李一舟为了教会你做产品，煞费苦心

最近大火的新闻非“AI巨头”李一舟莫属了，李一舟的大热，一度让我的社交媒体平台遁入信息茧房。

每刷新一下，都是AI人工智能的“课程”。

可见咱们国人对教育的重视程度有多高。

我有一周的时间，基本上闲下来就会看李一舟的短视频，听他讲很多热点问题。

比如：

• “年轻人如何赚第一个100w?”
• “年轻人是该买房还是该租房？”
• “怎么做副业？”
• “成功的人只因做对了一件事？”

每个视频都不长，大概10-20分钟，我也知道这只是他核心业务的引流方法；

但是巧了，咱突出的就是一个找到核心内容白嫖（我指的核心内容，是我需要获取的内容，不是他业务的核心内容）。

这一周史称：“一舟时长”。

你看，当你知道你需要什么的时候，搜索逻辑就会大于推荐逻辑。

当你不知道你需要什么的时候，推荐逻辑就会大于搜索逻辑。

推荐逻辑足够大的时候，你会掉入信息茧房而不自知。

跑题了；

我欣赏完中国“AI巨头”的思考逻辑后，发现一个很重要也很有用的东西，就是第一性原理，或者还有另一种说法叫第一性原理思考方式（First Principle Thinking）。

在他的很多视频里，每当小助手提问，blablablablablabla的时候，他总会根据第一性原理，这个问题你可以blablablablabla，而且这个理论，或者这个思考方式是特斯拉之父、人类火星居住计划项目经理、狗狗币人形声控开关、Paypal原配、TwitterX战警马斯克很推崇的一个方式，据说他的方式来自于物理学。

以下是原文：

*Musk:* Well, I do think there’s a good framework for thinking. It is physics. You know, the sort of first principles reasoning. Generally I think there are — what I mean by that is, boil things down to their fundamental truths and reason up from there, as opposed to reasoning by analogy.

Through most of our life, we get through life by reasoning by analogy , which essentially means copying what other people do with slight variations.

译文：我确实认为有一个很好的思考框架。这是物理学。你知道，这是第一性原理推理。一般来说，我认为有——我的意思是，将事物归结为基本真理，并从那里进行推理，而不是类比推理。

在我们一生的大部分时间里，我们都是通过类比推理来度过一生的，这本质上意味着复制别人所做的事情，但略有不同

好了，到这里，重点已经出现，到这里你已经用“一舟时长”懂得了产品经理的进阶攻略。

一、攻略第一章，别一天盯着你的破解决方案不放

当你在通过已有的、现存的方案里通过借鉴、类比来寻找你所面对的问题的解决方案时，是最短路径、但不是最正确路径。

你可能会说，能达到结果的、都是对的，你怎么能定义对错呢？

没错，但有可能，你借鉴、类比出来的方法，是会绕过正确的路径，所以我这里说的是，过程正确。

当你脑子里全是“解决方案”的时候，你就已经屏蔽了正确的方法。

因为，解决方案是来自一定边界下的最优路径/最优结果。

但当你再近一步思考，这个边界，是不是本身就是一个错误的边界的时候。

你可能会意识到。你在上图中的虚线边界里，来回寻路。

就像蚂蚁在边界里重复折返跑一样。整个项目的边际收益，在不断的递减。

比如：

在一个大的TO B逻辑下的产品中做社交论坛，你的解决方案是，不断的优化论坛，给论坛水友提供最好的论坛交流体验，就是一个非常典型的借鉴、搬运来的方案。

不说最终会不会成功，这个过程你一定做的很辛苦。

二、每天花90%的时间管理你遇到的问题

对，没错，我说的是问题，不是方案。

Product Manager核心是在Manage 问题，不是Manage方案。

如果你的问题都搞错了，你有完美的方案也没用。

每一个产品，都是为了解决问题而诞生的（除去你那极度自我膨胀的领导每天靠多活几年的想法而编造出来的问题）。

正常的产品是，普通的方案，解决了对的问题

好的产品是，优秀的方案，解决了对的问题

现在，到这，你再去想，Iphone诞生时发布会上，乔老头说的那一系列的话

三、攻略第三章， 每个问题，花50%的时间去假设，50%的时间去推翻你的想法

左右手互搏，才是每一个人毕竟的课程。

当你的左手再也无法推开你的右手的时候，这时候核心东西已经握在你的右手里。

以图为例，在面对问题的时候，你需要先对问题进行拆解，找到涉及的元素。

其次，在对问题的答案进行不断的假设，然后再去试图推翻自己的假设。

当这一步进行不下去的时候，你就找到了基本原理因子。

构成一个问题的基本原理因子，一定是有限的。

接下来就是大成的一步。

四、攻略第四章，重组你的基本原理因子

重组基本原理因子，意味着，相同的因子，通过不同组合，会生成不同的元素（New_element_1,New_element_2,New_element_3）。

这一点，在科学实验和研究中就是一个很重要的步骤。

不同的元素的组合又会构成不同的解决方案。

这时候你再回去看看，你现在拿到的方案，还都是你借鉴来的方案吗？

然后这时，你按照你选的方案，就会形成一个 “产品”。

五、攻略终章，大道至简，万物轮回

接着刚才拿到的“产品”，我们把图basic truth 之下的部分。

切割出来，再做一次反向推理。以红色标注的为实例，我们又回追溯到，构成这个产品的元素，元素又由我们新组合的基本原理因子组成，基本原理又会组成新的方法，新的方法又会形成新的产品。

好了，这个时候，你会发现核心是不是在基本原理因子上。

然后你就会问：那我的产品以后是不是，只需要根据基本原理因子进行迭代就行了？

只要基本原理因子一直向好，产品就一直向好啊。

哦吼，至此，你已经悟了攻略。

这个由Basic Truth Factor（基本原理因子）构成的数学关系集合，就是北极星指标，而第一性原理，就是找到北极星指标。

害，原来不就是个北极星指标么，这我刚做产品经理的时候就知道了。

确实，也不是。这一次的北极星指标是AI教会你的，不是么，嘿嘿。

那你说，李一舟这5000万，该不该他挣？

我觉得，他能挣到有他的道理。

作者：胡子拉碴谢；公众号：潦草爪芙特DrDraft

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