答投资人的所有问题，最终拿到了200万种子轮融资。
关键洞察 ：投资人要的不是漂亮的格式，而是清晰的商业逻辑和可信的数据支撑。
案例2：设计规范的"违规"
一个朋友在一家中等规模的互联网公司做产品设计，他们有一套还算完善的设计规范。
他想用AI提高设计效率 ：
- 公司的设计规范包含标准色彩、字体、间距、组件样式等
- 他希望AI能严格按照这套规范生成界面设计
- 这样既能保持视觉统一性，又能加快设计速度
- 他花了不少时间整理规范文档，训练AI理解公司的设计语言
但AI经常"不按规范来" ：
- 做用户反馈页面时，AI建议用暖色调表示"处理中"状态，但公司规范倾向于用冷色调
- 做数据表格时，AI认为行高应该稍微调整以适应长文本，但规范要求统一高度
- 做移动端适配时，AI建议某些按钮尺寸根据手指触摸面积调整，而不是严格按照规范
- 做老年用户产品时，AI建议增大字体和按钮，但这会打破整体的视觉统一性
他一开始觉得AI不够"专业"。
但在用户测试时，他发现了一个问题：按照规范做的界面虽然看起来统一，但用户在某些场景下的操作效率并不高。
于是他开始思考：设计规范的目的到底是什么？
他改变了策略：不再要求AI严格遵循规范，而是让AI帮他平衡规范性和用户体验。
具体做法 ：
- 让AI分析用户的真实使用场景和行为数据
- 在关键功能点上，让AI建议最适合用户的设计方案
- 用AI快速生成多个设计变体，进行A/B测试
- 根据测试结果，调整部分设计规范
结果 ：产品的用户完成率明显提升，用户反馈也更积极。更重要的是，他基于用户真实需求对设计规范进行了优化，这套优化后的规范后来被其他产品线借鉴。
关键洞察 ：设计规范的目的是提供好的用户体验，而不是维持视觉的绝对统一。当统一性和用户体验冲突时，应该优先考虑用户体验。
规则的"道"vs规则的"术"
这两个案例说明了什么？
传统规则的价值 ：
- 商业计划书：让投资人快速理解商业逻辑
- 设计规范：保证用户体验的一致性
- 代码标准：让代码易读易维护
传统规则的局限 ：
- 这些规则是在特定约束下的最优解
- 当约束改变时，规则可能不再适用
- 盲目遵循规则可能错过更好的机会
AI时代的新约束 ：
- 开发成本大幅降低
- 测试和迭代速度大幅提升
- 个性化成为可能
在新约束下，我们需要重新思考：
- 商业计划书的"道"是让投资人理解价值，"术"不一定是标准格式
- 设计规范的"道"是提供好的用户体验，"术"不一定是统一标准
- 代码标准的"道"是提高开发效率，"术"不一定是严格规范
从"规训AI"到"与AI共创"
真正懂"道"的人，应该这样用AI：
策略1：用AI探索而不是复制
传统做法 ：让AI学会标准的竞品分析方法 新做法 ：让AI帮你从用户评论中发现竞品没有满足的需求
我见过一个做工具产品的开发者，他不是让AI按照标准格式做竞品分析，而是：
- 让AI分析竞品用户的负面评价
- 找出用户真正没有被满足的需求
- 快速验证这些需求是否值得做成产品
结果 ：他发现了一个所有竞品都忽略的细分需求，产品一上线就获得了很好的反响。
策略2：用AI验证而不是执行
传统做法 ：让AI按照标准流程写产品文档 新做法 ：让AI帮你快速验证产品想法的可行性
一个朋友做SaaS产品，他不是让AI写标准的PRD，而是：
- 让AI分析目标用户的真实痛点
- 生成多个解决方案并快速评估
- 模拟用户使用场景，发现潜在问题
结果 ：他的产品市场契合度远高于按标准流程做的产品。
策略3：用AI创新而不是模仿
传统做法 ：让AI学会行业标准的解决方案 新做法 ：让AI帮你探索全新的解决思路
有个做内容创作的朋友，他不是让AI写标准的营销文案，而是：
- 让AI分析用户的真实语言习惯
- 生成符合用户表达方式的内容
- 测试不同风格对用户的影响
结果 ：他的内容转化率比标准营销文案高3倍。
独立开发者的真正机会
回到最初的问题：独立开发者应该严格遵守传统规范，还是更自由地满足用户需求？
我的观点是：掌握规则的"道"后，应该更加自由。
为什么？
- 传统规则是大规模协作的产物 ，独立开发者不需要解决大规模协作问题
- 传统规则是在资源稀缺下的最优解 ，AI时代资源约束已经大幅降低
- 传统规则追求标准化 ，但用户真正需要的是个性化解决方案
AI给了独立开发者一个机会：
- 理解传统规则背后的原理
- 用AI快速验证新的可能性
- 直接满足用户的真实需求
这就是真正的自由：
- 不被规则的形式束缚
- 不放弃规则的智慧
- 用AI探索更多可能性
停止规训，开始共创
最后想说的是：AI不是你的"赛博员工"，而是你的"创造伙伴"。
当你停止训练AI按照标准做事，开始让AI帮你探索新的可能性时，你会发现：
AI的"不听话"，其实是在提醒你：
- 这个规则在当前情况下真的适用吗？
- 用户真正需要的是什么？
- 有没有更好的解决方案？
真正的价值不在于让AI更"听话"，而在于与AI一起发现更多可能性。
当别人还在规训AI的时候，你已经在与AI共创了。 当别人还在复制标准答案的时候，你已经在探索新的解决方案了。 当别人还在追求"标准化"的时候，你已经在满足用户的真实需求了。
这就是AI时代独立开发者的真正优势：更自由，更贴近用户，更有创造力。
下篇预告：当AI什么都会做，你的价值在哪里？我们来聊聊AI时代人类的核心竞争力。