昨天参加了「造物矩阵超级个体开放麦」的播客录制。

这期主要聊了三件事：md2wechat 的产品演进、我对 Agent 工具的判断，以及 AI 如何进入传统行业的具体工作流。

md2wechat 的前世今生，我昨天已经写过一篇。今天不重复讲产品怎么做起来。

这篇只聊访谈里新冒出来的问题：这个工具到底卖给谁？为什么懂技术的人不买，不懂技术的人又用不上？课程到底是卖课，还是找 To B 线索？公众号创作工具的尽头，是不是根本不在公众号？

§用户分裂

现在能通过 GitHub、X、OpenClaw、豆包搜索找到 md2wechat 的人，往往是技术用户。

他们看得懂 CLI，能装环境，也知道 Agent Skill 是什么。

但这类人不一定愿意为工具付费，因为他们会自己改，会自己魔改，甚至会自己重做一版。

另一类人刚好相反。

内容运营、内容工厂、矩阵团队、企业内部运营，才是更接近真实需求的人。他们每天要写，要排版，要发，要追数据，要做品牌一致性。

但他们往往卡在第一步：不会装 Claude Code，不会用 Codex，不想碰黑色终端，也不知道 CLI 是什么。

这就是一个很尴尬的用户分裂：

看得懂的人，未必买。

愿意买的人，未必用得上。

下一阶段最重要的事，不是继续堆主题、堆模块、堆命令，而是把门槛打下来。

§课程不是卖课

播客里主持人问我，未来如果做课程，是不是面向小白，教大家用公众号创作工具。

如果课程只是教别人怎么用一个工具，那价值并不大。工具会变，平台会变，教程很快就过期。

但如果课程的目标，是把一批真正有内容生产需求的人聚到一起，观察他们背后到底在做什么，这件事就不一样了。

一个人说“我要写公众号”，这只是表层需求。

再往下问一层，他可能是想获客。

再问一层，他可能是某个行业的咨询顾问，想用内容持续影响潜在客户。

再问一层，他可能还有调研、销售、交付、复盘、知识库沉淀等一整套 SOP 需要被自动化。

To C 课程本身不一定是终点。

它更像一个入口：通过低门槛教学，让人先用起来，再从真实用户身上找到更深的 To B 线索。

§行业 Agent 的关键不是搜索

这次播客后半段，我聊了几个行业案例。

一个做零售供应链的朋友，平时会用豆包做行业搜索，但效果并不好。

因为普通 Agent 很容易只会搜网页，最后拿到一堆 PR 稿、新闻稿、二手总结。

但真正的行业专家不是这么判断的。

比如要判断一个城市里某个连锁品牌的扩张情况，专家可能会看企业注册信息，看招聘岗位，看地图热力，看门店分布，而不是只看公开报道。

旅游行业也一样。

普通 Agent 会把景点罗列出来，给你排一个看起来很完整的行程。

但真实的旅行规划师会先看物理距离、海拔、跨天安排、顺路关系。

这背后不是“信息搜索”，而是“判断路径”。

未来很多行业 Agent 的价值，不在于更会搜，而在于能不能把行业专家的判断过程拆出来。

§找需求可以工程化

播客最后聊到普通人怎么开始做一个小产品。

我当时说了几个方法：

先找自己的需求。有没有一件事，你重复做了三次以上，每次都觉得烦？

再找身边人的需求。朋友、同事、社群里，有没有人反复抱怨同一类问题？

再找公开场景里的需求。小红书评论区、GitHub Issue、App Store 差评、产品论坛、用户群聊天记录，里面有大量已经被说出口的痛点。

以前找需求更像人肉翻评论。

现在这件事可以工程化。

每天扫一批 GitHub Issue，提取高频抱怨；扫 App Store 差评，归类未满足需求；扫小红书评论区，看真实用户卡在哪里。

AI 时代开发门槛下降之后，瓶颈不再是能不能做出来。

瓶颈变成了：你能不能判断什么值得做。

§真正的变化

如果只看昨天那篇，md2wechat 是一个产品演进故事。

但这次播客真正让我重新思考的，是另外一层：

我现在不只是要把工具做好，还要把它放进正确的人群、正确的业务流程、正确的行业场景里。

这比写代码难，也比继续加功能重要。

昨天讲的是 md2wechat 怎么长出来。

今天更值得聊的是：它接下来到底要长到哪里去。