在 AI 创业者群体中，Chris Pedregal 是一个值得关注的名字。他既是 Google前产品经理，也是 Socratic 和 Granola 的创始人。在最新的一次深度访谈中，Chris 分享了他在打造 AI 产品过程中的五条隐藏规则。这些经验并非纸上谈兵，而是 Granola 在实现 70% 周留存率过程中的一线实践。
作为 AI 产品经理，我们正身处一个模型高速演进、用户期待不断变化的时代。我将系统拆解这五条潜规则，为你提供一个面向未来的产品构建指南。
潜规则一：别浪费时间解决很快会被模型解决的问题
这是 Chris 提出的第一条，也是最重要的一条潜规则。
传统产品经理的直觉是——用户提出什么痛点，我们就该解决什么痛点。但在 AI 产品中，这条规律经常会被“模型的进化速度”打脸。
举个例子：Granola 早期的用户抱怨它无法处理长时间会议的转录与总结。这确实是一个用户痛点，但 Chris 决定“不处理”，因为他知道随着模型上下文窗口扩大，这种限制很快会消失。如果当时团队投入大量人力开发复杂的 chunking 与重组功能，几个月后它就会被模型能力“自动淘汰”。
所以，AI 产品经理要培养一种能力：判断哪些是“暂时存在”的问题，哪些是真正值得构建的“长期挑战”。
Chris 的建议是：密切关注前沿模型的能力，并预判它们很快就会变得便宜、可用。你构建的东西，必须经得起未来模型能力增强的冲击。
潜规则二：专注狭窄场景，做到极致
通用模型（如 ChatGPT、Claude）已经在大多数任务上“够用了”。如果你是一个初创公司，想和它们竞争，唯一的胜利路径是：专注于一个狭窄的场景，并将体验做到比通用模型好10倍。
Granola 没有去做泛用型的 AI 助理，而是专注于一个非常垂直的场景：会议记录。他们从“用户到底需要什么”出发，甚至连音频回声消除系统都自己搭建，只为了确保没有耳机的用户也能顺利记录内容。
而这些“非 AI 功能”的构建，恰恰是 Granola 能打磨出极致体验的关键。
产品初期，团队用一整年跑了一个封闭测试，只有三位用户起步，逐步扩展到一百位深度合作用户。这段时间里，他们聚焦在理解用户的信任点是什么，AI 要怎么做才能让用户愿意把重要的记录交给它。
潜规则三：上下文是王
Chris 把 LLM 比喻成“第一天上班的实习生”，它虽然聪明，但对你、对任务背景、对用户都没有上下文。这也是目前很多 AI 工具“答非所问”“感觉不对”的根源。
在 Granola 的实践中，提供上下文的方式包括：
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谁在会议中；
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对方的公司与职位；
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此次会议目标是什么；
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用户需要的输出用途是什么。
例如，投资人记录创业公司路演笔记，关心的是融资金额、商业模式、创始人背景等。你不需要告诉模型“写下这几点”，而是要提供一个清晰的语境，让模型知道“写哪些内容对用户有价值”。
这种“语境驱动”的方法，比单纯调整提示词更能提升生成质量。
规则四：边际成本是你的机会
大公司部署 AI 模型的最大限制在于成本。例如，要在 Google Drive 中为亿级用户部署最先进的模型，成本是天文数字，根本无法落地。
而初创公司却可以反其道而行之：用户量少，反而可以负担起 GPT-4、Claude Opus 这类模型的调用成本，在体验上超越大公司。
Chris 表示：AI 产品的优势不是规模，而是“小规模先发优势”。当别人在成本上顾虑重重时，小公司可以优先使用最强模型，占领先机。
更重要的是，随着模型推理成本的下降，这种成本差距会逐步缩小，早期用户体验好，就有机会形成用户心智与网络效应。
潜规则五：打造有“灵魂”的产品
什么叫“有灵魂的产品”？Chris 的定义是：
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用户能感受到产品背后“有人在思考”，而非拼凑的功能；
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产品体现了一种观点与态度，而不是简单堆砌 feature；
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就像我们和人一样与产品互动，它是“有性格的”。
Granola 的产品哲学就是要“自然融入用户生活”。没有插件、没有插件接入会议的繁琐操作，它看起来就像一个 Apple Notes 笔记本，但能自动生成你需要的会议记录。
此外，Chris 的团队非常重视用户反馈。他每天都和用户通话，观察用户的表情、情绪反应。所有成员都沉浸在用户上下文中，靠“情感雷达”判断产品好不好，而不是靠冷冰冰的指标。
总结：底层思维进化
Chris Pedregal 给我们的启发，不仅是具体方法，更是一种产品哲学。
在 AI 的语境下，我们不能再只依赖经典的“发现需求——设计功能——迭代优化”三步走，而是需要：
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跳出现有需求，看清技术发展趋势；
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聚焦核心体验，用极简打动用户；
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用上下文加持 AI，提升智能边界；
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发挥初创优势，在高质量模型中跑得更快；
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保持产品一致性，注入有灵魂的设计哲学。
在 AI 产品的新时代，赢的不是功能最全的团队，而是理解人与智能之间边界的人。
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