今天又刷到一个AI产品，号称能帮程序员自动生成API文档（我心想：这不是已经有很多工具了吗？），点进去看了半天，还是没搞懂它跟现有方案有啥区别。这种感觉太熟悉了——每天都有新的AI产品冒出来，但大部分时候我都是两眼一黑，完全搞不清楚它到底要解决什么问题。
从产品迷雾中找到真相的必要性
这种困惑背后其实暴露了一个更深层的问题：我们对细分市场的理解太浅了。看到一个新产品，往往只能看到表面功能，却看不透它背后的市场逻辑。用户是谁？痛点在哪？竞争格局如何？这些关键信息都是黑盒。
但如果我们能快速摸清一个细分市场的完整链路，不仅能避免被各种营销话术忽悠，更重要的是——可能发现新的机会点。
用API文档生成工具市场做个完整拆解
就拿刚才那个API文档生成工具来说，我花了3个小时用几个方法深挖了一下，发现了很多有趣的东西。
拿Claude的research功能搜索"API documentation tools market 2024"（其实就是个高级版的谷歌，但确实能挖到一些深度内容），然后分别问了Gemini和ChatGPT同样的问题。三个AI给出的分析角度不太一样——Claude更侧重技术实现，Gemini关注市场规模，ChatGPT偏向用户体验 （我发现这种差异挺有用的，就像问三个不同背景的专家），交叉验证下来，基本画像很清晰。
主要用户是中小型科技公司的技术团队，尤其是那些快速迭代的创业公司。他们的痛点不是"写不出文档"，而是"文档总是过期"——代码改了，文档忘记更新，导致前端和后端开发、产品经理、客户支持团队之间信息不同步，出现各种沟通成本。
去Reddit的r/programming板块搜索相关讨论（这招真的很管用，比看那些官方白皮书有用多了），发现一个很有意思的现象：很多开发者其实不反对写文档，但他们最头疼的是维护文档 。一个高赞回复说："我宁愿花一天写完美的文档，也不愿意每周花十分钟更新它。 "（这个心态我太懂了，一次性投入vs持续投入的心理负担完全不同）
用SEMrush分析了几个头部产品的竞争情况。发现这个市场其实挺分化的：Swagger/OpenAPI占据标准化路线，Postman走协作路线，还有一堆小工具各自占据细分场景。但所有工具都有个共同问题——它们解决的是"生成"文档，而不是"维护"文档。
关键洞察：真正的机会在维护环节
这就是我的核心发现：市场上大部分工具都在解决一个伪需求。用户真正的痛点不是"怎么快速生成漂亮的API文档"，而是"怎么让文档永远不过期"。
想想看，如果有个工具能在你每次提交代码时自动检测API变更，然后推送给相关人员确认文档更新，甚至直接基于代码注释和测试用例自动更新文档描述 ——这才是解决了真问题。
继续深挖（我有点上瘾了，这种抽丝剥茧的感觉很爽），发现影响这个生意的上游是代码托管平台GitHub、GitLab，下游是协作工具Slack、Teams和部署平台AWS、Vercel。如果要切入这个市场，最好的策略可能不是做一个独立工具，而是做成这些平台的深度集成插件。
验证方法的可复用性
这套方法论其实适用于任何细分市场的快速分析。
用AI做初步research时，记得交叉验证不同模型的结果，它们的信息来源和分析角度差异很大。Gemini在搜索时效性上更强，Claude的逻辑分析更深入，ChatGPT更善于总结用户需求（我现在基本都是这样搭配着用）。
去社区问真实用户永远比看二手资料有用。Reddit、Hacker News上的讨论往往能暴露官方宣传里不会提到的真实痛点。而且这些讨论都有时间戳，能看到需求的演变趋势（比如我发现大家对API文档的抱怨从2022年的"难写"变成了2024年的"难维护"）。
用SEMrush这类工具看竞争对手不只是看流量，更要看他们的关键词策略和内容策略，这能反映出他们认为用户最关心什么问题。
可操作的下一步
现在如果我真要在API文档这个细分市场试试，我会这样做：
做个最小可行产品，专门解决文档同步问题。不做复杂的文档生成，就做一个GitHub插件，当检测到API接口变更时，自动在PR中@相关人员确认文档更新。
找几个活跃的开源项目试点，特别是那些维护者经常抱怨文档问题的项目（我已经在GitHub上找到了几个候选）。如果能证明这个思路有效，再考虑商业化。
重点是验证这个核心假设：开发者真的愿意为"永不过期的文档"付费吗？还是说他们觉得文档过期是个可以忍受的问题？
这套分析方法的核心价值不在于得到标准答案，而在于快速建立对一个陌生市场的立体认知。当你真正理解了用户的完整需求链路，才能判断现有产品哪里做得不够，哪里有新机会（就像我之前看那些AI产品时的迷茫，现在至少知道该问什么问题了）。而且这个过程只需要3-4个小时，比起盲目试错，效率高太多了。