出差一周，Codex 替他招完了人

前段时间，一个做女装的品牌方找到朱雀，想用 AI 做详情页，让美工少几个人、出图快一点。
朱雀没有马上动手，他先把“做一个详情页，到底在解决什么问题”拆得更细：美工成本、出图效率、用户选择等都有可能。聊到最后，共识落在了“用户选择”。

顺着“用户选择”往下，他们发现用户难选的根源就是在详情页：

产品被过度夸大、过度美化，用户看着“美轮美奂”的详情页下单，买了就退。方向于是转变为，让用户买之前就有预期，买对，比下单更重要。

从结果来看，详情页不追求更漂亮，退货率反而降了。

朱雀最近和见实直播深聊了一次，把这套“洞察真需求”的逻辑拆得很细：包括怎么把真需求问出来、怎么分辨一个需求值不值得做等。本文即为对话整理。

对了，这套方法，朱雀会带进10 月 16 日- 18 日在杭州的 Codex 实战课：按 Chat、Build、Coding 三层拆，先用 AI 把活干起来，再用 AI 做出自己的工具，最后让业务在 Codex 上自动跑。

学员可以带着自己的业务来，课堂上做出三五个能直接用的工具，当场验证、当场纠正，上完课就能带走。有兴趣的朋友，可联系见实小boss（微信号：jskj44）咨询了解课程详情。

01先找到真需求，再动手

见实：先还原一下女装详情页这个项目。为什么一开始判断“为了少几个美工，价值不大”？聊的过程中，这个需求是怎么一步步被重新定义的？

朱雀：这家女装公司最初的想法很直接：美工少几个、出图快一点。美工成本高、出图效率低，这是很多电商想解决的问题。

但我们判断，为了少几个美工，价值不大；为了出图速度快一点，价值也不大。真正的价值，是用 AI 站在用户的角度、站在用户的视角，把这个产品讲清楚。

所以没有急着动手，而是先找准真需求：做一个详情页，到底在解决什么问题？

大家把可能的答案全部摆出来：解决美工成本高的问题、解决出图效率低的问题。还有一个，解决用户选择问题。

前两个是公司内部的事，做完用户没有体感；只有最后一个是用户的事，做完用户的体验真的会变。共识就落在“解决用户选择问题”上，剩下的都是捎带手。

见实：为什么最后留下的是“用户选择”？

朱雀：因为用户选择，才是那个“做完用户有体感”的需求。

我们顺着它往下验证，去看用户为什么难选择：他在选择过程中有什么问题、踩过什么坑。

最后发现，根源在于产品被过度夸大、过度美化，详情页呈现的跟实物不是一回事，用户买了就退，退货率高，差评多。

这就是为什么留下“用户选择”：详情页要解决的根本不是美不美的问题，而是有没有把产品讲清楚、让用户买对的问题。

回归本质，是解决用户问题，不是解决“我要卖更多货”的销售问题、业绩问题。

见实：“用户问题”具体指什么？跟“让用户冲动消费”差在哪？

朱雀：不是让用户冲动消费，而是让用户看到这个东西确实是他所要的：好的、不好的、对的、不对的，讲得清清楚楚。

原来我们是用推销的视角，把详情页做得美轮美奂；现在反过来，站在用户的角度，把好的不好的都如实讲清楚，用户自己判断该不该买，退款、退货反而少了。

见实：方向定了，你靠什么把“解决用户选择”变成一条能执行的流程？

朱雀：用户选择问题确定之后，整个流程就简单了。

核心就问一件事：一个月之后，这个品牌方会因何而满意？这是一条很有效的法则，比如因为客户满意度变高了，转化率变高了，客户不投诉了等等等等，都是可以去考量的满意维度。

之后再追问为什么客户不投诉了，就能了解到可能是因为回复更专业了、更有人情味了。这样挖下去，要的东西就出来了。但如果不问这句话，只是把人的流程用 AI 机械复制一遍，很容易跑偏。

见实：知道满意标准之后呢？怎么把“满意”变成 AI 能执行的东西？

朱雀：反过去找数据。既然他要的是专业、有人情味的客服，那就去翻历史上所有的聊天记录，把"客户觉得你很专业"和"客户觉得你很有人情味"的部分萃取出来，变成一套 Skills。

关键是你得先知道这两个点，才能去优化数据和流程。我在做自己产品的时候也反复问自己：这东西做出来，我因何而满意？用户因何而满意？

见实：满意点找几个合适？是不是越多越保险？

朱雀：最好收窄到一个。用户不是因为有 10 个东西都满意，就是某一个核心的东西满意，其他所有东西都围绕它。

见实：这套“因何而满意”落到详情页上，具体怎么设计的？

朱雀：比如服装，同一件衣服，以前要请模特去拍五个不同身材的人穿起来的效果，不容易；今天有了 AI，就可以做出同一件衣服五个不同身材、身高的人穿出来的效果图，做给用户看。

用户看到不同身材穿出的真实效果，自己就有预期了：这个衣服我该不该买。退货反而少了。

02用Codex跑通自动化招聘从“拍摄剪辑”到“创始人纪录片导演”

见实：招聘也是先找真需求？你那个全自动招聘，是怎么做出来的？

朱雀：对，是用 Codex 加一套 Skills 在 Boss 直聘上干活，7×24 小时，每个小时都在招聘，结果会通过飞书发给我，凌晨一点、两点、三点也照发，就像 HR 汇报给老板，只是这个 HR 不睡觉。

清晨 5 点 56 分的飞书战报：

这一轮看了几份简历、还有多少人待处理、合格几个人，清清楚楚

流程前前后后调了两天多、差不多 30 个小时，调完后面就不改动了。出差一周回来，所有面试的人都帮我约好了：发布招聘、线上先聊、再约到线下，时间全部排好，全是 AI 做的。

Codex 查完第一批 100 份简历后发来的战报：

31 人初筛合格，8 人进入二次精选，4 人第一优先联系

出差路上发一句话，它就把联系名单、话术原则和下一批筛选安排定好了，

页面上还能看到它在引用哪些 Skill 文件

一开始只让它帮我聊天，后来加上甄别简历，再加“不低于三个来回”的线上聊天，最后才是确认时间、约线下——筛简历、线上初面、排期，三件事。

真实对话节选：候选人发来案例后，

它接着追问「你本人从选题到拍摄、收音、剪辑分别做了什么？当时基于什么现场信号调整过方案？」候选人头像已作模糊处理

这里面最大的坑不在自动化，在想清楚要招什么人。我一开始以为要招一个拍摄剪辑的人，跟 AI 聊完发现，我要的是一个“创始人纪录片导演”，核心能力是在随机过程中快速捕捉到有价值的点。

见实：那“要招什么人”这个画像，怎么画出来？

朱雀：我把自己的 MBTI、以前招过什么人、哪里满意哪里不满意，全跟 AI 说了。

和 AI 聊需求有个能照抄的方法：

第一说目标，第二说背景，第三说要求，然后挑一个足够聪明的 AI，三五个来回之后，让它把聊天记录总结成一套标准。需求很多时候是做着做着才想明白的，探索完那 30 个小时，后面就不用再花力气了。

还有一个细节：AI 在跟候选人聊天时，我会明明白白告诉对方，这是朱雀的 AI 助理在跟你聊天。能不能接受自己被 AI 招聘，本身就是一道筛选：能接受的是我要的人，接受不了的也不是我要的人。

见实：像自动化招聘，AI 已经像个员工一样 7×24 小时在干活了。往后看半年，公司和人的位置会怎么变？

朱雀：去年 AI 还在 chat 阶段，到八九月份，所有大模型公司都在推 Work 类产品。

我见过最夸张的学员企业，Codex 和 Claude 的账号有几十个，对他来说一个 Codex 就是一个员工。以前的公司运行在办公室里，以后的公司运行在 agent 平台上。

用 AI 的意思是，从你布置工作到它完成、汇报给你，中间不用你盯着；只跟它聊天，还算不上用 AI。

03值不值得做，先问是不是用户问题

见实：怎么判断一个需求值不值得做？

朱雀：先问自己：这是一个组织问题，还是一个用户问题？

比如内部提效，算工资原来 10 天，现在 1 天；写文章原来 3 天，现在 1 天。这些都属于组织问题。

组织问题是要警惕的，因为很多时候我们解决的组织问题，是组织本身存在的问题，并不是真问题。企业很大、上千号人，有管理问题、绩效问题，因为组织是人类组织、庞大的组织、历史悠久的组织，才诞生了衍生问题、次生问题。

这样的问题用 AI 去解决，我觉得不值钱。一个 20 人、30 人全用 AI 的 00 后团队，根本没有这些问题。

见实：你自己的官网，也是用这套标准重新判断过的？

朱雀：对。我做了个官网，为了获客，让别人知道我们，这其实还是组织问题。

后来发现，上课时大量同学问我：这个工具叫什么名字？链接有没有？这段提示词能不能复制给我？

我就把官网改造成了一个给学员的工具：上课讲过的所有工具，精选好、带链接，还在持续更新。学员不用记、不用找，这是给客户提供价值。有用户说“官网太哇塞，隔三差五都要去转转”。他会为了他的价值来用你。

见实：这套“组织问题、用户问题”的二分法，具体是怎么摸索出来的？

朱雀：今年我服务了很多企业，也交了不少学费，初期没想明白什么东西值钱。

8 月中旬开始有了一个明确答案：看它解决的是组织问题，还是用户问题。更重要的事情，是用 AI 解决用户问题：我的用户满意度会不会提升？体感会不会更好？

见实：可以讲一下712原则具体是什么。

朱雀：这是指 70% 的时间花在把事想清楚上，想清楚两件事：一是事情解决之后因何而满意，二是这个东西用什么实现、今天的技术能不能实现。

有些事现在做不到，比如让 AI 完全替代客服、直接跟你的客户聊天，还差一点。这两件事想不清楚，后面就是反复改。

10% 的时间把产品做出来、做出样板，剩下 20% 做迭代，反复问自己：这对吗？这行吗？这是不是真的解决问题了？

迭代是没有尽头的事，我只是说一个周期内的时间分配。比如服务客户一个周期 10 天，就是 7 天磨需求、1 天做产品、2 天迭代，712 就是这么来的。

见实：为什么前期这么重要？

朱雀：我做了这么多案例，发现最后成功不成功全在于这个地方。很多人讲不清楚自己的需求，也不清楚隐藏的需求、真需求是什么。

现在有了 AI，可以把整个沟通过程录下来、捋出来，跟合作方反复对。比如你觉得自己帮企业省了三五个人工，企业觉得你要帮我把业绩做到什么程度，大家需求不一致，结果和满意度都不一致，这事就不好做了。

而且我一般建议先解决一个单点，而且不要和原来的系统打通。老系统本身没有 AI 化，单独拎出来做，跑通一个点加一个点，以后就是一套新系统。

见实：服务过的案例大多有可衡量的效果吗？

朱雀：有。比如汽车订阅算账，客服原来 10 分钟算一笔账，一天满打满算一个人算四五十辆，现在整个公司不需要算车了。

工厂计件工资，原来算半个月，现在半天算完，本来 15 号发工资，现在 10 号就能发。

电商选品，上海一个学员做代运营，从几十万行数据里选品，因为选品好坏决定公司生死。原来一两周，现在两三个小时，成功率提升约 30%。原来选 10 个品中 2 个，现在中 3 到 4 个。

见实：需求清楚的话，一个功能交付要多长时间？交不出来一般卡在哪？

朱雀：单点功能最好一周内交付。一周内交付不了的，基本全是因为需求不清楚。我们也有两个月、三个月交付不了的东西，就是因为需求一直在变。70% 的问题出在需求上，不是技术。

见实：这套“先判断需求、再动手”的方法，课上会带着大家练一遍吗？

朱雀：会。课程是三天两夜，全是我一个人讲，因为 Codex 的内容比较多，要带着大家想明白、理明白、做出来。

课堂上是听一段、练一段，每个人做出三五个不同的东西，可能是一个 Skill、一个小产品、一组提示词，当场验证、当场纠正，不是听完回去再试。

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PS：

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