我们用 AI 写了 30 张业务表，然后发现表格不是产品

这篇讲我们的开发过程，给同行参考，也给正在考虑买软件的人一个视角。

起点

我们最初是想做一张"外贸报价表"。就是一个 Excel，输进货值、数量、贸易术语，输出各术语报价。

写完发现不太对 —— 因为一个报价算出来之后还要写 PI，PI 之后要写 CI，CI 之后要装箱单。

于是变成了 5 张表。然后是 12 张，然后是 30 张。

AI 确实快

• 报价计算模块 —— 半天，包括 11 种贸易术语的换算和退税口径
• 装柜计算 —— 一天，把分层排布算法调通
• PI / CI / PL 模板 —— 两天
• 整个数据模型和接口 —— 前后加起来一周多

按传统开发方式，这个产品至少要两三个月。AI 把它压到了三周。

然后我们卡住了

三周之后，产品能用，但没人用。

我们把产品发给几个做外贸的朋友试用，得到的反馈高度一致：功能都有，但"还是用 Excel 顺手"。

我们花三周做出来的东西，被客户花十分钟用 Excel 替代了 —— 因为 Excel 就在那儿，不需要学。

问题不是表格

复盘下来，问题出在我们对"产品是什么"的判断上。

我们以为产品是 30 张表。实际上产品是"一个数据源 + 30 个视图"。

• 如果客户改一次价格，其他 5 个地方不会自动变，那这 30 张表就是 30 个 Excel
• 如果改一次价格，其他 5 个地方一起变，那客户才有理由离开 Excel
• 迁移成本高不是问题，客户不会主动迁移 —— 但如果新产品能帮他省事，他自己会来

转折点

我们重新做了一件事：把"改一次价格，看 5 个地方一起变"做成了产品的核心体验，并且让它在 5 秒内可见。

同时把免费工具开放出去 —— 装柜计算、退税计算、PI 生成，让客户在注册之前就能用自己的数据算一遍。

这两件事做完之后，试用转化率从 3% 提到了 11%。

技术决定了产品能不能做出来，但决定产品有没有用的是：客户为什么不来。