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编程提效2026-05-16 08:00
AI 原生初创公司快速成长手册
宝玉 AI#Claude#创业#AI原生
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宝玉详解用 Claude、Claude Code 等 AI 工具压缩初创全周期（构思→MVP→扩展），是创业程序员和追求高效开发者的实战参考。
AI 正在彻底重塑初创公司的诞生方式。如今，哪怕是连一行代码都没写过的创始人，也能发布可供实际使用的生产级应用（production applications）。而那种只有 10 个人的精益独角兽公司（独角兽指估值超过 10 亿美元的未上市初创企业），已经不再是什么草根逆袭的传说，而是成了大家精心规划的常规操作。
到了 2026 年，AI 已经能够编写生产级代码、开展市场调研、梳理竞争格局、起草融资材料，甚至还能让业务流程实现自动化。以前，为了把脑子里的想法变成现实，哪怕是经验丰富的技术型创始人，也要面对整合各种工具、平台和系统时那陡峭的学习曲线。现在，AI 抹平了这些障碍，彻底打破了创立公司或打造产品的门槛。
在 2026 年，一个好点子能让创始人走得比以往任何时候都远。依靠智能体编程（agentic coding，指利用 AI 智能体自主编写、测试和修改代码的编程方式），以前需要一整个工程师团队才能干完的活，现在创始人自己就能搞定并发布。
传统的初创公司发展路径往往是这样的：验证想法 → 融资 → 招人 → 开发产品 → 再融资 → 增长业务 → 再招人 → 循环往复。
但这套玩法过时了。初创公司进入新阶段，不再必然意味着需要扩充团队、补充新技能，更不需要立刻去拉新一轮投资。
本手册将根据这些新现实，重新梳理创业旅程的核心四个阶段：构思、MVP、发布和扩展。看看当 AI 变成技术和组织的核心基建时，创始人应该用什么工具，以及如何靠它们来疯狂压缩时间。
过去，创始人的身份往往是由他们的技能决定的：技术创始人负责写代码，非技术创始人负责搞业务和谈单子。但到了 2026 年，创始人手里的各种模型、系统和 AI 智能体，已经彻底推倒了“懂开发的人”和“有绝佳点子的人”之间的那堵墙。
AI 原生（AI-native）初创公司正在从根本上改变“创始人”的含义。现在，毫无工程背景的人也能开发出能落地的生产级软件；反过来，只懂技术、缺乏商业嗅觉的创始人，也能轻松搞定市场推广策略（go-to-market strategy）、财务模型，拿出一份极其专业的商业计划书（pitch deck，向投资人展示项目以寻求融资的演示文稿）。
回顾历史，创始人们把大把的时间都花在了执行上：写代码、管团队、处理日常琐事。但在 AI 原生公司里，创始人的角色不再是埋头苦干的员工，而是变成了 AI 智能体的指挥家——这些专业的 AI 助手能阅读文件、运行命令、执行代码，甚至还能上网搜索。创始人的注意力因此得以提升到更高层面的工作上：想出好点子，并指挥手下的系统（包括 AI 智能体、各种工具，以及精简的团队）把想法变成现实。
将 AI 作为核心基础设施，带来的最具革命性的成果，是彻底解放了那些懂行业的非技术创始人。当创始人的圈子不再局限于有工程背景的人时，你会看到背景各异的人建立起形形色色的初创公司。他们会去解决那些传统技术圈从来不关心，甚至根本没注意到的真实痛点。
传统的创业模式认为：你得招工程师来开发，招销售去卖货，招运营来管业务。公司的员工数量，往往被看作是企业发展势头和产品成熟度的标志。
2026 年的早期初创公司则完全不同。它们天生就极其精简，往往只有创始人光杆司令一个，或者顶多加上三两只小猫。通过把 AI 作为技术和组织发展的核心基础设施，它们甚至在扩充团队之前，就能完成产品验证、获得早期收入，甚至实现盈利。特别是在以下三个方面，AI 让一家微型初创公司运转得像个大企业：研究调研、智能体编程，以及核心业务流程自动化。
想象一下创始人在创业第一年需要面对，却几乎完全抓瞎的那些事：怎么发工资？怎么规划产品开发冲刺周期？怎么写一份滴水不漏的投资备忘录（investor memo）？
以前，这些早期创业问题的答案永远只有一个：找个懂行的人问问。对于自掏腰包（bootstrapped）或处于种子前轮（pre-seed，指项目刚起步，尚未获得正式机构投资的阶段）的创始人来说，这不仅意味着把原本该用来搞开发的时间花在了到处打听上，还可能要被迫拿出一大笔早期资金去请顾问。现在呢？他们拥有了 AI 这个在所有领域随叫随到的专家。
深度研究：竞品分析（competitive analysis）、市场规模估算（market sizing）、财务建模。
文档起草：商业计划书、案例分析、投资备忘录、产品需求文档（PRDs）。
战略思考伙伴：扮演唱反调的“魔鬼代言人”、进行事前验尸（pre-mortems，一种风险管理技巧，假设项目已经失败，反推失败原因）、情景规划、路线图优化。
一句话总结：那个永远在线、从不卡壳的工程师
过去，你要么得拉个懂技术的联合创始人，要么找个外包开发团队，或者手头有足够的资金跑道（runway，指公司在资金耗尽前还能维持运营的时间）去养个工程师团队，然后才能写下第一行生产级代码。
现在，有了智能体编程工具，每个怀揣梦想的创始人只需用大白话描述自己想要什么。AI 就会以一整个工程师团队的速度和规模，生成、测试、调试并重构出企业级的代码库。
从“我有个点子”到“我做出了产品”的时间被大幅压缩。创始人的核心任务变成了决定“做什么”和“为什么做”，而 AI 负责把地基打好，搭建出真正面向用户的可用基础设施。
哪怕创始人能像顾问一样做研究，像团队一样写代码，除了战略规划和产品开发，依然有成堆的杂活等着干。安排会议、更新 CRM 系统（客户关系管理系统）、拉取周报、维护最新文档、发布内容、跟进合规要求，还要想办法把公司里用到的各种工具和系统串联起来。在精益初创公司里，这些重担几乎全压在创始人肩上——这严重挤占了他们本该用于做关键决策的时间和精力。
AI 工具提供的流程自动化，把创始人从这些苦活累活里解救了出来。你可以把那些重复性的日常操作设为自动执行：交易一推进，CRM 自动更新；一周结束，周报自动生成；产品一改动，文档自动同步。更厉害的是，像 Claude Cowork 这样的工具能无缝接入你现有的系统——你的项目管理工具、沟通软件、数据源——完全不需要专人去开发和维护这些接口。而在起步首日（Day Zero）的初创公司里，那个“专人”往往只能是创始人自己。
能够熟练驾驭 AI 研究、自动化和智能体编程能力的创始人，就能撬动远超其团队规模的杠杆效应。他们终于能把大部分时间和精力投入到真正有价值的工作中去。
当然，这并非完全是自动驾驶。身为 AI 工具的指挥官，创始人必须懂得使用的时机和方法。
所有的创业者都从同一个起点出发：一个让他们魂牵梦绕、挥之不去的问题。在这个阶段，想法将与现实发生碰撞。要想在 2026 年取得成功，你需要一种克制：在没有确凿证据之前，绝不盲目动手开发。
现阶段的核心任务是：深入研究、客户调研（customer discovery）、竞品分析，以及诚实地面对那些与你想法相左的反面证据。做完这一切之后，再去让 Claude Code 帮你写下第一行生产级代码。
在构思阶段，创始人首要目标是基于研究的验证：在投入资源进行开发之前，收集坚实的证据，证明你眼中的痛点确实存在（并且你提供的方案能有效解决它）。
具体来说，在这个阶段你需要按顺序回答几个问题：
这个痛点真实存在吗？够具体吗？频率高到值得为它做个产品吗？
有没有别人已经在解决这个问题？如果有，他们是怎么做的，做得好不好？
一个能真正解决这个问题的方案，到底需要具备哪些功能？我的点子符合要求吗？
这些问题的答案，最终都指向一个终极拷问：这玩意儿值得做吗？
这意味着在你真正采取行动之前，必须把问题想得无比具体。“大家觉得报销很麻烦”这只是个粗浅的观察；而“中型企业的财务经理每周要花 4 个多小时核对报销单，因为他们现有的工具没法和财务软件打通”，这才是一个可以被测试验证的假设。
构思阶段的通关标志是找到问题与解决方案的契合点（problem-solution fit）。在你开始撸起袖子造轮子之前，你已经获得了定性的证据（主要来自与真实用户的交流），证明你确实在为真实的人解决真实的痛点。
当你能对以下三个问题大声说“是”的时候，你就可以离开构思阶段了：
痛点真实且具体吗？回答“是”，意味着你能准确说出谁在经历这个痛点，他们多久碰到一次，痛到什么程度，以及他们现在是怎么凑合应对的。
你的方案能解决实际痛点吗？注意，这里说的是你在调研中发现的“真实痛点”，而不一定是你一开始想象的那个。有时两者是一回事，但很多时候不是。
你有足够的信号支持你动手开发吗？在这个阶段你永远不可能有百分百的确定性（死等确定性也是一种常见的失败方式），但你需要有足够的定性证据，让“开发一个 MVP”成为一个深思熟虑的决定，而不是一次盲目的豪赌。
构思阶段是你创业旅程中最重要的一环，因为这也是最容易犯下致命错误的地方：现在走错一步，你那刚萌芽的幼苗很快就会长歪。
不过，这个阶段的大部分坑，都是因为“行动快于认知”造成的。所以，只要创始人能保持冷静、谋定而后动，就能稳步向前。
挑战：当技术门槛被彻底抹平后，满腔热血的创始人很容易跳过创业中最关键的一步：验证他们的想法真的是人们需要且愿意使用的解决方案。
即便在当前的智能体编程时代到来之前，也有高达 42% 的初创公司死于“做出来的东西根本没人要”。而现在，像 Claude Code 这样的智能体编程方案大幅缩短了从“点子”到“产品”的距离，这个失败率恐怕只会继续飙升。
虽然对于拥有绝佳点子的创始人来说，现在是最好的时代，但反直觉的是，“一眨眼就能搞出个原型”这件事，对 AI 原生初创公司构成了真正的致命威胁。
就在不久前，开发软件还需要实打实的人力和预算，捣鼓出一个最基础的原型通常也得几个月。可现在，技术开发的门槛基本消失了，AI 让创始人太容易跳过实地验证，直接开始埋头苦干。
要达到问题与解决方案的契合，必须先验证假设，然后再动手。但很多新手（甚至一些老手）创始人误以为 AI 能够绕开这个定律。他们的流程变成了：有个点子 → 立刻搞个原型 → 把原型的存在当成点子被验证的证据。他们拿着原型，就坚信自己一开始的假设是对的，根本没去验证这在真实世界里是否行得通。
一个能跑起来的原型，很容易让人产生错觉，以为自己真的在解决实际问题。但事实并非如此。你的原型真正的作用，是在跟潜在用户交流时，拿来做压力测试的道具。那些交流的反馈本身，才是你真正需要的证据。
挑战：当开发变得像呼吸一样简单且几乎零成本时，你的执行速度很可能会把真实的商业需求远远甩在身后。
过早扩张意味着，你在还没有真正确认一条路是否值得走之前，就已经在上面狂飙突进了。
这一直是初创公司的头号杀手，但在 AI 时代，创始人更容易在不知不觉中掉进这个陷阱。智能体编程助手太强大了，以至于创始人稍不留神，就会在尚未验证市场契合度的情况下，把执行规模盲目扩大。
AI 会用同样饱满的热情，去帮你生成、测试、调试并重构代码——哪怕你这个项目的底层逻辑烂得掉渣。系统里的智慧是你赋予的。所以这个阶段的最高准则就是：让你的脑子走在手的前面，特别是当写代码变得如此飞速和不费吹灰之力的时候。
挑战：如果你让 AI 工具帮你找证据来支持你已经深信不疑的观点，它一定会帮你找到。“确认偏误”（Confirmation bias，指人们更愿意相信那些支持自己已有观念的信息的心理学现象），现在自带强大的研究引擎。
确认偏误一直是创业者的职业病：创始人天生就对自己的点子充满狂热。现在，AI 工具给这种偏误加了一个超级滤镜。如果你让 AI 去验证你的创业点子，它会顺着你的意思找出一堆证据；如果你让它估算潜在市场规模，它一定会给你捏造出一个让投资人看了流口水的庞大数字。
AI 会顺着你的思路走。这就意味着，如果不去提出尖锐的问题，创始人现在比以往任何时候都更容易为一个糟糕的点子包装出一套看似经过详实研究的商业逻辑，并且还自我感觉良好，以为自己真的做了尽职调查（due diligence）。解药其实还在同一个工具里，只不过要反着来：AI 在帮你推翻一个点子时，和在帮你证明一个点子时一样卖力。
当对抗性思考暴露出想法的漏洞时，果断调整方向（Pivot）。
推动你的 AI 原生项目熬过构思阶段，有时会让人觉得无比漫长。你是个创始人，你骨子里就渴望“马上动手”。但这个至关重要的起步阶段，本质上是一场研究和验证的战役。这意味着你必须借助那些能帮你思考得更缜密的工具，而不是急匆匆地去写代码。下面我们将介绍如何利用 Claude 的三大产品界面（Chat、Claude Cowork 和 Claude Code），帮你最快地度过构思阶段，同时扎实地完成尽职调查。
AI 能帮助初创创始人更快交付产品、自动化繁琐流程并大规模运营，但你使用的工具界面很关键。这里是针对不同任务如何选择 Chat、Claude Cowork 或 Claude Code 的指南。
Chat 适合在不离开当前应用的情况下进行快速交流。用它来处理运营公司的琐碎小事：从冗长的投资人备忘录里提炼核心金句、在开董事会前检查某个说辞有没有漏洞，或者帮你理清团队在 Slack 上的长篇大论。
Claude Cowork 适合做那些真正需要时间沉淀的知识型工作：它能从多方汇集信息，梳理逻辑，并输出一个完整的成品，比如文档、PPT 或表格。比如：把一文件夹的客户访谈录音整理成产品评审会上的主题分析报告；在融资前翻阅十几家竞品网站总结出一份竞争格局分析；或者设定一个每周一早上的例行任务，让它自动从关联工具里抓取数据，生成一份 KPI 简报放到共享文件夹里。
Claude Code 是为团队中的工程师准备的智能体编程环境：它能直接访问代码库，拥有规划模式（Plan Mode），集成了 git，并支持本地、IDE 或沙盒云环境。在这里，精简团队可以不断为日益庞大的代码库添加新功能，迁移 MVP 阶段留下的旧代码，从原型平滑过渡到生产环境，而无需苦等招聘新人。
这三者的底层都是相同的 Claude 模型，改变的只是外围的工作空间。
凭借你的行业经验和前期调研，你心里大概已经有了一个假设。第一项工作，就是把它打磨锋利，直到它变得真正可以被测试：到底是谁有这个痛点？频率多高？痛点多深？他们现在是怎么应付的？如果一个问题陈述无法精确回答这些问题，那就说明它还不具备被验证的条件。
实操练习：和 Claude 一起打磨你的问题陈述，直到它变成一个可测试的假设。比如，“合同审查太慢了”这就没法测试；但“中型企业的内部法务团队在每个合同审查周期要花 3 天以上时间，因为他们总是在邮件往来里改红线，而不是用一个版本控制文档”，这就非常具有可测试性了。
下一步，让 Claude 来反驳你的想法，让它去寻找那些能推翻你假设的负面证据。这能帮你挖出负面的市场信号、已经倒闭的竞品、潜在的客户行为模式，以及那些你在盲目乐观时很容易忽视的结构性障碍。
这样做的目的是，在真正接触客户进行调研之前，你的假设就已经经受了最强反方辩友的狂轰滥炸。这样一来，当你去做用户访谈时，你是在真诚地开放式倾听，而不是为了验证自己的偏见去寻找心理安慰。
注意：让 Claude 扮演结构化的“魔鬼代言人”（唱反调的人），是贯穿 AI 初创公司整个生命周期的核心用法。
创业圈有一种现象叫“竞品盲区”（competitor neglect）：创始人往往过度沉浸在自己的宏大愿景和执行计划中，习惯性地看低同赛道其他人的努力。好在 AI 给了我们一剂解药：让 Claude 站在竞品的立场，给出最强有力的理由，论证为什么他们会成功，而你会一败涂地。
Claude 会帮你分析：为什么他们的做法其实更好？为什么客户会选他们？为什么你自以为是的护城河其实不堪一击？
实操练习：让 Claude 把你的竞品分个类：直接竞品、间接竞品、潜在收购方，以及随时可能跨界打劫的周边玩家。然后让它给出理由，分析为什么每一类玩家都对你构成了真正的生存威胁，别让它挑好听的敷衍你。
Claude Code 可以抓取并综合公开的客户反馈，帮你找出那些被反复吐槽的痛点和未被满足的需求。额外福利：这相当于在给竞品的客户做免费的定性研究。
实操练习：指挥 Claude Cowork 梳理各个主流渠道的竞品评价，揪出现有方案一直没解决的几大痛点。如果你的假设正好切中其中一两个要害，那就是证明问题与解决方案契合的强烈信号；如果没有，早点知道也是好事。
Claude Cowork 还能从厚重的行业报告、分析师文件和市场研究中提取核心数据；整理干净后，这些数据将成为 Claude 进一步深入分析的绝佳素材。
实操练习：利用公开数据建立 TAM/SAM/SOM 模型（即总可寻址市场 / 可服务可寻址市场 / 可获得服务市场，用于评估市场规模），并对背后的假设进行压力测试。看清这个市场是在扩张、洗牌还是已经成熟；这些背景信息会直接影响你对入场时机和差异化竞争的判断。梳理客户画像：谁负责掏钱？谁能影响决策？这俩是同一个人吗？
最后，用 Claude 帮你捕捉那些决定入场时机的早期指标。跟踪讨论相关问题的 Reddit 子版块和 LinkedIn 群组，抓取用户在描述痛点时使用的原汁原味的词汇。让 Claude 找找有哪些类似的跨界市场曾经解决过相似的问题，看看他们什么管用，什么掉坑了。揪出那些可能加速或者威胁你项目机会的政策法规、技术突破或人口结构变化趋势。
实操练习：让 Claude 找出三个能在未来两年内深刻影响你所在市场的外部趋势（政策、技术或人口），并客观评估每一个趋势对你的具体假设到底是顺风还是逆风。
注意：本节中的市场调研和竞品梳理工作不是一次性的。在接下来的 MVP 和发布阶段，随着你认知升级，你的假设也会迭代，这时候必须把这些动作再重复一遍。
你能从潜在用户嘴里套出多少有价值的信息，取决于两点：（1）你问的问题水平如何；（2）你是不是在对正确的人发问。在这方面，Claude 是个绝佳帮手，它能帮你搞定找谁聊、聊什么，以及如何解读听到的反馈。
一个精准的目标用户画像，比一份漫长的通讯录有价值一万倍。这包括具体的职位、公司类型、团队架构，以及痛点最深的人群职级。接着，揪出这些人平常都在哪儿扎堆——哪些社区、活动、LinkedIn 群组和 Slack 频道——然后根据他们离痛点的远近，制定出一份优先级拜访框架。
目标确定后，利用 Claude 帮你搭建访谈框架：在正确的时间问正确的问题，以此挖掘用户“实际做了什么”，而不是他们“想象自己会做什么”。新手创始人最爱犯的错，就是抛出一个空泛的、面向未来的问题（“你会用这种产品吗？”），而不是精准地追问相关的历史（“跟我讲讲你上次遇到这破事儿是怎么处理的”）。Claude 能够精准捕捉到你的草稿中哪些问题带有诱导性、太宽泛，或者容易引出废话噪音而不是有效信号。Claude 还能帮你设计连环追问，用来对付那些含糊其辞或避重就轻的回答。
如果你的项目涉及多种角色，Claude 还能为不同的人量身定制不同的问卷。财务经理和 CFO 面对同一个痛点的关系是完全不同的，拿同一套题去套所有人绝对是灾难。
实操练习：先自己手写一遍访谈问题，然后让 Claude 充当审计员。特意让它揪出那些带有诱导性、面向未来、太宽泛，或者容易让受访者为了“讨好你”而说假话的问题。接着让它为你可能遭到敷衍的两三个关键访谈时刻，设计一套防守反击的追问技巧。
每次聊完，让 Claude 帮你复盘：把笔记扔给它，让它提炼出哪些验证了你的假设，哪些推翻了你的假设，以及哪些是意料之外的惊喜。等你攒够了一批访谈，把所有的笔记喂给 Claude Cowork，让它提炼高频词、自相矛盾的地方，以及正反两方最强烈的信号。最后拿着综合输出的报告去找 Claude，问问它：我的解读是不是在寻找心理安慰进行模式匹配，而不是反映真实数据？
实操练习：每聊完五个客户，就让 Claude Cowork 对笔记进行综合梳理，列出两份清单：支持假设的证据，和反对假设的证据。如果第一份清单比第二份长出太多，问问 Claude：这是数据的真实反映，还是我一厢情愿希望看到的结果？
利用 Claude Cowork 把整理名单、发送开发信、安排用户访谈这些杂活实现自动化。
Claude Cowork 能利用你之前和 Claude 定好的目标画像（包括职位、公司类型、职级），去研究并整理出一份包含经过验证联系方式的结构化线索名单。然后它会大规模地批量起草个性化的开发邮件，确保每一封都紧扣对方的角色和背景。
收到回复后，它能通过 MCP（模型上下文协议）连接到你的 Gmail 和 Google 日历管理沟通线程，处理会议邀请，并把访谈稳稳地塞进日程表。这个工作流还在继续：Claude Cowork 会按既定节奏（比如给七天没回信的人发跟进草稿）自动生成后续回复，并在完成后自动更新追踪表格，确保你时刻掌握每个潜在客户的漏斗进度。
实操练习：把你验证过的目标画像丢给 Claude Cowork，让它去建立名单、写个性化开发信序列、建一个包含拓展状态、跟进节奏和访谈进度的追踪表格。然后让它去搞定那些协调工作，你只需要集中精力准备对话本身就行了。
你已经做完了验证工作：痛点是真实的，目标人群是明确的，你手里的解决方案概念也得到了证据支撑。现在，用 Claude 从各个角度来开发和拷打你的方案设计：哪里还有漏洞？市面上有没有替代品？如果要规模化运作，这套方案必须具备哪些先决条件？
这是很重要的一道现实检查：现在的这个设计，解决的到底是你调研出来的真实问题，还是你最初瞎猜的那个原始假设？
实操练习：把你的方案概念丢给 Claude，让它挑出支撑你设计的三个最致命的依赖假设。然后追问它：如果要让这些假设成立，需要满足什么条件？如果哪怕只有一个假设不成立，会有什么严重后果？
终于到了好玩的环节：带着经过验证的假设和被反复压力测试过的方案概念，你终于可以开始造东西了。
在构思阶段的这一刻，Claude Code 正式登场。即使你之前一直在捣鼓，现在才是你生成官方版轻量级原型的时候：它是你为了获取真人真实反馈所需要的最小表面积体验。
你现在做的还不是真正能落地的产品；你只是在搭建一个方案的"体验样本"，拿去给客户和投资人看。让真实用户体验看得见摸得着的东西，能给你带来的情报，远比做十几次痛点发现访谈要多得多。之前，你是在证明痛点存在；现在，你是在邀请潜在用户与提出的解决方案进行互动。
实操练习：明确你的产品最核心的一个交互依赖点。指挥 Claude Code 只做这一个核心功能。做出来后，把它扔给你目标画像里的五个人，让他们上手试用。在这五次沟通中获取的认知，将决定你是继续往下开发，还是推倒重来。
能顺利熬过构思阶段，意味着你在 AI 创业赛道上迈出了巨大的一步，因为你现在不再是凭直觉下注；你是在跟着证据执行。
熬过构思阶段，创始人面临的问题就变成了："第一步该做啥？"这时候，AI 的角色也从调研搭子，变成了你的王牌施工队。
很多创始人把 MVP 阶段当成单纯的施工期，但其实它本质上仍然是一场"收集证据"的演习。区别在于，你现在收集的不再是关于"痛点"空间的证据，而是关于"解决方案"的证据：具体来说，到底有没有一群明确的人，觉得你的产品好用到愿意反复用（留存）、愿意掏钱买（营收），或者愿意四处安利（推荐）？
作为 AI 原生初创公司的创始人，你的目标是将经过验证的痛点，转化成一个让真实用户实际使用的可用产品。它不需要塞进路线图上的所有功能，只要提供最精简、最聚焦的核心体验。它的使命，就是把真实的解决方案怼到用户脸上，然后拿到产品市场契合度 (product-market fit, PMF) 的实锤证据。
与此同时，你现在的开发方式，直接决定了你未来的天花板。这意味着 MVP 阶段还有一个同等重要的目标：在快速移动的同时，绝不能欠下那种利滚利的"技术债" (technical debt)——一旦有意义数量的真实用户涌入，这些债迟早会反噬你。
最后，从第一天起就在持续上下文 (persistent context) 方面做投资，是让 AI 成为力量倍增器而不是混乱之源的关键。在 AI 原生公司，你的代码库是你每天跟 AI 一起结对协作的产物，所以代码的清晰易读是地基。那些跳过说明文档、架构决策和上下文文件（比如 CLAUDE.md）的创始人，都会撞上一堵可预见的墙：每次新开会话都得重新解释代码库，而且 AI 生成的代码会逐渐偏离最初的愿景。
MVP 阶段的通关条件是拿到产品市场契合度的真实证据：证明有一群特定的明确用户，认为你的产品有价值，愿意继续用（留存）、愿意掏钱（收入）或者愿意帮你拉客（推荐）。
在 MVP 阶段，创始人的核心法则就是速度与判断力。此时的挑战在于，你能不能在不偷工减料、不给自己挖坑的前提下，以足够快、快到有意义的速度，用正确的方法，做出正确的东西。
因为 AI 几乎消灭了阻碍代码上线的所有天然瓶颈，所以"速度"是绝对有保证的。但是，如果创始人只把速度作为构建 MVP 时的唯一变量，他们就会欠下一屁股很难还清的技术债。
在 MVP 阶段欠点技术债是可以理解的，前提是你清楚在扩容前必须把账还上。传统技术债是渐渐积累的，你大可以花时间或者搞个专门的冲刺期去清理。但 AI 的技术债，是带复利的。
如果没有一份写好并让 AI 读取的说明规范和架构约束，AI 在每次会话中都会从零开始倒推底层逻辑，而这些决策会不可避免地发生漂移。最后你会得到一个毫无灵魂和框架可言的代码库——不是因为里面哪段代码写得烂，而是因为这些碎片打一开始就没打算凑在一起。这是个大麻烦，而且往往到后期才会彻底暴露。
AI 工具能帮你刷出极其亮眼的早期数据，但这绝不代表市场真的需要你的产品。
早期势头是创始人能体验到的最强大的心理毒药。经历了数周或数月的调研和克制的开发，产品一上线就感觉是在向全世界宣布：你从一开始就是对的！
智能体编程工具能让你以比以往快得多的速度体验到这种快感，但"早期流量"和真正的 PMF 差了十万八千里。产品刚发布的那些热度，通常靠的是转瞬即逝的力量：比如创始人的朋友捧场、投资人拉来其他被投公司的潜在买家，或者碰巧在 Hacker News 上上了个头条。遗憾的是，等到第六周或者第十二周最初的热度退去，这些都没法可靠地预测接下来会发生什么。
当开发代码变得毫不费力且几乎零成本的时候，你总会觉得"再加一个酷炫的功能"或者"再处理一个边缘情况"也无妨。这种范围蔓延 (scope creep)（指项目功能不断无节制增加的现象）往往弊大于利。
范围蔓延一直是创业风险。不同的是，以前防备它的强制刹车机制——实打实的工程时间成本——当加个功能只需一下午而不是一个冲刺周期时，这种阻力就不复存在了。
现在的难点在于，每一次加功能的冲动在当时听起来都无比合理。产品"当然"应该处理那个边缘情况，"当然"用户会想要那个工作流。
因为用智能体敲代码实在太轻松了，所以在当时你根本感觉不到这叫范围蔓延。但随着产品越来越臃肿，逐渐偏离最初的边界，你就会迷失方向，丧失势头。
解药是在动手开发之前，先白纸黑字地立个范围定义：明确写下这产品做什么、坚决不做什么，以及到底需要真实用户提供什么样的特定证据，才允许加新功能。这把决策点从"我们要不要做这个功能？"变成了"是不是有足够多的核心用户告诉我们，没有这个功能他们就得不到价值？"
利用 AI 工具火急火燎地把应用推向市场，却没有事先理解基本的安全原则的创始人，最终会让用户暴露在完全可以预防的风险之中。
残酷的事实是，智能体编程工具生成的是"能跑"的代码，而不是天生安全的代码。功能实现很容易，因为它要么有用要么没用。但安全漏洞在被黑客利用之前是看不见的，这意味着根本没有天然的反馈循环来提醒新手创始人出问题了。然而，向真实用户发布实时运行的 MVP，就意味着真实的数据、真实的暴露风险，以及出事后必须承担的真实后果。
轻视安全并不是 AI 原生项目才有的新问题。在各个时代，自筹资金的初创公司往往都喜欢把安全考虑无限延后，有时甚至拖到正式生产上线前的一刻。但在把任何最小可行性产品丢给世界之前，做一次安全审查，是对大众最起码的责任底线。
在让 Claude Code 写下第一行生产代码之前，先让 Claude 帮你定义并文档化这个阶段必须遵守的架构决策：该遵循什么模式，该避开哪些依赖库，你做出了哪些妥协，为什么要妥协。这份产出将成为你的核心架构上下文文档，并为 Claude Code 确立运行时的护栏。
没有这份上下文，每次会话都会从零开始，Claude Code 只能被迫瞎猜你的结构假设。让没有护栏的 Claude Code 瞎跑，会造出一个能跑但结构极度混乱的代码库。在混乱的代码库上迭代和扩容，最终纯粹是浪费时间和 Token。迟早有一天代码会不可避免地崩盘，逼着你从头重写。
实操练习：在打开 Claude Code 之前，先打开 Claude，描述你要开发什么：它解决的核心问题、服务的用户，以及未来半年你预期的现实规模。让它帮你提炼出约束 MVP 的架构原则、在当前限制下必须避开的依赖库，以及现阶段你主动接受的权衡。
然后，把这段输出存为 CLAUDE.md markdown 文件。这是你项目构建的第一个产物，也是以后每一次会话赖以生存的根基。CLAUDE.md 文件是给 Claude Code 看的项目级指令，提供了项目特有的上下文，只要它在目录里运行，Agent SDK 就会自动读取它。从功能上讲，它们就是你项目的永久"记忆"。
毫无摩擦的范围蔓延，是 AI 时代 MVP 最具代表性的失败模式之一。就像你需要定义并记录架构一样，在写任何一个功能之前，你必须划定 MVP 的范围。
Claude 能帮你起草一份范围文档，说明你的 MVP 产品做什么、坚决不做什么，以及功能修改的触发标准：到底需要真实用户提供什么样的铁证，在现阶段才值得加新东西。
当新功能的点子冒出来时——它们绝对会冒出来的——用 Claude 来做个压力测试：这到底是来自用户的真实呐喊，还是披着产品思维外衣的创始人自嗨？
一旦架构和范围确立，Claude Code 就正式成为核心的 MVP 开发工具。用它来生成、测试、调试并迭代你的代码库，但请记住：每次会话都应视为对既定产品决策的执行，而不是用来塞进新点子的机会。
每次启动 Claude Code 会话前，做到两点：(1) 重温你的范围说明文档；(2) 把包含架构上下文的 CLAUDE.md 文档喂给模型。
每次会话结束时，把本次做出的所有决策更新到文档里。你要的是一个你能解释清楚其结构的代码库，而不仅仅是一个能跑起来的代码库。
实操练习：给你的 Claude Code 工作建立一个极简的会话模板，包含架构上下文文档、本次的具体任务，以及必须遵守的约束或模式。每次收工前，在上下文文档里加一条简短的日志记录：详细说明开发了什么，做了什么决定，引入了什么新假设。每次花五分钟写文档，是你防止架构漂移、避免代码库彻底失控的最廉价保险。
作为 AI 原生初创公司的创始人，你的责任是清楚代码库里有什么，弄懂潜在的暴露途径，绝不能把明显的漏洞推送给那些信任你的真实用户。
Claude 能对 AI 生成的代码进行非常有效的初审，帮你识别常见的漏洞。把它养成上线前必做的良好习惯。但是，它代替不了专业的安全工具，而在高风险场景下，它更代替不了人类审查员——把 AI 当成万金油的创始人，最终都成了新闻里的反面教材。
Claude Code Security 更进一步：它能扫描代码库中的安全漏洞，并提供针对性的补丁供人类审查，这往往能发现传统方法容易遗漏的隐患。
注意：在本手册发布时，Claude Code Security 仍处于限量测试版本，所以在使用前请先确认其当前可用性。
实操练习：在部署给任何真实用户之前，带着明确的指令把核心应用代码推给 Claude 审查：检查身份验证和会话处理、API 响应中的数据暴露、输入验证和注入风险，以及具有已知漏洞的依赖库。严肃对待每一个发现，评估是否需要修复。任何涉及验证、密钥或数据处理的部分，必须交由人类复核。
那些把早期流量错当成产品市场契合度的创始人，往往都是在发布之后才开始看数据，而且选取的指标都是为了证明"我们做得很好"，而不是去发现"哪里不对劲"。解药就是：在第一个用户出现之前，先把衡量框架确立好。
用 Claude 帮你定义：对你的特定产品来说，哪些指标才最重要？基准线在哪？数据呈现什么样的模式才算是真正的 PMF，什么仅仅是好听的噪音？具体来说：在发布 MVP 之前，设定好你的留存基准线、激活标准，以及第 7 天和第 30 天的目标。
接着，定义一下针对你产品的"假阳性"长什么样：比如，注册了却没有激活、有收入却没有留存，或者最初热情高涨随后却不再重复使用。当数据出炉时，让 Claude 站在对立面给你的数据挑刺：一个怀疑论者会怎么看待这些数字？
一旦真实用户进入产品，运营层面的工作就会迅速膨胀。Claude Cowork 可以接手那些重要但繁杂枯燥的工作，比如建立和维护用户联系人列表、执行邮件拓展序列、安排反馈会话、对 Bug 报告进行分诊，以及追踪迭代周期。在构思阶段用来管理调研后勤的 MCP 集成，在这里同样适用。
在反馈收集的环节中，必须保持人类在循环内，以便对用户反馈进行细致的探索。例如，如果用户说"这很好，但我希望它还能……"，这就需要解读：这是一个核心刚需还是个锦上添花的功能？它是特定于这个客户的，还是代表了一个细分市场？缺失的功能是真正的问题，还是新手引导阶段的某个上游环节没做好？没有任何工具能替你回答这些问题。
实操练习：配置 Claude Cowork 来运行你的 MVP 阶段反馈闭环：起草发给早期用户列表的邮件、安排反馈日程、为 Bug 报告和功能请求设计结构化的接收流程，并撰写一份每周收件汇总。你自己先审查这份汇总；然后，你可以让 Claude 分析这些信息，帮你捕捉可能漏掉的重大关键点。
只要拿到了真实的产品市场契合度 (PMF) 证据，MVP 阶段就可以宣告结束了，无论你的产品感觉起来有多"半成品"。宣称已经实现 PMF 并准备从 MVP 阶段进入发布阶段，归根结底是一个将创始人直觉与收集到的证据相结合的判断过程。不过，这里有一些有用的试金石测试：
肖恩·埃利斯测试 (The Sean Ellis test)：去问你活跃的用户："如果以后你再也不能用这个产品了，你感觉如何？"如果超过 40% 的人回答"非常失望"，这就是一个非常有意义的 PMF 指标。
费力程度测试：在找到 PMF 之前，维持留存需要不断的干预，包括频繁的触达、激励措施、个人跟进，以及消耗创始人极其庞大的精力才能让用户保持参与。但在找到 PMF 之后，产品开始自己完成这些工作。当事情开始从你"推"变成市场"拉"的时候，这种发力程度的转变，是某个真实事物发生改变的最清晰信号之一。
总结一下，没有任何单一的数据点能盖棺定论确认 PMF，因为它必须是在经历了多个迭代周期后依然成立的一种模式，然后你才能确凿地下定论。
如果投入了这么多工作，还是找不到 PMF 怎么办？这不是失败，这是系统在发挥正常作用：在错误的方向上浪费更多钱之前，果断止损。
当数据不支撑你当前的产品时，利用 Claude 来深入分析数据到底在告诉你什么。
探索替代客户群体。也许没有转化的用户从一开始就不是正确的目标受众。通常正确的受众已经隐藏在你的数据里了，只是你权重给低了。
调整产品的价值主张。也许你找对了受众，但你的 MVP 根本没有引起用户的共鸣。对新手引导、话术信息或核心功能的强调重点进行微调，有可能在不改变已构建内容的情况下解决这个问题。
保持心态开放，脱节的问题可能深到需要你做出更根本的改变：
实操练习：如果你已经完成了三个或更多的迭代周期，但在 PMF 基准上却没有取得有意义的进展，在决定下一步怎么走之前，用 Claude 跑个诊断。把你的留存数据、用户反馈和你最初的痛点假设喂给它，然后问它三个问题：
让这些答案来决定你是调整、转型 (pivot)，还是退回到构思阶段。
如果说 MVP 阶段是为了证明你的产品配得上存在，那么发布阶段，就是为了证明你的企业配得上成长。
在发布阶段，初创公司的创始人必须将早期的势能转化成一个可重复、可持续的增长引擎。除了让你的产品达到生产级可用之外，你还必须强化底层的技术基础设施，同时围绕着你的产品，建立一家真正的公司。
在构思和 MVP 阶段，初创公司以创始人为中心是很自然的，因为你需要对全局了如指掌和紧密的反馈循环。但现在，如果创始人仍然试图亲自抓住每一根线头，就会成为发布阶段的瓶颈。现在的目标不是让你彻底从公司抽身，而是要建立运营系统，把你的注意力解放出来，去处理那些只有创始人才能做出的决策。
发布阶段的成功有三个支柱：
增长是可重复的且由渠道驱动。你不仅仅是在留住用户，你还在通过特定的渠道可预测地获取他们，并且单位经济效益是清晰的：获客成本 (CAC)、客户终身价值 (LTV) 和投资回收期，是那些你清楚且能辩护的数字。
产品能够处理生产负载。基础设施得到加固，安全和合规整顿就绪，在真实的生产条件下（而不仅仅是你测试的条件下）能保持可靠性。
运营不再卡在创始人这里。流程已经存在，自动化已经到位。你不再是那个亲自处理支持、分发任务、规划冲刺或写报告的人。
找到产品市场契合度 (PMF) 是早期创业生命周期中最难的问题。现在，创始人的挑战变成了保持住它。发布阶段是那些找到了真实产品吸引力的公司可能仍然会分崩离析的地方，如果围绕并支持产品的组织无法跟上的话。以下是需要警惕的失败模式。
问题：为了速度和验证而构建的 MVP 代码库跑得足够好，证明了产品有效，但生产流量、新功能和不断增长的复杂性现在暴露了它走过的捷径。
在 MVP 时期，为了速度积累一些技术债是一个合理的权衡。在发布阶段，这笔债务开始产生利息，并且悬而未决的时间越长，修复的成本就越高。
解决方案包括：进行系统的架构审计以识别结构性弱点，进行有针对性的重构以解决最严重的问题，以及有意义地扩大测试覆盖率，以便下一轮的功能开发不会重新引入同样的问题。
问题：在 MVP 阶段，创始人事必躬亲是一种资产。在发布阶段，随着客服请求量增长、产品决策堆积以及运营复杂性倍增，同样的本能反而成了约束。
从执行具体工作向设计能够执行工作的系统转变，是初创公司生命周期中最难的跨越之一。因为很少有明确的时刻提醒你改变发生了，这里的风险在于完全错失良机，继续停留在构建者模式中，而组织却在你周围停滞不前。发生这种情况的明显迹象包括：本该一小时做出的决定现在需要一周时间等你处理，客服请求堆积如山因为只有你知道答案，运营任务只有当你亲自想起来的时候才会去执行。
解药是对你个人正在处理的所有事务（从最微小的任务到最高风险的决策）进行全面审计，以确定什么可以被系统化，什么可以被委派，以及什么真正仍然值得创始人投入时间和注意力。
问题：在 MVP 阶段保持安全和合规措施简单是可以的，但现在，有了真实用户、真实数据，桌面甚至可能放着企业合同，这就会变成一种负债。
在 MVP 时，只有少数几个 Beta 用户，生产环境中没有敏感数据，安全漏洞只是理论上的风险。然而，当你的产品带着依赖它的真实用户进入生产环节的那一刻，假设立刻变成了非常真实的暴露风险。此外，当开始处理客户数据、处理支付或销售到受监管行业时，那些对原型不适用的合规要求，立刻就变成了硬性规定。
解药是：在生产规模到来之前（而不是之后）进行系统的安全和合规审查，并将暴露出来的每一个问题视为必须修复的要求——而不是建议——然后才能迎接下一波用户的到来。
问题：新市场和融资机会看起来像增长机遇。它们同样也可能成为产品市场契合度 (PMF) 的坟墓。
你所建立的初步吸引力是真实的，但它同样特定于你的早期受众。过早地扩展到一个与你原始市场有显著差异的市场，会引入新的用户行为、合规要求、支付基础设施和你的产品并未针对其设计的基准期望。突然之间，新增了太多变量，你失去了清晰解读自身数据的能力。你还面临着为了追逐一个全新且未经验证的受众，而冷落原始用户群的风险。
Claude 的三种形态在发布阶段都在全面投入使用，它们相互支持：每个工具产生的输出都会成为另外两者的输入。结果有机地产生复利效应，同时使用这三种工具的创始人所获得的远大于各部分之和。
这就是让超精益创业模式在结构上成为可能的原因。当 Claude Code 构建产品，Claude Cowork 围绕产品建立公司，而 Claude 帮助将这种产品和组织知识运转起来时，一个小团队就能跑出其体量 N 倍的爆发力。
你的 MVP 代码库能够运行，但它也需要进行系统的排查，以寻找任何可能成为结构性负债的技术债务。
首先，利用 Claude Code 进行全面的架构审计：找出代码库脆弱的地方、将来维护起来代价高昂的捷径，以及测试覆盖薄弱到下一轮功能开发会重新引发相同问题的地方。
将 Claude Code 的审计结果反馈给 Claude，对修复工作进行分类和排序：哪些需要在下一次发布前修复，哪些可以等一个冲刺周期，哪些鉴于目前的阶段代表着可接受的持续债务。
这也是将你在 MVP 阶段所做的架构决策（那些因为没时间写下来而存在脑子里的决策）文档化的最佳时机。现在将它们放入 CLAUDE.md 中，可以确保以后的每个 Claude Code 会话都是从对系统如何设计以及为何如此设计的共同理解开始的。
实操练习：指挥 Claude Code 审计你的 MVP 代码库，并生成一份包含结构弱点、测试覆盖差距和重构候选对象的优先级列表。然后把该列表喂给 Claude，让它跨越多个冲刺周期为你排期修复工作：你需要首先解决的重大问题、可以与新功能开发并行处理的事项，以及可以延后处理的事项。
建立能够释放你的注意力、让你去处理只有创始人才能应对的责任的运营系统，前提是要确切知道你的注意力都耗费在了哪里。利用 Claude Cowork 对你当前的运营负载进行结构化审计，记录下每一个循环任务、每一个落在你桌上的决策，以及每一个只有在你亲自记起时才会发生的流程。然后让 Claude Cowork 将这份清单分类为：可以完全自动化的、需要人工介入但不一定必须是你的，以及真正需要创始人判断力的。
一旦审计完成，利用 Claude Cowork 为需要自动化的任务设计工作流逻辑：什么信号触发每个工作流，决策规则是什么，输出长什么样，完成后数据丢到哪里。
利用 Claude Code 找出那些在 SOC 2、GDPR 或 HIPAA 审计中经常出现的代码级问题，以及你的目标市场所要求的标准合规点。这能同时暴露漏洞和合规差距。将这些发现喂给 Claude，以帮助你对修复工作进行优先级排序，并设计企业买家在签字前会要求查看的控制、审计日志和访问权限管理。注意：AI 扫描是辅助工具，不能代替合格的合规审查。
接下来，将合规工作流构建到你的日常开发周期中，而不是将其作为一次性项目运行；合规文档需要持续维护和更新。对于正在接触企业合同或国际市场的创始人来说，此时也是 Claude Code 安全扫描帮助你准备独立安全评估的关键时刻。
实操练习：带着你的目标市场所要求的框架标准，让 Claude Code 运行一次代码级安全审查。把输出喂给 Claude，并要求它产出两样东西：一份带优先级的安全补丁排期表，以及一份你为了满足潜在企业买家合规审查所需的文档和控制措施清单。
发布阶段需要一套轻量、可重复的流程，这些流程无需创始人干预即可触发或运行。利用 Claude 来设计你的产品时间表和工作周期结构、在 Claude Code 动代码前需求规范里需要包含什么、Bug 报告如何分诊和路由，以及你的每周指标报告涵盖哪些内容并如何分发。
流程设计完成后，利用 Claude Cowork 来构建和运行运营层：安排冲刺周期会议、将传入的 Bug 报告分配到正确的位置、从连接的数据源编译每周指标，以及维护让用户信号持续转化为产品决策的反馈闭环。
实操练习：要求 Claude 设计一个轻量级产品管理操作系统：定义好的冲刺节奏、极简需求规范模板、Bug 分诊决策树，以及一份提取实际数据的每周指标简报。然后配置 Claude Cowork 来执行和运行该系统中循环往复的运营要素，如日程安排、路由分发和报告汇编，让它按时自动发生而无需你操心。
在扩展阶段，创始人的角色将从构建者转变为面向公众的高管。产品仍然是核心，但你个人的日常工作越来越变成围绕公司本身的经营。此时，你不仅要努力保持精益、以 AI 为中心的结构优势，你的注意力还必须扩大到包括分析师简报和 IPO 路演等扩展阶段的新活动。
扩展技术基础设施的工作仍在继续，现在又加入了扩展组织本身并将其发展为企业的工作。
在扩展阶段，你需要面对从成千上万的用户激增到数以百万计的用户，并且从单一市场跨越到多个市场。在之前的每一个阶段，增长是你通过贴近用户，以及基于紧密反馈循环中的数据再加上创始人强大的直觉，来摸索着调整方向的。但现在，目标是建立由成熟组织运营所支撑的系统性增长。
对于 AI 原生初创公司而言，你的目标应该是通过累积的深度来构建防御护城河，这种深度源自你注入产品的专业知识、你的产品与用户依赖的其他工具或平台深度整合的程度，以及专有的系统数据和业务流。只要创始人在坚实的基础设施上，朝着明确的方向持续构建，你现在所拥有的东西就是极难被复制的。
在这个阶段，由于风险更大，公众投资者、分析师、监管机构、企业采购团队和收购方都会施加更大的压力——并带着更多的怀疑态度。你的产品和组织必须经得起外部审视：既要看产品的硬实力，还要看治理、合规、财务管控等软实力。
扩展阶段的退出条件不再是一个单一的里程碑，而是一个门槛事件：公司能够可持续运转，即使创始人越来越不再直接管理日常运营。你已经证明了系统性增长；构建了满足最严苛外部审计员的组织治理和合规基础设施；并且在被问到"如果一个资金雄厚的现存巨头今天复制了你的产品，你的用户还会留下来吗？"时，你能给出坚实的答案。
在实践中，这个门槛通常会采取三种形式之一：达到不再需要外部资金的可持续盈利规模、IPO 就绪状态，或是被收购。这三者都要求你的增长是系统且可审计的，你的产品护城河经得起推敲，且你的组织足够成熟和可持续。
当这些成为现实时，恭喜你：你的初创项目已经从一场押注转变为了一门真正的生意。
挑战：建立可靠的自动化系统
扩展阶段的运营系统必须在没有保姆看护的情况下可靠且可持续地运行。对于从第一天起就亲力亲为的创始人来说，这种转变在心理上的挑战不亚于结构上的挑战。
你在发布阶段的工作是创建系统；在扩展阶段，变成了 (1) 使这些系统成熟直到完全值得信赖，以及 (2) 然后真正地信任它们。
说起来简单。即使你是一个善于放权的创始人，到底该交出什么、该留下什么，通常并不明确。放权太多、太快——尤其是交给 AI 自动化系统——关键决策可能在缺乏只有创始人才能提供的关键上下文的情况下做出。但如果抓得太久，你可能就会成为一个瓶颈。
这里的根本挑战在于，你要找出那些仅存在于创始人脑海中或未记录工作流中的机构知识，然后将它们编纂成已记录的、可审计的、可转移的系统。
挑战：成为值得信赖的基础设施合作伙伴
挑战：客户不再仅仅评估你的产品功能；他们想知道你的组织是否可以成为一个可靠的基础设施合作伙伴。
初创公司前三个阶段的技术挑战主要集中在代码库上：在不累积技术债务的情况下构建正确的解决方案，然后为真实用户加强安全和合规性。当到达扩展阶段时，技术挑战变成了围绕代码库的一切；创建支撑设施、文档以及证明成熟度的可靠性保证。
签署多年期合同的更大型客户和机构买家会在签字前要求看到这些东西，一旦签约他们也会拿这些来约束你。
然而，帮助你走到这一步的同一个 AI 基础设施，也可以帮助你构建具备明确响应时间支持的专用支持功能，以及新客户的工程团队能够真正使用的文档。
实操练习：挑选出你最苛刻的三个潜在客户，或确定三个你极其渴望签下的理想客户企业。让 Claude 出一份差距分析报告：这些公司的企业采购大爷们在签署多年长约之前，希望看到什么样的支持文档、SLAs 和基础保障体系？你现在还差多远？利用输出的报告，在 Claude Code 和 Claude Cowork 之间排期分配各项技术和文档工作。
挑战：组织基础设施的建立
挑战：一个处于扩展阶段的公司通常需要招聘、薪资管理、会计核算和法务运营等组织基础设施，不管到底有几个人在跑业务。
在发布阶段，系统化运营意味着把消耗创始人注意力的工作流自动化。到了扩展阶段，初创公司现在需要发展出更广泛、在某些方面也更关键的一系列运营功能，例如财务报告、合规监控、合同管理以及客户支持等等。
挑战：突破有机增长的天花板
挑战：有机增长是有天花板的，而大多数扩展阶段的创始人在还没有来得及建立真正的市场推广 (GTM) 职能时，就已经撞到它了。
构思、MVP 和发布阶段的增长通常源于创始人主导的销售，从一个恰到好处的 Product Hunt 帖子到与早期客户的个人关系。但这种有机增长只能走到某一步，大多数初创公司在扩展阶段达到了这个极限。迹象包括用户曲线拉平、获客成本上升，以及只有创始人亲自介入时管道才会有动静。
扩展阶段的增长需要建立一台专用的增长引擎，触达产品新的、更广泛的受众群。然而，大多数初创创始人以前可能从未亲自操盘过诸如市场营销、大客户销售和分析师关系等项目。一个正规的 GTM 动作需要的不仅仅是建立新系统和流程，还要为你希望如何讲述你的产品创立一种品牌腔调和故事。因为，在初创公司生命周期的这个阶段，你需要依靠它不仅来触达个体新用户，还要触达包括投资者和企业买家在内的整个目标受众群。
幸运的是，GTM 职能并不需要庞大就能奏效，构建了产品的同一个 AI 基础设施同样能将其推向市场。
早期的初创阶段利用 Claude 作为产品本身的基础设施：它是验证想法的研究伙伴、设计和构建原型的工程师团队，以及使单人初创公司成为可能的 AI 运营层。熬到了扩展阶段的 AI 原生初创公司创始人，现在可以利用 Claude、Claude Code 和 Claude Cowork 来以与开发时相同的方式继续扩展公司规模。
开启扩展阶段时，你必须清楚眼下最需要投入时间和精力的地方，这对于没开过公司的初创创始人来说可能是个挑战。Claude 可以帮你列出在这个阶段"只有你才该做的事情"的清单，这可能包括诸如产品叙事决策、董事会关系、企业级交易以及创始人对创始人的对话等。未出现在此清单上的任何事，都是委派或借助 Claude Cowork 自动化的候选对象。
实操练习：让 Claude 帮你画出现有运营层的瓶颈地图：列出当前所有通过你路由的工作流、决策和审批节点。
现在，问 Claude：如果你消失一周不干预，每一个环节会发生什么？那些陷入停滞的工作流，就是你仍然过度亲力亲为并拖慢进度的地方。
这与你利用 Claude 制定的创始人优先级清单和职责盘点吻合吗？
接下来，需要进行压力测试，确保你已经建立的系统在业务增长时能真正做好扩展的准备。
实操练习：利用 Claude 映射当前工作流，然后问它：如果我消失一周会怎样？那些停摆的工作流，正是交接标准、升级汇报路径或异常处理机制仍需强化的地方。Claude 可以帮助分析这些失败节点并推荐合适的修补方案，以便你可以根据需要更新或替换 Claude Cowork 的自动流。
随着规模的扩大，买家需要确认你的产品和组织可以作为长期基础设施被信赖。代码库内的技术工作一如既往地进行，但现在还需要处理围绕代码库的外围技术工作。
第一步是将机构知识转化为可以规模化的系统。利用 Claude 起草并维护企业采购团队希望看到的书面基础设施，包括产品文档、客户支持操作手册和 SLAs (服务级别协议)。
同时，指挥 Claude Code 审计并加固代码库，使其符合企业合同要求的特定可靠性和安全标准，并构建那种仅仅在 Discord 社区服务时无需提供的技术支持基础设施：日志、监控、事件响应工具，以及使 SLAs 真正可执行的可观测分层。
然后，Claude Cowork 负责运行企业级支持本身的运营层：工单路由、升级提醒工作流、由产品变更触发的文档同步、续约跟踪，以及企业客户成功团队所依赖的定期汇报周期。这三者结合，让一个小团队拥有了庞大得多的组织支持态势，这正是你签署多年企业合同时所需展示的肌肉。
实操练习：挑选出你最苛刻的三个潜在客户，或确定三个你极其渴望签下的理想客户企业。让 Claude 出一份差距分析报告：这些公司的企业采购大爷们在签署多年长约之前，希望看到什么样的支持文档、SLAs 和基础保障体系？你现在还差多远？利用输出的报告，在 Claude Code 和 Claude Cowork 之间排期分配各项技术和文档工作。
创始人的干劲把你带到了这里，但扩展初创公司规模需要创建并实施一套真正的市场推广策略。AI 能够帮你构建并运行这一整套 GTM 引擎。
Claude 可以协助你从头建立基础的 GTM 武器库：细分市场、搭建话术架构、制定分析师关系策略、编排销售话术本，以及当你面对公众投资者、企业买家和华尔街分析师时那些极其关键的面向投资者的叙事故事。这些受众都有自己的"黑话"，并且用他们自己的标准来评估你；Claude 的任务是将你的产品价值主张，翻译成与每个细分受众群都高度相关的产品营销手段。
此时，Claude Cowork 就成为了你的战术执行层：生产内容流水线、群发开发序列信件、安排分析师简报会后勤、制定新闻发布室和 PR 宣传节奏、清理 CRM 数据、汇报销售漏斗进度，以及运行各种将 GTM 策略转化为真金白银交易的重复周期。
如果 GTM 动作需要硬核的产品营销基础设施——交互式演示环境、对接集成文档、沙盒测试租户、API 说明手册、技术核心一页纸——Claude Code 可以帮你搞定。买方期望能从技术层面上实打实地评估你的产品，在扩展阶段，丢过去一个 Loom 录屏和一份 PPT 早就不够用了。而且，正是这种基础设施让你的 GTM 动作实现了异步运作：当你正在开董事会时，一个搭建出色的演示沙盒环境依然在帮你敲定单子。
许多超精益初创公司的创始人，都是在为自己亲身体验或观察到的特定领域内的实际痛点构建高度特定化的应用或工具。
现在，有了智能体 AI，从未写过一行代码的创始人也能利用其行业知识开发出解决复杂痛点的产品。Claude、Claude Code 和 Claude Cowork 分别在将创始人的知识转化为极具深度的产品特性方面发挥着重要作用。
利用 Claude 来捕捉、整理和提炼创始人的经验，让这些专业知识存放在产品可触及的地方。通过持续的长时间对话、项目梳理和记忆力积累，创始人可以分享所知的一切——行业黑话、监管合规陷阱、极端边界情况、用户的挫败感、为什么那些看似简单的答案行不通——并将其转化为结构化、可搜索的上下文语境。然后，技能 (Skills) 会将循环的工作流（比如"我平时是怎么审计商业租约的"、"我是如何梳理病人初诊档案的"）固化成 Claude 每次运行都能完美复制的动作。几个月下来，这会成为通用 AI 无论如何都无法匹配的专有行业基底。
借助 Claude 将你的行业知识外化，对于将那些刁钻的行业极端情况写入你的产品至关重要：例如，一个通用医疗 AI 计费工具在遇到 340B 药品计划索赔时会卡壳，但你的系统却具备处理它的特定逻辑。Claude Code 能帮你将同行从业者的常见挫败痛点，转变为极端的验证逻辑、更精确的提示词优化，或者是一个利用 MCP 接口去对接连竞争对手都没听说过的小众行业系统。结果就是：你的应用或工具的深度和广度在不断产生复利，竞争对手根本无法复制。
实操练习：在你的行业内，找出一个通用的"万金油"竞品绝对会踩雷的极端状况。结合你亲眼见过的真实场景，和 Claude Code 合作专门为它构建一个测试用例（不是普通的单元测试）。每当出现类似的边缘案例时，就把它们加进去。你的测试套件最终会成为你护城河的护卫舰。
当用户在产品中进行交互时，他们会留下行为信号（即他们接受了哪些输出，拒绝了哪些），这将直接指引产品的路线图。
随着时间的推移，你会熟悉特定用户群的独特模式、偏好和极端用法。这就是我们所说的复利价值：每次优化都使产品变得更有用，这会推动更多的使用量，从而创造更多的反馈，进而驱动更进一步的优化。
这些数据受时间锁定、与具体语境高度相关，抄袭者完全无法复制：你根本买不到数以千计的用户在你产品中反复打磨工作流留下的真实行为指纹。
Claude 可以帮助审查你收集的任何用户交互数据，从中识别出高价值的行为模式，并设计一套反馈闭环，将持续的使用行为转化为系统的模型提升。
实操练习：给 Claude 喂一段关于你产品交互数据的总结：你一直在收集什么，收集了多长时间，以及你对用户随时间推移的产品互动了解到了什么。让它从数据中挑出三个最具信号价值的行为模式，并设计一个反馈回路，将这些模式转化为模型系统级别的自我提升。然后，让它帮你起草一份一页纸的"护城河故事"，作为产品营销的弹药：讲述你的数据飞轮是如何运转的、它转了多久，以及为什么一个哪怕现在投入重金的财大气粗的抄袭者，也不可能在两