回顾我做过的若干个需求有哪些真正构建了护城河，在七月末的两次 0-1 也被护城河这个经典问题挑战 之前 saas 时代或者张路宇的时代他们崇尚 RICE R:RISK I:IMPACT C:CONFIDENSE E:EFFORT 现在做 AI 应用很多时候模型和模型之上的工程边界是模糊的，所以我们的努力到底在模型之上做了什么就成了必须要回答的问题 AI 在哪里能独特地增加价值？
每个用户是否让产品更智能？
你是在构建护城河吗（数据、分发、信任）？
你能否在没有边际成本的情况下规模化？
可以说产品有两种第一种是市场产品经理 就是一直在市场上找机会的PM离需求更近，另一种是执行产品经理就是偏落地执行 我历史上做的需求其实两者都有一些但是我的工作环境其实是偏市场产品经理，因为没人带所以可以很自由的给自己找活干 当时脑子里是没有 rice 模型的只是哪个需求“急”就做哪个但是都是很确定性的需求所以做起来没有心里负担，然后七月底的两个尝试就是反其道而行之 无论如何目前看起来只有插件这一步是在正儿八经的构建复利，也就是只有能构建复利的版本才可以被称之为 1.0 2.0 3.0 那我们来看RAG 2.0能不能构建复利呢 我认为是可以的这个处理管道本质上在构建第一种护城河 数据护城河 （Data Moat）分发护城河 （Distribution Moat）信任护城河 （Trust Moat） 分发护城河可能没有那么好构建，因为往往是上个时代的胜利者的红利 也就是需求+AI>AI+需求 但是分发护城河其实会被 10 倍好的体验打破 信任护城河更多的是品牌上 市场认可这个品牌文中的例子是 ms co-pilot 四种经典的差异化杠杆 工作流集成：将 AI 嵌入到日常习惯中，而不是创造新习惯。 用户体验框架：围绕 AI 进行设计，来减少摩擦、幻觉和认知负荷。 领域特定上下文：为 AI 注入通用模型所缺乏的专有知识或专业技能。 社区与生态：围绕你的 AI 产品构建网络效应。 看起来前三点和 co-pilot 相近 最后一点和 fygen 相近 fygen 的护城河是什么呢，单独作为产品是没有护城河的但是作为一个 features 是可以实打实的让用户每次的使用可以产生独特的数据转换为 difypkg 构建 dify 的护城河 总之不是每一个需求都可以构建复利，但是遇到了难以决策的时候要从复利的角度出发做决策