本文成稿于 2026-09-21，于 2026-09-22 补录到博客，按成稿日期归档。
这段时间，我用 AI 做网站、做插件，也做了一些小工具。
发现一个新机会时，我经常会先想几个问题。搜索量大不大？别人赚不赚钱？AI 能不能做？
但最近，我想把另一个问题放到前面。
这件事，我是不是比网上已有的资料更懂？
搜索量和开发难度仍然重要。但当“做出来”越来越容易，我们更需要想清楚，凭什么是自己来做？
你觉得普通的经验，可能并不普通
我自己做 Ozon 跨境电商。
说起卖家需求，谁都能列出选品、物流、客服、利润分析。但真正到了每天的工作里，问题远没有这几个词那么简单。
同样是一笔取消订单，下单后马上取消，和货已经寄出去才取消，需要关注的事情就不一样。
同样是提醒买家取件，有人觉得发一句俄语就行。但真正操作的人，还会在意几件事。这笔订单之前提醒过没有？刚才到底发成功没有？明天再打开，还能不能查清楚？
外面的人看到的是一个功能，干过的人知道哪里容易出问题。
这些判断，不是看两篇教程就能完整掌握的。它们往往来自一次次操作、失误和处理异常。
只是因为做得太多，我们反而容易把它们当成“谁都知道的常识”。
把现场经验交给 AI
AI 可以知道很多行业知识，但一家具体的小店每天怎么工作，老板最烦哪个步骤，哪些事情必须怎么处理，并不一定被完整记录在网上。
很多信息，仍然在经营者的脑袋里，在工作现场里。
给 AI 提需求时，除了“帮我做一个订单管理工具”，还可以把处理规则告诉它。
“这一步可以自动处理，但出现这种情况必须停下来；这个结果不能直接算成功，否则下次可能重复操作。”
后面这些细节，才会决定一个工具究竟能不能用。
我越来越觉得，随着 AI 降低开发门槛，单靠“我能把功能做出来”形成的差距，可能会缩小。
但知道该做什么、哪里不能省、怎样才算做好，仍然需要人来判断。
我们总想从网上寻找新的赚钱机会，却很少回头整理自己已经积累的东西。
你做过的工作、反复处理的麻烦、踩过几次以后再也不会踩的坑，也许就是一份还没写出来的产品需求笔记。
当然，懂一个问题，不代表一定能靠它赚钱，后面还需要真实用户验证。
但至少，这是一个比“昨天看见别人赚钱，今天照着做”更属于自己的起点。
那些你已经做过几百遍，却一直没当回事的判断，也值得拿出来，试试能用 AI 做成什么。
感谢阅读，我们下一篇见。