第 2 课：从个人资源到可验证需求

1. 这一节解决什么问题

有行业资源的人常从“我有什么货”出发，却没有证明“买家为什么会询盘”；零基础学习者则容易从流行功能出发。该节把个人资源、用户任务和可追溯证据连接起来，避免凭感觉造需求。

2. 学完要拿到什么结果

• 一份个人资源盘点表。
• 一份至少包含 10 条记录的需求证据表。
• 3 个候选问题及证据评分。
• 一段不推销、只验证过去行为的访谈提纲。
• 云南大蒜站第一版必须回答的 6 个买家问题。

3. 对应的开源对标及链接

• easy-vibe：找到好点子：参考真需求、细分人群、完整场景和验证清单，课程正文为本项目原创改写。
• AI Vibe Coding 101：参考先定义项目收益再进入工具的项目制路径。

4. 完整图文课程正文

4.1 资源不是需求，但决定你的可信起点

资源分五类：行业知识、可接触的人、可核验的供应资料、能执行的动作、可信渠道。比如“认识种植户”只是联系人资源；只有当你能获得规格、包装、检测、产期并持续回答采购问题时，才形成可用的供应内容资源。

4.2 需求证据有强弱

flowchart LR
  A[自己的猜测] --> B[搜索词/论坛提问]
  B --> C[买家描述过去困难]
  C --> D[真实询盘字段或反复追问]
  D --> E[愿意留联系方式/试用/付定金]

从左到右证据更强。课程第一版至少需要：3 位相关从业者的访谈记录，或 10 条去除隐私的真实询盘/聊天问题。搜索结果可以辅助，但不能代替一手证据。

4.3 不要问“你会用吗”

“如果有这样的网站你会用吗？”会得到礼貌的“会”。更有效的问题关注过去：最近一次找大蒜供应商是什么时候？先问了哪三个信息？哪些资料缺失导致你没有继续？你最终用什么方式确认？谁参与决策？询价时必须提供哪些字段？

4.4 把证据变成页面

一条证据只有同时写明来源、原话摘要、场景、频率、影响和可验证性，才能进入产品。若多位买家反复询问尺寸、包装、装柜与证书，网站就需要“规格与包装”和“质量控制”；若无人提出在线付款，就不要加入支付。

候选问题评分：频率 1—5、影响 1—5、资源匹配 1—5、网站可解决度 1—5、证据可信度 1—5。总分不是科学定律，而是让取舍可解释。

5. 零基础用户能够执行的操作步骤

1. 打开个人资源盘点表，分别写人、货、知识、渠道、执行能力，不写模糊的“资源很多”。
2. 从邮箱、已授权的聊天记录、销售 FAQ、公开买家提问中收集 10 条问题；移除姓名、电话、报价和公司机密。
3. 约 3 位目标用户或一线业务，每次访谈 20 分钟。先征得记录许可，不录隐私。
4. 把每条证据写入需求证据收集表，标明日期与证据类型。
5. 合并语义相同的问题，得到 3—6 个问题簇。
6. 按五项各 1—5 分评分，选总分最高且网站能解决的前 3 项。
7. 把证据表提交 Git，提交说明写 docs: 完成需求证据与问题优先级。

6. 可直接复制给 TRAE 或其他 AI 的提示词

你是需求研究助理。只整理我提供的脱敏访谈与询盘记录，不补写不存在的事实。
任务：
1. 把记录归为“产品、规格、包装、质量、供应、物流、合作、联系方式”问题簇；
2. 每个问题簇列出证据条数、来源类型、代表性摘要；
3. 按频率、影响、资源匹配、网站可解决度、证据可信度各 1—5 分，并说明评分理由；
4. 给出网站必须回答的前 6 个问题和暂不实现项；
5. 对缺少证据的推断明确标记“假设，需访谈验证”。
下面是记录：
[粘贴已脱敏记录]

7. 云南大蒜项目中的具体示范

课程示范不声称已完成现实访谈，以下是如何记录的格式示例，不是市场事实：

基于这些教学假设，第一版拟回答：有什么产品；有哪些可选规格；如何包装运输；质量如何确认；供应流程是什么；如何提交完整 RFQ。正式发布前，必须用真实脱敏证据替换 DEMO 记录并让企业确认。

8. 可填写模板

访谈最小记录：

完整空表与云南大蒜演示见需求证据收集表。

9. 常见错误

• 用 AI 生成“用户痛点”，再把生成文本当证据。
• 只访谈熟人并直接问是否喜欢方案。
• 把一条强烈抱怨误判成普遍需求。
• 保存含姓名、电话、邮箱和底价的原始聊天截图到公开仓库。
• 为了显得专业编造采购数量、出口市场或买家评价。

10. 排错方法

如果找不到目标用户，先访问你能接触的相邻角色：外贸业务、货代、包装供应商或采购助理，明确记录其角色局限。如果记录彼此矛盾，按细分市场拆开，不强行求平均。如果证据太弱，就把结论命名为“假设”并设置下一次验证动作，不能直接进入“必须做”。

11. 完成标准

• 资源表至少覆盖五类资源，并说明可调用条件。

• 有 10 条脱敏真实证据或 3 次真实访谈；教学 DEMO 不计数。

• 每条证据有来源、时间、场景和影响。

• 已选出 3 个高优先级问题并解释取舍。

• 没有把 AI 生成内容、虚构数据或隐私当成证据。

12. 本节成果如何进入下一节

下一节用这 3 个高优先级问题去搜索成熟产品和开源代码。对标不是“找一个好看的站抄下来”，而是验证别人如何回答同类问题、哪些信息结构已经成熟、哪些代码能合法复用。

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上一节：第 1 课：认识 AI 产品与“可交付”开发
下一节：第 3 课：搜索、拆解与合法使用对标