简诗 AI 增长设计

要解决什么问题

PLG（产品驱动增长）经常被误当成营销策略，但本质上是一组架构决策。很多产品要么免费层过于受限，用户还没体验到价值就被挡住，激活与口碑无从谈起；要么免费层过于慷慨，用户永远免费使用，升级压力为零。这两种失败模式都源于同一个设计失误：没有在"真正有价值"和"自然产生升级压力"之间找到平衡点。

技能如何工作

Surge 以"增长工程师"的角色介入，遵循结构化流程：

1. 环境检测（Step 0）：先扫描产品中已有的 PLG 信号，基于现有基础设计，而非从零开始。
2. 就绪检查（Step 1）：核验五项前提——aha moment 可自助触达、激活率 ≥ 40%、time-to-value ≤ 10 分钟、核心动作可重复、存在自然分享面。输出明确结论：就绪 / 有条件就绪 / 未就绪。
3. 免费层设计（Step 2）：在用量限制、席位限制、功能限制、时间限制四种 freemium 模型中做出选择，并说明天花板设在此处的理由——理由不是可选项。
4. 激活序列（Step 3）：规划从注册到 aha moment 的最小可行路径，移除所有不直接推进 aha 的摩擦步骤。
5. 扩展触发与裂变机制：识别"升级成为显而易见下一步"的具体时刻；若产品天然具备分享面则设计闭环，否则明确建议不做强制裂变，转向内容、SEO 等获客循环。

输出遵循严格的 CLI 预算：结论压缩在 40 行以内，超出部分通过 /atlas-report 生成 HTML 报告，CLI 只保留摘要与报告路径。

适用边界

• PLG 的前提是自助激活成立。如果用户无法在 10 分钟内达到 aha moment，技能会判定"未就绪"，转而输出激活修复方案。
• 裂变系数 K > 1 极罕见，本技能不会构建依赖 K > 1 的获客模型。没有自然分享面时，强制推荐机制只会适得其反。
• 技能直接给出决策，不做"选项菜单"式输出——架构决策需要明确的判断，而非让团队自行选择。