AI 商业模式设计师
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技能介绍
解决的问题
创业阶段最耗成本的,往往不是写代码,而是把“痛点、模式、定价、PMF”反复试错。该技能面向这类结构性问题:判断用户是否真的痛、痛点是否有支付意愿、商业模式是否能承接收入,以及 AI 产品是否算清推理成本。
工作方式
它按四条主线推进:
- 痛点验证:检查真实性、紧迫性、市场规模、支付意愿和获客可达性,给出证据强度。
- 模式设计:从
SaaS、交易抽成、会员制、硬件加服务等基础模式,扩展到Token计费、按效果付费、Agent-as-a-Service和 B2B 合同结构。 - 定价与成本:结合人民币区间 benchmark、竞品对标、阶梯定价和 AI 单位经济学,避免“卖得越多亏得越多”。
- PMF 验证:用留存、推荐、使用深度等指标做量化评分,并在不达标时回退到痛点或模式层。
边界
它适合做商业化设计、定价讨论和复盘,但不提供法律、税务、股权设计,也不替代实时市场数据、专业财务建模或最终商业决策。
使用场景
- 在写 BP 前,把一个 AI 应用从“卖功能”整理成可讨论的 `Token` 计费、按席位或按效果付费方案。
- 上线三个月后,用留存、推荐和使用深度数据判断当前产品是否达到 `PMF`,并决定回退到痛点还是模式。
- 面向企业客户销售时,把零散报价整理成年度合同、私有化部署和项目制咨询等 B2B 交易结构。
- 复盘一个失败项目时,对照 Theranos、WeWork 等案例,找出模式、现金流或客户期望管理中的死亡信号。
适合人员
- 需要把创业想法落成可融资叙事的独立开发者
- 负责 AI 产品商业化定价的早期产品经理
- 准备企业客户报价与合同结构的产品负责人
- 想复盘失败项目并校准商业假设的创业者